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Comment le Big data est-il alimenté ?

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Le Big data représente un nombre très important de données collectées. Mais d’où viennent-elles ? Quelles sont ses sources ? Dans toutes les sphères du quotidien, tant personnelles que professionnelles, la digitalisation des process a augmenté la production de données. À tel point que pour le Big data, l’unité de mesure de capacité de stockage de données est le téraoctet ou le pétaoctet. Les évolutions dans leur traitement, les outils et la data intelligence permettent aujourd’hui d’exploiter un grand nombre d’informations. Comment le Big data est-il alimenté ? Découvrez nos réponses.

D’où viennent les données collectées par le Big data (sources de données) ?

Les sources de cette grande variété de données amoncelées sont tout autant diversifiées. Tentaculaire, on ne soupçonne souvent pas leur existence. Elles ont en revanche pour point commun d’être toutes digitales.

Les données collectées par le Big data sont par exemple issues :

  • Des réseaux sociaux comme Twitter, WhatsApp, Instagram, Snapchat, TikTok, Pinterest, LinkedIn.
  • Des clics sur les pages internet des sites web, stockés dans des cookies internet. Sont récupérés les chemins de navigation empruntés sur le site, et pour y arriver, le temps passé sur la page, les endroits de clics dans la page, les scroll…
  • Des données transactionnelles d’achat sur internet.
  • De l’open data. Ce sont les données ouvertes et réutilisables, notamment disponibles sur le site du Gouvernement.
  • Des objets connectés.
  • De la géolocalisation.

Autrement dit, toutes les activités informatisées produisent des données qui viennent alimenter le big data.

Bon à savoir : en français, Big data peut être traduit par mégadonnées ou données massives.

Quels types de données sont collectées par le Big data ?

L’une des caractéristiques du Big data est son grand volume de données collectées. Ces dernières sont variées.

Par exemple, on y retrouve :

  • Du texte (des mails, des sms…).
  • De l’audio (des podcasts, des échanges en visioconférence).
  • De la vidéo.
  • De l’image.
  • De la photo.
  • De la donnée météorologique.
  • Un clic.
  • Un like.
  • Un partage.
  • Un tweet.
  • Un désabonnement…

Qui collecte les données du Big data ?

De nombreux acteurs participent à la collecte des données alimentant le big data.

Notamment :

  • Les géants du web, aussi appelés les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) ou les Big Five. Ils nourrissent le Big data par leur moteur de recherche ou leurs services associés, le cloud, les mails, les sites web, les historiques de navigation…
  • Les entreprises. L’employeur et les ressources humaines d’une entreprise disposent d’un grand nombre d’informations digitalisées. Par exemple, toutes celles liées :
    • aux recrutements ;
    • aux salaires versés ;
    • aux arrêts maladies reçus ;
    • aux contenus des mails professionnels reçus et envoyés ;
    • aux sites consultés par les salariés de la société.
  • Les applications mobiles.
  • Les établissements de santé.
  • Les écoles.
  • Les banques.
  • Les assureurs.
  • Ect.

Comment les données qui alimentent le Big data sont-elles catégorisées ?

Toutes les data ont une forme de structure.

Les données du Big data sont organisées en plusieurs catégories :

  • Les données structurées. Elles ont toutes le même format.
  • Les données non structurées. Leurs structures varient. On dit qu’elles sont polymorphes. Elles n’ont pas un format prédéfini.
  • Les données semi structurées. Elles contiennent à la fois des données présentant le même format ou un format différent.

Pour l’exploitation et l’analyse de ces ensembles, de nouveaux métiers ont vu le jour, comme celui de data analyst ou de data scientist. En parallèle, les organismes de formation ont déployé une offre pour les former. Par exemple, la formation de concepteur big data cloud.

À quoi servent les données collectées par le Big data ?

En collectant de nombreuses données, le Big data poursuit plusieurs objectifs :

  • Exploiter des données qui n’ont pas de valeur individuelle.
  • Tirer profit de ces données brutes pour analyser une situation puis prendre la bonne décision.
  • Alimenter l’intelligence artificielle (l’IA).

Encore faut-il être en mesure de stocker ce nombre phénoménal de data. C’est ce qu’a permis la relation entre le Big data et le cloud computing.

Puis de les examiner. De nombreux outils d’analyse permettent le traitement des données. Il n’en existe pas un unique mais plusieurs, adaptés pour couvrir les besoins de l’entité qui souhaite les exploiter. Par exemple, Hadoop, Cassandra, Rapidminder ou Storm.

Bon à savoir : la data intelligence est le processus d’exploration, d’analyse et de compréhension des données permettant d’en tirer des informations utiles. Par exemple, pour aider à la prise de décision au sein d’une organisation.

À retenir

Internet, les réseaux sociaux, les applications, les objets connectés… Le big data n’est pas alimenté par une seule source, mais par une multitude. Il paraît alors impossible de toutes les citer avec exhaustivité.

Dès qu’une source est digitale, elle est en mesure de délivrer des données.

Les navigateurs internet, les applications mobiles, les sites web, les réseaux sociaux, les entreprises contiennent un volume de data important qui compose le Big data. La bonne gestion, l’analyse et l’exploitation de ces dernières par des professionnels permettent d’enrichir des connaissances, de trouver des solutions et de prendre des décisions.

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