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Définition du Big Data : Qu’est-ce que c’est ?

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Définitions du Big Data

Q : Pouvez-vous me fournir une définition du Big Data ?

R : La définition du Big Data est une cible mobile.

A découvrir également : Comment envoyer des SMS via Internet ?

Afin de permettre de suivre la discussion, au fur et à mesure qu’elle évolue, nous voyons avoir commencé une liste de définitions, comme nous les lisons sur Internet.

Noms des auteurs : Andrew Brust (ZDNet), Bill Franks (article FCW), encyclopédie PCMag, John Rauser (Networkworld), John Weathington (TechRepublic Blog), CoryJanssen (Techopedia.com), Mike Gualtieri (Forrester), John Ebbert (Adexchanger), Edd Dumbill (O’Reilly Strata), Boyd & Crawford (cité par Leslie Johnston sur la Library of Congress), Tim Gasper (cité sur TechCrunch), Margaret Rouse (TechTarget), Mike Loukides (O’Reilly Radar), Jimmy Guterman # 8217 ; Reilly), Wikibon, Steven Burke (CRN), Urbandictionary .com, Slashdot (sondage SAP), George Dyson (correspondance personnelle Tim O’Reilly), Doug Laney (Stackexchange), Brian Hopkins et Boris Evelson (Forrester), Bob Gourley (Smartdatacollective), SAS, Stephane Hamel.

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  1. « Le Big Data est une collection d’ensembles de donnéessi vaste et complexe qu’il devient difficile de traiter à l’aide d’outils de gestion de bases de données ou d’applications traditionnelles de traitement de données. Les défis comprennent la capture, la conservation, le stockage, la recherche, le partage, le transfert, l’analyse et la visualisation. » Cité de Wikipedia
  2. « Le Big Data est le terme de plus en plus utilisé pour décrire le processus d’application d’une puissance informatique sérieuse — la dernière en matière d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle — à » Cité du 4/2013, le blog Microsoft Enterprise Insight
  3. « Nous pouvons dire en toute sécurité que le Big Data concerne les technologies et la pratique de manipuler des ensembles de données si volumineux que les systèmes conventionnels de gestion de bases de données ne peuvent pas les gérer. efficacement, et parfois ne peuvent pas les gérer du tout. » Cité du blog ZDNet 1/2012 par Andrew Brust.
  4. « Un système facilement évolutif de données non structurées avec des outils qui peuvent tirer efficacement » Cité d’un article de 4/2013 sur le blog FCW.
  5. « La définition du big data ? « On s’en fout ? C’est ce que vous faites avec elle, » Cité de l’article 3/2013 de la FCW, citant Bill Franks.
  6. « La définition du Big Data fait référence à des groupes de données si volumineux et difficiles à utiliser que les outils de gestion de bases de données ordinaires ont de la difficulté à capturer, stocker, partager et gérer l’information. » Cité de yourdictionary.com
  7. « Le Big Data fait référence aux quantités massives de données. qui collectent au fil du temps et qui sont difficiles à analyser et à manipuler à l’aide d’outils de gestion de bases de données communs. Le Big Data comprend les transactions commerciales, les messages électroniques, les photos, les vidéos de surveillance et les journaux d’activité (voir données générées par la machine). Les données scientifiques provenant de capteurs peuvent atteindre des proportions gigantesques au fil du temps, et le Big Data inclut également du texte non structuré affiché sur le Web, comme les blogs et les médias sociaux. » Cité du pcmagencyclopédie
  8. « Toute quantité de données qui est trop grande pour être manipulée par un ordinateur. » John Rauser a cité 5/2012 sur networkworld.com
  9. « Pour définir le Big Data en termes concurrentiels, vous devez réfléchir à ce qu’il faut pour être compétitif dans le monde des affaires. Les mégadonnées sont traditionnellement caractérisées comme une rivière qui se précipite : de grandes quantités de données circulent à un rythme rapide. Pour être compétitif avec les clients, le Big Data crée des produits précieux et uniques. Pour être compétitif avec les fournisseurs, le Big Data est disponible librement, sans obligation ni contrainte. Pour être compétitifs par rapport aux nouveaux arrivants, il est difficile pour les nouveaux arrivants d’essayer le Big Data. Pour être compétitifs par rapport aux substituts, le Big Data crée des produits qui empêchent d’autres produits de satisfaire le même besoin. » Cité du 9/2012 John Weathington sur le blog TechRepublic
  10. « Le Big Data fait référence à un processus utilisé lorsque les techniques traditionnelles d’exploration et de manipulation de données ne peuvent pas découvrir les idées et le sensdes données sous-jacentes. Les données non structurées, sensibles au temps ou simplement très volumineuses ne peuvent pas être traitées par les moteurs de base de données relationnelles. Ce type de données nécessite une approche de traitement différente appelée big data, qui utilise un parallélisme massif sur du matériel prêt à l’emploi. » Cité d’un article de Cory Janssen sur Techopedia.com
  11. « Chaque jour, nous créons 2,5 quintillions d’octets de données — tellement que 90% des données dans le monde aujourd’hui ont a été créé au cours des deux dernières années seulement. Ces données proviennent de partout : des capteurs utilisés pour recueillir des informations sur le climat, des publications sur des sites de médias sociaux, des images et des vidéos numériques, des enregistrements de transactions d’achat et des signaux GPS de téléphones cellulaires pour n’en nommer que quelques-uns. Ces données sont du Big Data. » Cité d’IBM.com
  12. « Une définition plus pragmatique du Big Data doit reconnaître que : la croissance exponentielle des données rend la gestion continue difficile — stockage, traitement et accès. Les données contiennent des informations non évidentes que les entreprises peuvent découvrir pouraméliorer les résultats de l’entreprise. Les mesures des données sont relatives ; le Big Data d’une entreprise est l’arachide d’une autre. Une définition pragmatique du Big Data doit être exploitable tant pour les professionnels de l’informatique que pour les professionnels de l’affaire.Définition du Big Data : Big Data est la frontière de la capacité d’une entreprise à stocker, traiter et accéder (SPA) toutes les données dont elle a besoin pour fonctionner efficacement, prendre des décisions, réduire les risques et servir ses clients. » Cité tiré d’un article de blog de Mike Gualtieri Forrester 5/2012
  13. « Le monde a toujours eu des « big » data. Ce qui fait des « big data » la phrase « catch » de 2012 n’est pas seulement la taille des données. « big data » fait également référence à la taille des données disponibles pour l’analyse, ainsi qu’aux méthodes d’accès et aux technologies de manipulation pour donner un sens aux données. » Cité de 12/2012 Adexchanger.com article de John Ebbert
  14. « Les données massives sont des données qui dépassent la capacité de traitement des systèmes de base de données conventionnels. Les données sont trop voluptes,se déplace trop rapidement ou ne correspond pas aux contraintes de vos architectures de base de données. Pour gagner de la valeur à partir de ces données, vous devez choisir une autre façon de les traiter. » Cité du post 1/2012 par Edd Dumbill sur O’Reilly Strata
  15. « Nous définissons le Big Data comme un phénomène culturel, technologique et scientifique qui repose sur l’interaction de : (1) Technologie : maximiser la puissance de calcul et la précision algorithmique pour recueillir, analyser, relier et comparer de grands ensembles de données. (2) Analyse : tirer parti de grands ensembles de données pour identifier les modèles afin de faire des revendications économiques, sociales, techniques et juridiques. (3) Mythologie : la croyance répandue que les grands ensembles de données offrent une forme plus élevée d’intelligence et de connaissances de Critical Questions for Big Data Boyd & Crawford (2012), citée par Leslie Johnston sur le site Web de la Bibliothèque du Congrès
  16. « La définition du Big Data esttrès fluide, car il s’agit d’une cible mobile — ce qui peut être facilement manipulé avec des outils communs — et spécifique à l’organisation : ce qui peut être géré et géré par une institution dans son infrastructure. Le concept d’un grand ensemble de données d’un chercheur ou d’une organisation est petit à un autre. » Cité du 10/2011 Leslie Johnston Library of Congress
  17. « Le Big Data est actuellement synonyme de technologies comme Hadoop, et de la classe « NoSQL » de bases de données, y compris Mongo (documents stores) et Cassandra (key- » Tim Gasper cite le 10/2012 sur TechCrunch
  18. « Big Data (également orthographié Big Data) est un terme général utilisé pour décrire la quantité volumineuse de données non structurées et semi-structurées qu’une entreprise crée — des données qui prendrait trop de temps et coûteraient trop cher à charger dans une relation relationnelle base de données pour analyse. Bien que le Big Data ne fasse référence à aucune quantité spécifique, le terme est souvent utilisé lorsque l’on parle de pétaoctets et exaoctets de» Cité d’un post de 3/2011 par Margaret Rouse sur TechTarget
  19. « Mais j’aime bien la définition de « big data » de Roger Magoulas : le big data est quand la taille des données devient une partie du problème. » Poste cité par Mike Loukides 2/2013 post sur O’Reilly Radar
  20. « Big Data : quand le les exigences de taille et de performance en matière de gestion des données deviennent des facteurs importants de conception et de décision pour la mise en œuvre d’un système de gestion et d’analyse des données. Pour certaines organisations, confrontées à des centaines de gigaoctets de données pour la première fois peut nécessiter de revoir les options de gestion des données. Pour d’autres, il peut prendre des dizaines ou des centaines de téraoctets avant que la taille des données ne devienne une considération importante. » Cité du 6/2009 Jimmy Guterman O’Reilly
  21. Big data présente les caractéristiques suivantes ;
    1. Très grandes agrégations distribuées de données peu structurées — souvent incomplète et inaccessible :
    2. pétaoctets/exaoctets dedonnées
    3. Millions/milliards de personnes
    4. Millions/trillions d’enregistrements
    5. Données mal structurées et souvent distribuées
    6. Schémas plats avec peu d’interrelations complexes
    7. Souvent impliquant des événements horodatés
    8. Souvent constitués de données incomplètes
    9. Souvent incluant des connexions entre les éléments de données qui doivent être déduits de manière probabiliste,
    10. les

    11. applications qui impliquent des données Big-Data peuvent être :
    12. Transactionnelles (p. ex., Facebook, PhotoBox), ou
    13. Analytiques (p. ex., ClickFox, Merced Applications). Cité de Wikibon.org
  22. « Nous pensons qu’en fin de compte, le Big Data ne se limite pas à l’analyse, mais à des applications centrées sur les données. Il s’agit de conduire une certaine expérience à un client et de les amener à faire les choses en temps réel. » Paul Mauritz a cité dans un article de Steven Burke 4/2013 sur CRN
  23. « Modern day version of Big Brother. Recherches en ligne, achats en magasin, messages Facebook, Tweets ou check-ins Foursquare, téléphone cellulaireL’utilisation, etc. crée un flot de données qui, lorsqu’elles sont organisées, catégorisées et analysées, révèlent des tendances et des habitudes sur nous-mêmes et sur la société en général. » urbandictionary.com
  24. « Une nouvelle enquête de SAP suggère que près de 76 pour cent des cadres considèrent les « Big Data » comme une opportunité. Cependant, la définition donnée par les répondants du « Big Data » variait considérablement. Près d’un quart des 154 cadres de la suite C estimaient que les « Big Data » étaient les technologies conçues pour gérer les quantités massives d’entreprises qui transpergent les données. Un autre 28 % a défini le « Big Data » comme le flot de données lui-même. Un autre groupe (19 %) a assimilé les « Big Data » au stockage des données à des fins de conformité réglementaire. Environ 18 pour cent considéraient « Big Data » comme l’augmentation des sources de données, y compris les réseaux sociaux et les appareils mobiles. » slashdot 6/2012 citant une enquête SAP
  25. « Big Data est ce qui s’est passé lorsque le coût du stockage des informations est devenu inférieur au coût de » Tim O’Reilly citant la correspondance personnelle par courriel de George Dyson le 20 mars 2013 concernant la conférence de Dyson à la Long Now Foundation le 19 mars 2013.
  26. Le paysage Big Data :
    1. applications
    2. Vertical Apps
      • Public/Media Apps
      • Business Intelligence
      • Analytics and Visualization
      • Operational Intelligence
      • Data as a service

      Infrastructure

      • Analytique Infrastructure
      • Infrastructure opérationnelle
      • Infrastructure en tant que service
      • Bases de données structurées
    3. Technologies« 

    Dérivé d’un diagramme informationnel sur Le paysage du Big Data

  27. La définition récemment mise à jour de Gartner reconnaît également l’aspect de la valeur : « Les Big Data sont des actifs d’information avecvolumes, vélocités et/ou variété nécessitant des formes novatrices de traitement de l’information pour améliorer la découverte des connaissances, la prise de décision et l’automatisation des processus. » — Doug Laney poste à stackexchange citant son article original décrivant les 3V du big data maintenant republié.Voici le document original de 2001 intitulé « Gestion des données 3D : Controlling Data Volume, Velocity and Variety » par Laney.
  28. « Big data : techniques et technologies qui rendent le traitement des données à une échelle extrême économique. » par Brian Hopkins et Boris Evelson à Forrester 8/2011. Sous forme de diagramme.
  29. « À ce jour, notre message clé a été que c’est le CTO de l’entreprise qui est responsable de définir comment le terme doit être utilisé. » Bob Gourley (qui a initialement posté la définition du big data sur wikipedia) posté sur smartdatacollective.com 12/2012.
  30. « Un phénomène défini par l’accélération rapide dans le volume en expansion de grande vitesse, complexe, etdivers types de données. Le Big Data est souvent défini selon trois dimensions : volume, vitesse et variété. » [Big Data exige] « des techniques et des technologies avancées pour permettre la capture, le stockage, la distribution, la gestion et l’analyse de l’information. » Le Guide complet des meilleures pratiques pour le Big Data Commission de la TechAmerica Foundation, cité par Bob Gourley ici 10/2012.
  31. « Le Big Data est un terme populaire utilisé pour décrire la croissance exponentielle, la disponibilité et l’utilisation de l’information, structurée et non structurée. En fin de compte, quels que soient les facteurs impliqués, nous croyons que le terme Big Data est relatif ; il s’applique (selon l’évaluation de Gartner) chaque fois que la la capacité de traiter, stocker et analyser les données dépasse sa capacité actuelle. » SAS.
  32. La définition la plus simple de « Big Data » est « il ne rentre pas dans Excel » de la citation complète ; « J’ai plaisanté que la définition la plus simple de« Big Data » est « il ne rentre pas dans Excel » — et quand on y pense, c’est vrai pour la plupart des gens qui se demandent comment passer d’une approche traditionnelle à une approche Big Data. » commente Stéphane Hamel 8/2012 Big Data — Ce que cela signifie pour l’analyste numérique.
  33. Plus à suivre…

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