Le nom « Big Data » est récent et a été prononcé pour la première fois, il y a de cela 23 ans, à suivre les archives de la bibliothèque numérique de l’Association for Computing Machinery. Afin de s’adapter à la croissance incommensurable des données numériques, essentielles à la vision et l’analyse du monde, les chercheurs étaient dans l’obligation d’inventer de nouvelles alternatives. De celles-ci, la plus ingénieuse est le « Big Data ». Pour ce qui est de la présentation des données, de la recherche du stockage, de la capture ou encore de l’analyse même des données, il offre un plus grand champ d’action.

Qu’est-ce que Le Big Data ?

Comprendre le « Big Data » passe d’abord par comprendre qu’il est la version nouvelle de ce qu’on appelait avant mégadonnées, grosses données ou encore données massives. C’est une forme plus adaptée, plus concise et largement plus avancée de rassembler les données. La masse de données est plus performant dans la gestion de données, plus pointilleux que n’importe quel autre outil jadis utilisé. Les utilisateurs des différents données possibles en sont à environ 2,5 trillions d’octets de données collectés par jour.

Les technologies autour du Big Data

Ces données proviennent de diverses sources. Entre nos vidéos publiées sur les différents plateformes et canaux, les données provenant de nos achats électroniques, les signaux GPS, les informations climatiques, etc…il y a une nécessité de stockage illimité, dans la durée.  C’est là qu’intervient le Big Data, cercle des volumes massifs de données. Plus utilisés, plus connus et en avant-garde de la technologie, Google et Facebook ont été les pionniers. Ils ont été les premiers à utiliser le Big Data pour stocker les données de leurs différents utilisateurs. L’intérêt d’un tel choix vous sera expliqué un peu plus tard.

Il faut également savoir qu’il n’existe nulle définition tamponnée au Big Data. Le définir devient complexe dans la mesure où il varie d’intérêt selon les utilisateurs, en posture d’usager ou de fournisseur de services. Il faut ainsi aller vers une approche transdisciplinaire. Celle-ci aide à cerner le comportement des différents utilisateurs de mégadonnées. A titre d’exemple, un fournisseur ou un concepteur peut être un informaticien et un utilisateur un gestionnaire, un responsable d’entreprise, etc.

Il est clair et acté que l’avènement de la masse de données a profondément bouleversé la société dans sa marche en avant. Son importance est tel qu’il devient un appui essentiel aux spéculateurs sur les marchés financiers. Le Big data gère de manière autonome et constitue des bulles hypothétiques, coup de pouce à l’économie. Ainsi, si la découverte de la vapeur au début du 19e siècle, celle de l’électricité à la fin de ce même siècle ou encore celle de l’informatique à la fin du 20e siècle, ont totalement impacté le quotidien du monde. Perçu comme la troisième révolution industrielle, en continuité de l’information, le Big Data occupe une place prépondérante. Non sans inconvénients. Il est utile de rappeler son caractère dual, trait de toutes les technologies.

Analyser des données en masse, la solution Big Data !

L’intérêt essentiel autour de la création du Big Data réside dans le fait qu’il offre une alternative prompte à l’utilisation universelle des bases de données massives. Le Big Data présente une voie nouvelle en guise de solutions classiques de bases de données et d’analyse. A suivre Gartner, le concept du Big Data est l’assemblage d’outils répondent à une trois problématiques. Cet assemblage est celui de la règle des 3V (Volume – Variété – Vélocité). La première de règles, est affiliée aux nombreuses données, la seconde à la diversité de provenance et la troisième fait trait avec le niveau de vélocité requis, parlant notamment de l’activité de création frénétique entre la collecte et le partage des données générés par les différents utilisateurs.

Qu’est-ce qui rend le Big Data si performant ?

Le Big Data est né et a été propulsé par des évolutions technologiques remarquables. Celles-ci peuvent être scindées en deux groupes.

Dans un premier temps, il y a les technologies de stockage. Elles sont une résultante du déploiement du Cloud Computing.

Workflow d’intégration du Big Data en entreprise

Dans un second temps, il y a l’avènement de technologies de traitement qui ont connu des ajustements. Ceux-ci sont centrés spécifiquement autour de la genèse de nouvelles bases de données qui prennent en compte les données non-structurées telles Hadoop. A l’image de MapReduce, elles mettent également au point des modes de calcul dont les performances sont hautement revisitées.

Toujours autour de ces évolutions technologiques derrière le Big Data, il faut noter que l’optimisation du temps de traitement des données massives, telles MongoDB, Cassandra ou Redis, devient une nécessité à la performance même de l’utilisation du Big Data. Sous ce rapport, plusieurs solutions ont été développées. Nous allons vous édicter les trois plus importantes d’entre-elles.

D’abord, il y a celle qui nous aide à implémenter les systèmes de stockage. Ceux-ci sont considérés comme plus complets et rapides d’exécution que le tradition SQL, en ce qui concerne notamment l’analyse de données massives.

Ensuite, il y a le traitement massivement parallèle, tel que le Framework Hadoop qui fonctionne avec un système de distribution de fichiers HDFS, la base NoSQL HBase et l’algorithme MapReduce.

Enfin, il y a l’accélération du temps de traitement des requêtes qui vient faciliter l’utilisation même des données.

Quels sont les acteurs incontournables du marché du Big Data ?

L’avènement du Big Data a rapidement fait des adhérents dont les plus célèbres s’activent dans différents secteurs. Pour ce qui est du web, nous pouvons en citer Facebook, Twitter ou encore le géant Google. Outre le web, l’IT est également friand de la masse de données. Les fournisseurs tels IBM, Oracle, HP et même SAP peuvent y être listés. Il y a également les spécialistes des solutions Data et Big Data avec Hortonworks, MapR, EMC ou Teradata. Les intégrateurs CapGemini, Sopra, Accenture ou Atos, acteurs incontournables dans le secteur des mégas données y sont également listés. Outre tous ces secteurs : l’analytique ou encore les PME spécialisées sont les principaux acteurs du marché du Big Data.