{"id":2755,"date":"2018-09-23T16:44:20","date_gmt":"2018-09-23T14:44:20","guid":{"rendered":"http:\/\/content-performance-marketing.com\/?p=2755"},"modified":"2018-09-23T16:44:20","modified_gmt":"2018-09-23T14:44:20","slug":"le-big-data-pour-les-nuls","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/oonay.com\/fr\/le-big-data-pour-les-nuls","title":{"rendered":"Le Big Data pour les nuls"},"content":{"rendered":"<h3>Tout le monde a d\u00e9j\u00e0 entendu parler du <strong>Big Data<\/strong>. Dernier mot \u00e0 la mode pour peu que l\u2019on s\u2019int\u00e9resse \u00e0 Internet ou plus g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 l\u2019informatique, sa d\u00e9finition reste pour nombre d\u2019entre nous assez obscure. <strong>Qu\u2019est-ce que le Big Data\u00a0?<\/strong> Voici la question \u00e0 laquelle oonay va r\u00e9pondre pour vous aider \u00e0 comprendre comment ce concept est n\u00e9, comment il fonctionne et quelles sont les technologies dont il d\u00e9pend.<\/h3>\n<h4><strong>1# Le ph\u00e9nom\u00e8ne du Big Data<\/strong><\/h4>\n<h4>C\u2019est en 1997 qu\u2019appara\u00eet le mot Big Data.<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<h4><strong>1#1 Que d\u00e9signe-t-il ?<\/strong><\/h4>\n<p>En fran\u00e7ais, on va parler de <strong>m\u00e9gadonn\u00e9es<\/strong> ou de donn\u00e9es massives. Il s\u2019agit d\u2019un ensemble de donn\u00e9es si gros qu\u2019aucun outil classique n\u2019est capable de les g\u00e9rer.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sur <strong>une plateforme Big Data<\/strong>, ce sont <strong>des trillions de donn\u00e9es qui doivent \u00eatre trait\u00e9s<\/strong> tous les jours. Ces informations proviennent d\u2019un peu partout sur le net. Elles englobent aussi bien les messages, les vid\u00e9os, des informations m\u00e9t\u00e9o, d\u2019enregistrements d\u2019achats ou encore de signaux GPS.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<h4><strong>1#2 De qui d\u00e9pend-il ?<\/strong><\/h4>\n<p>Les plus grosses entreprises du web, Facebook, Yahoo, mais aussi Google, se sont empar\u00e9es de ce ph\u00e9nom\u00e8ne. Elles ont tr\u00e8s vite compris que cette innovation, souvent compar\u00e9e \u00e0 l\u2019invention de la machine \u00e0 vapeur, pouvait leur rapporter beaucoup, \u00e0 condition d\u2019arriver \u00e0 g\u00e9rer les probl\u00e8mes qu\u2019elle peut g\u00e9n\u00e9rer.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00c0 l\u2019\u00e8re de l\u2019information, il est tr\u00e8s important de savoir \u00e0 la fois la produire, la traiter et la diffuser.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<h4><strong>1#3 Le Big Data soul\u00e8ve alors un grand nombre de questionnements\u00a0: <\/strong><\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Comment g\u00e9rer ce nombre croissant de donn\u00e9es ?<br \/>\nLe s\u00e9curiser ?<br \/>\nComment l\u2019utiliser pour gagner de nouveaux prospects ?<\/p>\n<p>A l\u2019heure qu\u2019il est, toutes les entreprises doivent se poser ces questions. Pour y r\u00e9pondre la plupart vont faire appel \u00e0 ce que l\u2019on nomme la <strong>Data Fabric<\/strong> ou la <strong>Data Fab<\/strong>.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<h4><strong>1#4 Mais qu\u2019est-ce qu\u2019une Data Fabric\u00a0? <\/strong><\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour vous l\u2019expliquer, nous allons prendre un exemple\u00a0: la SNCF est en train d\u2019entrer dans l\u2019\u00e8re digitale, notamment sur son site de e-commerce. Comment ? Gr\u00e2ce \u00e0 une <strong>Machine Learning<\/strong> qui traite de grands volumes de donn\u00e9es en temps r\u00e9el afin de proposer \u00e0 ses clients le meilleur service possible. Voyages SNCF Technologies, l\u2019entreprise qui se charge de ces probl\u00e9matiques, se d\u00e9finit elle-m\u00eame comme la Big Data Fab de la SNCF.<\/p>\n<p>La Data Fabric est donc une association de diff\u00e9rents terminaux, logiciels, applications qui va permettre de connecter un site, un cloud ou tout autre environnement num\u00e9rique. Gr\u00e2ce \u00e0 elle et \u00e0 l\u2019aide des <strong>Data Scientists<\/strong> qui travaillent dessus, le traitement des donn\u00e9es est s\u00e9curis\u00e9 et simplifi\u00e9. <strong>Bienvenue dans l\u2019\u00e8re du Big Data !<\/strong><\/p>\n<h3><strong>Comment fonctionnent ces technologies ?<\/strong><\/h3>\n<p>Traiter autant de donn\u00e9es rel\u00e8ve de l\u2019exploit et n\u00e9cessite l\u2019aide de tr\u00e8s nombreuses technologies. Pour y faire face, un panel de nouveaux m\u00e9tiers tr\u00e8s int\u00e9ressants \u00e9merge. Zoom sur ces \u00e9l\u00e9ments !<\/p>\n<ul>\n<li>\n<h4><strong>2#1 Concept des 3V<\/strong><\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le Big data est une solution qui permet \u00e0 tout le monde d\u2019acc\u00e9der, en temps r\u00e9el, \u00e0 un nombre colossal de donn\u00e9es. Il vient donc remplacer les bases de donn\u00e9es et d\u2019analyse classiques telles que les plateformes de Business Intelligence en SQL et d\u2019autres. Pour ce faire, il a besoin d\u2019outils qui vont lui permettre de r\u00e9soudre une probl\u00e9matique particuli\u00e8re. Elle est li\u00e9e au Volume des donn\u00e9es \u00e0 traiter, \u00e0 leur Vari\u00e9t\u00e9, mais aussi \u00e0 la V\u00e9locit\u00e9 qu\u2019il faut pour les atteindre.<\/p>\n<p>C\u2019est ce que l\u2019on nomme <strong>la r\u00e8gle des 3V<\/strong>. Le <strong>Volume<\/strong> concerne une masse de donn\u00e9es sans cesse croissante et qu\u2019il faut traiter le plus rapidement possible. C\u2019est le second point que l\u2019on nomme <strong>V\u00e9locit\u00e9 ou Vitesse<\/strong>. Le temps de traitement doit \u00eatre le plus proche possible du temps r\u00e9el. C\u2019est m\u00eame un v\u00e9ritable enjeu. Le troisi\u00e8me point \u00e0 traiter est la <strong>Vari\u00e9t\u00e9<\/strong>. Les donn\u00e9es n\u2019ont pas toutes le m\u00eame format et ne sont pas forc\u00e9ment structur\u00e9es. Il faut donc r\u00e9ussir \u00e0 mettre en place un syst\u00e8me qui va pouvoir lier tous ces \u00e9l\u00e9ments.<\/p>\n<p>C\u2019est l\u00e0 que les <strong>syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle<\/strong> et ceux du <strong>Big Data<\/strong> entrent en piste !<\/p>\n<ul>\n<li>\n<h4><strong>2#2 D\u00e9veloppement du Framework Hadoop, sur HDFS et MapReduce<\/strong><\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si la capacit\u00e9 des disques durs augmente, le temps de traitement des donn\u00e9es augmente lui aussi. La logique est implacable.<\/p>\n<p>Pour pallier \u00e0 ce probl\u00e8me, on a longtemps mis en parall\u00e8le plusieurs disques durs. Mais que ce passerait-il en cas de panne mat\u00e9riel\u00a0? Il suffit de dupliquer le donner et de les sauvegarder ailleurs\u00a0! Cette solution longtemps utilis\u00e9 pr\u00e9sente n\u00e9anmoins deux inconv\u00e9nients majeurs, c\u2019est long et co\u00fbteux.<\/p>\n<p>C\u2019est alors qu\u2019est n\u00e9 le <strong>framework logiciel Hadoop<\/strong>. Cr\u00e9\u00e9 par Doug Cutting, il propose un syst\u00e8me de stockage distribu\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 son <strong>syst\u00e8me de fichier HDFS (Hadoop Distributed File System)<\/strong>. Il est de surcro\u00eet <strong>associ\u00e9 \u00e0 un syst\u00e8me d\u2019analyse des donn\u00e9es : le syst\u00e8me MapReduce<\/strong>.<\/p>\n<p>Pour simplifier, Hadoop permet donc de stocker \u00e9norm\u00e9ment de donn\u00e9es et de lancer des applications sur plusieurs machines en m\u00eame temps. C\u2019est la solution Big Data standard depuis les ann\u00e9es 2000.<\/p>\n<p>Pour le traitement des donn\u00e9es, le <strong>Data Mining<\/strong>, c\u2019est <strong>MapReduce qui est \u00e0 l\u2019\u0153uvre<\/strong>. Ce framework permet pour sa part de d\u00e9placer le logiciel de traitement vers les donn\u00e9es \u00e0 traiter.<\/p>\n<p>Tous les deux sont des logiciels libres, des open sources, deux v\u00e9ritables innovations qui ont r\u00e9volutionn\u00e9 le traitement et le stockage des donn\u00e9es.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<h4><strong>2#3 Quels sont les nouveaux m\u00e9tiers du Big Data\u00a0? <\/strong><strong>(Data scientists, Data engineer, Data architect\u2026)<\/strong><\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le temps n\u2019est pas encore venu cependant o\u00f9 l\u2019on pourra se passer de l\u2019intelligence humaine dans le Big Data. En effet, m\u00eame si l\u2019intelligence artificielle et le Deep Learning sont en pleine expansion, l\u2019esprit humain et ses facult\u00e9s d\u2019analyse sont toujours essentiels. Les grandes \u00e9coles le savent et ont ouvert des formations pour tous les nouveaux m\u00e9tiers induits par la cr\u00e9ation des plateformes Big Data.<\/p>\n<p>Les <strong>Data Scientists<\/strong>, les <strong>Data Analyst<\/strong> et les <strong>Data Miner<\/strong> sont les garants de l\u2019analyse et de la gestion des donn\u00e9es massives.<\/p>\n<p>Le <strong>Data Engineer<\/strong> s\u2019assure que le syst\u00e8me de gestion des donn\u00e9es reste bien op\u00e9rationnel. Il surveille, d\u00e9ploie des sondes et v\u00e9rifie la robustesse des applications.<\/p>\n<p>Le <strong>Data Architect<\/strong> est charg\u00e9 de l\u2019identification des diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es qui vont venir alimenter ce que l\u2019on appelle le <strong>Data Lake<\/strong>.<\/p>\n<p>Tous ces m\u00e9tiers sont essentiels au sein d\u2019un <strong>Data Lab<\/strong> et sont en pleine expansion. Si vous avez un profil scientifique et un int\u00e9r\u00eat aigu pour l\u2019informatique, renseignez-vous !<\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Polymorphe, complexe, en constante \u00e9volution, le Big Data est certainement la grande r\u00e9volution de l\u2019\u00e8re informatique. \u00c9troitement li\u00e9 au d\u00e9veloppement du Machine Learning et de l\u2019intelligence artificielle, il offre des possibilit\u00e9s \u00e9normes dans des domaines aussi vari\u00e9s que le commerce et la sant\u00e9. En plein essor, il donne aussi \u00e0 ceux qui le souhaitent l\u2019opportunit\u00e9 de d\u00e9couvrir de nouveaux m\u00e9tiers.<\/span><\/h3>\n<h2>Vous souhaitez approfondir vos connaissances sur le Big Data\u00a0?<\/h2>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span style=\"color: #ff0000;\"><a style=\"color: #ff0000;\" href=\"https:\/\/oonay.com\/lexique-big-data\/\">Consultez notre lexique du Big Data<\/a>.<\/span><\/h2>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>On a tous entendu parler du Big Data. C\u2019est le dernier mot \u00e0 la mode lorsque l\u2019on s\u2019int\u00e9resse un tant soit peu \u00e0 Internet et \u00e0 l\u2019informatique. \u00cates-vous capable de le d\u00e9finir ? Pas forc\u00e9ment ! Nous avons donc d\u00e9cid\u00e9 de vous parler de ce ph\u00e9nom\u00e8ne. Suivez-nous, nous vous expliquons comment ce concept est n\u00e9, comment il fonctionne et quelles sont les technologies dont il d\u00e9pend.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":10803,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[1,13,20],"tags":[],"class_list":["post-2755","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-acquisition","category-contenu","category-performance"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.3 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Le Big Data pour les nuls - Oonay Oonay Le Big Data pour les nuls<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Le Big Data, qu\u2019est-ce que c\u2019est ? 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