Avez-vous déjà pensé à la manière dont la quantité volumineuse de données sera stockée dans les organisations ? Si les données peuvent tenir dans un document Word, on peut dire qu’elles sont petites. Si les données sont stockées sur un disque dur, elles sont de taille moyenne. Mais que dire des données qui sont stockées à travers un serveur ou un certain matériel/logiciel ? « Tous les deux jours, nous créons autant d’informations que depuis le début des temps jusqu’en 2003 » – Eric Schmidt (Google) Eh bien, cela semble très intéressant ! Ces données seraient quelque chose autour de 5.000.000.000.000.000.000 approximativement.
Qu’est-ce que le Big Data : Il n’existe pas de définition particulière du Big Data. Il fait référence à la technologie qui est généralement utilisée pour extraire des informations dans les organisations. Elle peut extraire des données structurées,non structurées et semi structurées. Dans le scénario actuel, les données se multiplient à une vitesse rapide et il devient difficile pour les organisations de stocker une grande quantité d’informations. Le Big Data vous aide à le faire. Aujourd’hui 90% des données qui existent ont été créées au cours des deux dernières années.
Comprendre l’importance du Big Data dans les industries. Dans le monde compétitif d’aujourd’hui, il est très important de comprendre la pertinence du Big Data. Il est à notre disposition sous trois formes différentes :
Données semi-structurées:
Une donnée semi-structurée est une donnée qui n’a pas été arrangée/bien ordonnée de manière systématique. De plus, il devient difficile d’extraire des informations. Par exemple : Base de données.
Données structurées:
Une donnée structurée est une donnée qui perdure dans un champ particulier qui nous facilite l’accès à l’information chaque fois que cela est nécessaire. Par exemple : Dossiers juridiques, numéros de téléphone/annuaire téléphonique.
Données non structurées:
Les données non structurées sont essentiellement l’opposé des données structurées. Elles ne sont pas bien organisées d’une manière prédéfinie. Par exemple : Documents Word, vidéos, photos.
Ne pas se tromper sur la qualité des données: Une mauvaise qualité des données entraîne la destruction de l’essence des données, en particulier dans les projets big data. La mise en œuvre de données structurées, non structurées et semi structurées dans les ensembles de données peut réduire la qualité des données dans une large mesure. Cela permet de comprendre le poids créé par la qualité des données dans le big data.
La stratégie de préparation des données doit être précise : Le big data dans les organisations nécessite une préparation des données en amont. Il est très crucial de fournir quelques entrées supplémentaires aux méta-données. Dans la plupart des entreprises, les gens ignorent les étapes de préparation qui indiquent comment les données acquises doivent être combinées avec les méta-données. Cela entraîne souvent des problèmes pour les opérateurs et les utilisateurs de big data.
Ne pas réaliser la maturité des organisations: Le succès de tout projet lié au big data est régulé avec l’équipe qui conduit le programme pour qu’il soit réussi. L’équipe devrait avoir des connaissances de base sur les données et le domaine du projet pour fournir les résultats appropriés qui peuvent encore conduire au succès du projet. Finalement, une planification et un apprentissage appropriés peuvent faire du projet big data un succès.
