5V du Big Data : Guide complet

Le Big Data est l'un des termes les plus répandus et les plus répandus parmi les apprenants. Ce n'est pas seulement un terme, mais un vaste domaine traitant de l'atout le plus important d'aujourd'hui ; Les données. À l'ère numérique d'aujourd'hui, les appareils et les humains dépendent également des données pour traiter les informations. D'un simple profil Facebook à des organisations géantes avec des réseaux mondiaux, les données les combinent toutes. Tous les moyens traditionnels de communication, de transaction, d'affaires et d'organisations évoluent vers des moyens numériques pour suivre l'évolution du temps. La dépendance aux données pour réglementer de nombreux services est plus que jamais.

La récupération de données est une préoccupation majeure pour les industries qui tentent de suivre le rythme de l'évolution du comportement des clients, mais qu'en est-il de la collecte de données ?

La collecte de données est de plus en plus préoccupante pour la récupération suite à la quantité colossale de données générées chaque jour à partir de multiples sources. Pour prendre de meilleures décisions commerciales et étendre de meilleurs services, les plateformes en ligne récupèrent des données, mais leur gestion est une préoccupation lorsque lesdites données augmentent massivement. De plus, la plupart des données ne sont même pas structurées mais entièrement brutes, ce qui rend presque impossible d'en tirer de la valeur. Le Big Data est ce qui aide à faire face aux problèmes de données sans cesse croissants.

Plongeons dans le monde du Big Data pour en savoir plus sur les types de Big Data

Qu'est-ce que le Big Data ?

Le Big Data fait référence à l'énorme quantité de données détenues par une organisation, collectées via diverses sources, qui connaît une croissance exponentielle. Ces sources peuvent aller du commerce électronique, des médias sociaux, de l'historique des recherches, des transactions et de toutes les autres activités numériques accessibles via des appareils numériques. Le Big Data est une collection de données structurées et non structurées, qui est trop complexe à utiliser, mais le vaste domaine est également bien équipé pour y faire face. Le vaste domaine étend les moyens non traditionnels d'analyser d'énormes volumes de données et d'extraire de la valeur de leur forme brute pour récolter des informations précieuses pour les entreprises et les organisations.

La collecte de données n'a de valeur que tant que les entreprises savent comment en tirer de la valeur. Aujourd'hui, la récupération des données client n'est qu'un formulaire d'enquête, mais qu'en est-il de l'utiliser pour améliorer des ressources insuffisantes ? Les données brutes deviennent inutiles en l'absence d'informations générées à partir d'elles, et les mégadonnées étendent divers services pour faire ressortir des données pertinentes, utiles pour améliorer les processus manquants. La croissance de l'accessibilité numérique a permis aux entreprises de cibler plus facilement leurs clients en ligne avec des jetons personnalisés et des offres explicitement organisées pour eux via l'IA, les médias sociaux ou d'autres applications Internet. Cependant, trop de données peuvent entraîner des résultats nuls si l'application est inexacte.

L'instrumentation Big Data utilise plusieurs outils tels que l'analyse de données pour extraire des données pertinentes que les bases de données de gestion traditionnelles ne peuvent pas acquérir. Ces ensembles de données massifs peuvent apporter des changements significatifs à toute entreprise. Par conséquent, comprendre le concept de big data peut énormément vous aider à faire progresser vos efforts.

Caractéristiques du Big Data

Pour mieux comprendre les mégadonnées et leur influence sur diverses activités commerciales, les caractéristiques des mégadonnées sont divisées en cinq catégories, également appelées les 5 V des mégadonnées. Apprenons-en plus sur ces 5 V pour comprendre leur effet !

Le volume

Le volume de données volumineuses fait directement référence à sa taille, composée d'énormes quantités de données compilées à travers diverses sources. Ces sources peuvent varier des médias sociaux, du commerce électronique, des capteurs, des transactions financières et bien plus encore. Le volume de données est crucial pour déterminer si elles relèvent de la catégorie des mégadonnées. Par exemple, les données récupérées via les visites sur un site Web local sont comparativement inférieures à ce qu'un site Web de commerce électronique compile en une journée - les deux sont importants pour générer des informations, mais la taille des données est plus grande sur les plateformes de commerce électronique que sur un site Web local .

Rapidité

Le débit de flux de données auquel les données sont générées est un élément clé du Big Data. Le flux continu de données détermine la rapidité et l'ampleur du traitement des données et la satisfaction des besoins des clients. La vitesse des données régit efficacement la continuité dans le flux de données pour comprendre sa quantité. Si les données ne sont pas continues, elles ne sont pas assez massives pour être considérées comme des mégadonnées. Les sources de données les plus importantes sont les sites de médias sociaux, les capteurs et les réseaux. La vitesse est supérieure au volume, car le flux de données à grande vitesse est toujours préféré à un grand nombre de données à vitesse lente.

Variété

Le troisième V du big data fait référence à la variété, qui régule la variété des données reçues. Avant la numérisation rapide, les formulaires de données étaient limités, allant des documents, pdf, etc., mais maintenant les formulaires de données sont plus diversifiés. Les images, les vidéos et les GIFS sont quelques éléments de données fréquemment utilisés et partagés par des millions de personnes. La variété des données est également divisée en trois catégories : données structurées, semi-structurées et non structurées. L'importance de la variété est pertinente pour son organisation au service. Par exemple, le service client doit exploiter et analyser les données clients et non les données de vente.

Véracité

Cette catégorie fait référence à la qualité des données acquises. La véracité fait référence aux incertitudes et aux incohérences des données accumulées qui deviennent souvent désordonnées avec l'énorme quantité et la diversité des sources. Il est essentiel de le filtrer et de le structurer en fonction du domaine concerné pour tirer le meilleur parti d'un ensemble de données donné.

Évaluer

Les données pertinentes sont cruciales pour extraire des informations significatives. Les analystes disent que la mauvaise qualité des données peut faire plus de mal que de bien, c'est pourquoi les données collectées sont traitées à travers plusieurs paramètres pour extraire des informations précieuses. Les data scientists et les analystes analysent les données brutes, qui sont organisées et nettoyées pour récupérer les informations les plus utiles. Ces données sont ensuite analysées et traitées avec une identification de modèle pour déterminer si elles sont utiles ou non.

Lire : Pourquoi devenir développeur Big Data ?

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