Big Data

Définition du Big Data - Profitez des opportunités du Big Data - France. Définition du Big Data Chaque jour, nous générons 2,5 trillions d’octets de données.

A tel point que 90% des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement. Ces données proviennent de partout : de capteurs utilisés pour collecter les informations climatiques, de messages sur les sites de médias sociaux, d'images numériques et de vidéos publiées en ligne, d'enregistrements transactionnels d'achats en ligne et de signaux GPS de téléphones mobiles, pour ne citer que quelques sources.

Ces données sont appelées Big Data ou volumes massifs de données. Ecoutez les experts Le Big Data couvre quatre dimensions : volume, vélocité, variété et véracité. Volume : les entreprises sont submergées de volumes de données croissants de tous types, qui se comptent en téraoctets, voire en pétaoctets. Vélocité : parfois, 2 minutes c'est trop. Véracité : 1 décideur sur 3 ne fait pas confiance aux données sur lesquelles il se base pour prendre ses décisions. [Infographie] Les quatre V du Big Data expliqués par IBM. Selon de nombreux spécialistes, la notion de Big Data peut être définie par les quatre V : Volume, Variété, Vitesse et Véracité.

Ces quatre dimensions la caractérisent, et distinguent les données volumineuses des données ordinaires. À travers l’infographie présentée dans cet article, IBM met en lumière ces spécificités. C’est avec l’essor du numérique qu’est née la notion de Big Data. L’usage accru d’internet et de ses déclinaisons a engendré une augmentation des données, en termes de volume, mais également de variété et de vitesse, ainsi qu’une perte de précision. Cette évolution des données est, aux yeux des Data Scientists d’IBM, celle qui caractérise et définit le Big Data. Dans le cadre de son infographie sur ce sujet, IBM commence par rappeler comment est apparue cette transformation des données. Le géant de l’informatique rappelle par ailleurs comment les entreprises peuvent exploiter ces données. Les quatre V Volume Le volume est la principale caractéristique du Big Data.

Variété. Définition : Qu’est-ce que le Big Data ? - LeBigData.fr. Le phénomène Big Data L’explosion quantitative des données numériques a obligé les chercheurs à trouver de nouvelles manières de voir et d’analyser le monde.

Il s’agit de découvrir de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse et la présentation des données. Ainsi est né le « Big Data ». Il s’agit d’un concept permettant de stocker un nombre indicible d’informations sur une base numérique. (Big) data - Où en sont les entreprises françaises ? Les résultats de cette enquête, menée auprès de plus de 150 entreprises françaises, révèlent qu’en dépit d’une perception majoritairement positive, le « Big data bang » n’a pas encore eu lieu dans la réalité.

Depuis quelques années, le terme « Big data » est associé à toutes les promesses en termes d’efficacité, de performance et d’opportunités de développement de nouvelles offres et services ciblés. Si tout le monde semble s’être emparé du sujet, force est de constater qu’à ce jour, la révolution Big data ne s’est guère propagée au-delà des modèles économiques des grands acteurs globaux du digital. C’est ce que nous enseigne le passage au scanner de notre Indice EY de Maturité Data, spécialement conçu dans le cadre de cette étude : seule une minorité d’entreprises peut se targuer d’une maturité élevée dans son exploitation de la data, tandis que la majorité adopte une posture attentiste, sans véritablement savoir par quel bout prendre un concept devenu flou. Chiffres clés de l’étude. Le Big Data : une vaste machine à fantasmes, Le Cercle. Quels sont les algorithmes du Big Data ? La récente victoire du programme Google Deep Ming contre le champion du jeu de Go Lee Sedol a mis, une fois de plus en avant les performances de l’Intelligence Artificielle.

Celle-ci a déjà pris une grande part dans nos vies, au travers des algorithmes de Machine Learning, mis en place par les Data Scientists. Quels sont ces algorithmes et quels en sont les usages en entreprise ? Deux grandes familles d’algorithmes Nous nous pencherons ici sur le rôle prédictif des algorithmes, en scindant ceux-ci en deux catégories selon la connaissance ou non de l’information à prévoir. Les méthodes supervisées Commençons par la famille des méthodes supervisées en prenant l’exemple d’une banque qui dispose de multiples informations sur ses clients : sexe, âge, situations familiale et professionnelle, fréquence des opérations bancaires, etc. Les méthodes non supervisées A l’inverse, les méthodes non supervisées ne disposent pas de ce label. Des applications dans tous les secteurs professionnels.