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Définitions du Big Data
Plan de l'article
Q : Pouvez-vous me fournir une définition du Big Data ?
R : La définition du Big Data est une cible mobile.
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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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- « 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
- « 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
- « 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.
- « 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.
- « 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.
- « 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
- « 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
- « Toute quantité de données qui est trop grande pour être manipulée par un ordinateur. » John Rauser a cité 5/2012 sur networkworld.com
- « 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
- « 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
- « 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
- « 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
- « 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
- « 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
- « 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
- « 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
- « 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
- « 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
- « 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
- « 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
- Big data présente les caractéristiques suivantes ;
- Très grandes agrégations distribuées de données peu structurées — souvent incomplète et inaccessible :
- pétaoctets/exaoctets dedonnées
- Millions/milliards de personnes
- Millions/trillions d’enregistrements
- Données mal structurées et souvent distribuées
- Schémas plats avec peu d’interrelations complexes
- Souvent impliquant des événements horodatés
- Souvent constitués de données incomplètes
- Souvent incluant des connexions entre les éléments de données qui doivent être déduits de manière probabiliste,
- applications qui impliquent des données Big-Data peuvent être :
- Transactionnelles (p. ex., Facebook, PhotoBox), ou
- Analytiques (p. ex., ClickFox, Merced Applications). Cité de Wikibon.org
les
- applications
- Vertical Apps
- Public/Media Apps
- Business Intelligence
- Analytics and Visualization
- Operational Intelligence
- Data as a service
- Analytique Infrastructure
- Infrastructure opérationnelle
- Infrastructure en tant que service
- Bases de données structurées
Infrastructure
Dérivé d’un diagramme informationnel sur Le paysage du Big Data
Articles et livres blancs
- Définitions du Big Data Comportement de
- l’utilisateur orienté vers les objectifs
- Cookies tiers vs Cookies de première partie Publicité sur les
- médias sociaux
- Comprendre le Big Data
- High Traffic Mesure de site Web
- Recherche universelle
- « Google search& #8221 ; via le trafic
- Remplissez votre tableau de
- bord d’analyse Web
- Envoyer le rapport au format PDF
- Big Data Orientation
- Montrez-moi toutes les filles célibataires utilisant mon application sur un iPhone.
- Cas d’utilisation : utiliser OT pour comprendre vos clients
- Nouveau rapport
- ajouté — Événements personnalisés
- Mise à jour, refonte ou migration de votre site Web sans perdre Analytics
- 1-click User-Balisage
- Complexité et suivi de recherche en temps réel
- via api.opentracker.net
- Pourquoi vos termes de recherche ne s’affichent pas, et ce que vous pouvez faire à ce sujet
- Track utilisateurs logins
- EU Cookie Law Confusion
- Terminologie de l’application mobile
- Médias sociaux Publicité
- Baisse de la conversion du trafic
- Améliorer le classement Google et PageRank Paid
- Adwords & gratuit trafic Google
- 10 Conseils Pour Get Through Tough
- Résultats de la Financial Times ou pages vues ?
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CRM
Introduction à Big Data
Achat Trafic — Clics
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