Le terme « données » n’est pas nouveau pour nous. C’est l’une des principales choses enseignées lorsque vous optez pour la technologie de l’information et les ordinateurs. Si vous vous en souvenez, les données sont considérées comme la forme brute de l’information. Bien que déjà là depuis une décennie, le terme Big Data est un buzz ces jours-ci. Comme il ressort du terme, des charges et des charges de données, ce sont les mégadonnées et elles peuvent être traitées de différentes manières en utilisant différentes méthodes et outils pour obtenir les informations requises. Cet article parle des concepts de Big Data, en utilisant les 3 V mentionnés par Doug Laney, un pionnier dans le domaine de l’entreposage de données qui est considéré comme l’initiateur du domaine de Infonomie (Économie de l’information).

Avant de continuer, vous voudrez peut-être lire nos articles sur les bases du Big Data et l’utilisation du Big Data pour en saisir l’essence. Ils pourraient s’ajouter à ce post pour plus d’explications sur les concepts du Big Data.

Big Data 3 contre

Les données, dans leur forme énorme, accumulées par différents moyens ont été correctement classées dans différentes bases de données plus tôt et ont été supprimées après un certain temps. Lorsque le concept a émergé selon lequel plus il y a de données, plus il est facile de trouver des informations différentes et pertinentes à l’aide des bons outils, les entreprises ont commencé à stocker des données pendant de plus longues périodes. Cela revient à ajouter de nouveaux périphériques de stockage ou à utiliser le cloud pour stocker les données sous quelque forme que ce soit : documents, feuilles de calcul, bases de données et HTML, etc. Elles sont ensuite organisées dans des formats appropriés à l’aide d’outils capables de traiter d’énormes volumes de données. Données.

REMARQUE: La portée du Big Data ne se limite pas aux données que vous collectez et stockez dans vos locaux et dans le cloud. Il peut inclure des données provenant de différentes autres sources, y compris, mais sans s’y limiter, des éléments du domaine public.

Le modèle 3D de Big Data est basé sur les V suivants :

1. Volume : fait référence à la gestion du stockage des données
2. Velocity : fait référence à la vitesse de traitement des données
3. Variété : fait référence au regroupement de données de différents ensembles de données apparemment sans rapport

Les paragraphes suivants expliquent la modélisation Big Data en parlant de chaque dimension (chaque V) en détail.

A]Volume de mégadonnées

En parlant de Big Data, on pourrait comprendre le volume comme une énorme collection d’informations brutes. Bien que cela soit vrai, il s’agit également des coûts de stockage des données. Les données importantes peuvent être stockées sur site ainsi que sur le cloud, ce dernier étant l’option flexible. Mais avez-vous besoin de stocker et tout?

Selon un livre blanc publié par Meta Group, lorsque le volume de données augmente, certaines parties des données commencent à sembler inutiles. En outre, il stipule que seul doit être conservé le volume de données que les entreprises ont l’intention d’utiliser. D’autres données peuvent être supprimées ou si les entreprises hésitent à abandonner des « données supposées non importantes », elles peuvent être déversées sur des appareils informatiques inutilisés et même sur des bandes afin que les entreprises n’aient pas à payer pour stocker ces données.

J’ai utilisé des « données supposées sans importance » parce que je pense moi aussi que des données de tout type peuvent être requises par n’importe quelle entreprise à l’avenir – tôt ou tard – et qu’elles doivent donc être conservées pendant un bon laps de temps avant que vous ne sachiez que les données sont effectivement sans importance. Personnellement, je vide les données plus anciennes sur des disques durs d’antan et parfois sur des DVD. Les principaux ordinateurs et le stockage en nuage contiennent les données que je considère importantes et que je sais utiliser. Parmi ces données, il existe également un type de données à usage unique qui peut se retrouver sur un ancien disque dur après quelques années. L’exemple ci-dessus est juste pour votre compréhension. Cela ne correspondra pas à la description du Big Data car le montant est bien inférieur à ce que les entreprises perçoivent comme du Big Data.

B]Vélocité dans le Big Data

La vitesse de traitement des données est un facteur important lorsqu’on parle de concepts de Big Data. Il existe de nombreux sites Web, notamment de commerce électronique. Google avait déjà admis que la vitesse à laquelle une page se charge est essentielle pour un meilleur classement. Outre les classements, la vitesse offre également un confort aux utilisateurs lors de leurs achats. Il en va de même pour les données traitées pour d’autres informations.

Tout en parlant de vélocité, il est essentiel de savoir qu’elle ne se limite pas à une bande passante plus élevée. Il combine des données facilement utilisables avec différents outils d’analyse. Des données facilement utilisables signifient des devoirs pour créer des structures de données faciles à traiter. La prochaine dimension – Variété, répand plus de lumière à ce sujet.

C]Variété de mégadonnées

Lorsqu’il y a des tonnes et des tonnes de données, il devient important de les organiser de manière à ce que les outils d’analyse puissent facilement traiter les données. Il existe également des outils pour organiser les données. Lors du stockage, les données peuvent être non structurées et de n’importe quelle forme. C’est à vous de déterminer quelle relation il a avec d’autres données avec vous. Une fois que vous avez compris la relation, vous pouvez choisir les outils appropriés et convertir les données sous la forme souhaitée pour un stockage structuré et trié.

Sommaire

En d’autres termes, le modèle 3D du Big Data est basé sur trois dimensions : les données UTILES que vous possédez ; marquage correct des données ; et un traitement plus rapide. Si ces trois éléments sont pris en charge, vos données peuvent facilement être traitées ou analysées pour déterminer ce que vous voulez.

Ce qui précède explique à la fois les concepts et le modèle 3D de Big Data. Les articles liés dans le deuxième para prouveront un soutien supplémentaire si vous êtes nouveau dans le concept.

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