Top des technologies Big Data en hausse en 2022

Les applications Big Data ne sont plus une chose du futur - elles sont là et gagnent régulièrement du terrain à l'échelle mondiale. Dans ce blog, nous explorerons différents types de technologies Big Data et comment elles contribuent au succès dans tous les secteurs.

Introduction aux mégadonnées

À l'ère numérique, les entreprises génèrent et rencontrent quotidiennement de grandes quantités de données. « Big Data » est essentiellement un terme utilisé pour décrire cette collection massive de données qui augmente de façon exponentielle avec le temps. Il est désormais impératif pour les entreprises d'adopter des systèmes intelligents de gestion des données si elles souhaitent extraire des informations pertinentes d'un stock vaste et diversifié.

Selon Gartner , le Big Data a les caractéristiques suivantes :

• Il s'agit d'un volume et d'une vitesse élevés.
• Contient une grande variété d'actifs d'information.
• Nécessite des formes de traitement rentables et innovantes.
• Améliore la prise de décision dans les organisations.

Aujourd'hui, nous assistons à une nouvelle génération d'entreprises de mégadonnées qui utilisent des technologies émergentes telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour aller au-delà des outils de gestion conventionnels. Comprenons leurs raisons de le faire.

Demande de mégadonnées

Les technologies Big Data font référence aux solutions logicielles qui intègrent l'exploration de données, le partage, la visualisation, etc. Elles englobent des cadres de données, des outils et des techniques spécifiques utilisés pour trier, examiner, remodeler, analyser, etc. À l'ère d'Internet, disposer de telles capacités peut considérablement améliorer les performances de l'entreprise.

En fonction de leur utilisation, les technologies du Big Data peuvent être classées en technologies opérationnelles et analytiques. Le premier comprend les données générées quotidiennement par une entreprise, telles que les transactions en ligne, les médias sociaux, etc. exemples. Ces données sont ensuite introduites dans les technologies de Big Data analytiques pour obtenir des informations utiles à la prise de décision critique. Les données complexes des domaines des marchés boursiers, des prévisions météorologiques et des dossiers médicaux et de santé relèvent de la compétence des technologies analytiques.

Les entreprises d'analyse de données modernes ont besoin d'un personnel spécialisé pour travailler sur les tâches de gestion des données. Selon un récent rapport du NASSCOM , la demande actuelle de professionnels qualifiés et techniquement compétents dépasse l'offre de talents prêts pour l'industrie. Près de 140 000 personnes représentent le « déficit de compétences » dans le vaste espace Big Data. Cela met également en évidence les opportunités sous-jacentes dans l'équipement de la main-d'œuvre informatique avec les connaissances et les aspects pratiques des applications Big Data. Les professionnels de l'informatique ayant une bonne maîtrise de la science des données peuvent trouver un emploi lucratif dans les soins de santé, l'industrie automobile, le développement de logiciels et le commerce électronique, parmi de nombreux autres domaines.

Dans cette perspective, nous vous avons expliqué ci-dessous certaines technologies de pointe. Lisez la suite pour clarifier vos doutes et découvrir les domaines dans lesquels vous devriez envisager de perfectionner vos compétences.

Top 10 des technologies de mégadonnées en 2022

1. Intelligence Artificielle

L'intelligence artificielle (IA), ainsi que les technologies augmentées telles que l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage en profondeur, stimulent un changement non seulement dans le paysage informatique, mais dans tous les secteurs. Il s'agit d'une branche interdisciplinaire de l'informatique et de l'ingénierie qui traite du renforcement des capacités humaines dans les machines.

Les applications vont des assistants vocaux et des voitures autonomes aux prévisions météorologiques précises et aux chirurgies robotiques. De plus, l'IA et le ML alimentent l'analyse commerciale de manière à ce que l'organisation puisse innover au niveau supérieur. Le plus grand avantage réside dans le fait de garder une longueur d'avance sur la concurrence en identifiant les problèmes potentiels que les humains peuvent ignorer. Il est donc devenu pertinent pour les professionnels du logiciel et les chefs de projet informatique de connaître les fondamentaux de l'IA.

2. Technologies basées sur SQL

SQL signifie Structured Query language, un langage informatique utilisé pour structurer, manipuler et gérer les données stockées dans les bases de données. La connaissance des technologies basées sur SQL comme MySQL est indispensable pour les rôles de développement de logiciels. Au fur et à mesure que les organisations se développent au-delà de l'interrogation de données structurées à partir de bases de données relationnelles, des compétences pratiques dans les bases de données NoSQL apparaissent pour faciliter des performances plus rapides.

Dans NoSQL, vous pouvez trouver une gamme plus large de technologies pouvant être utilisées pour concevoir et développer des applications modernes. Vous pouvez fournir des méthodes spécifiques pour accumuler et récupérer des données, qui seraient ensuite déployées dans des applications Web en temps réel et des logiciels d'analyse de Big Data. MongoDB, Redis et Cassandra font partie des bases de données NoSQL les plus populaires du marché.

3. Programmation R

R est un logiciel open source qui aide au calcul statistique, à la visualisation et à la communication via des environnements basés sur Eclipse. En tant que langage de programmation, R offre une gamme d'outils de codage et de rythme.

Les mineurs de données et les statisticiens implémentent principalement R pour l'analyse de données. Il permet des tracés, des graphiques et des rapports de qualité. De plus, vous pouvez l'associer à des langages tels que C, C++, Python et Java, ou l'intégrer à Hadoop et à d'autres systèmes de gestion de base de données.

4. Lacs de données

Les lacs de données sont des référentiels consolidés de données structurées et non structurées. Au cours du processus d'accumulation, vous pouvez soit enregistrer les données non structurées telles quelles, soit exécuter différents types d'analyses de données pour les transformer en données structurées. Dans ce dernier cas, vous devrez utiliser des tableaux de bord, la visualisation des données, l'analyse des données en temps réel, etc. Cela augmenterait encore les chances de recueillir de meilleures inférences commerciales.

De nos jours, les plates-formes et les microservices activés par l'IA pré-intègrent une grande partie des fonctionnalités requises pour les projets de lac de données. Les sociétés d'analyse de données appliquent également de plus en plus l'apprentissage automatique à de nouvelles sources de données de fichiers journaux, de médias sociaux, de flux de clics et d'appareils Internet des objets (IoT).

Les organisations qui tirent parti de ces technologies de mégadonnées peuvent mieux répondre aux opportunités et faire progresser leur croissance grâce à une implication active et à des décisions éclairées.

5. Analyse prédictive

L'analyse prédictive est une sous-partie de l'analyse du Big Data qui prédit le comportement et les événements futurs en fonction des données précédentes. Il est alimenté par des technologies telles que :

• Apprentissage automatique ;
• Modélisation des données ;
• Modélisation statistique et mathématique.

La formulation de modèles prédictifs nécessite généralement des techniques de régression et des algorithmes de classification. Toute entreprise qui déploie le Big Data pour prévoir les tendances a besoin d'un haut degré de précision. Par conséquent, les professionnels du logiciel et de l'informatique doivent savoir comment appliquer ces modèles pour explorer et déterrer les relations entre les différents paramètres. Lorsqu'elles sont bien faites, leurs compétences et leurs contributions peuvent réduire considérablement les risques commerciaux.

5. Hadoop

Hadoop est un framework logiciel open source qui stocke les données dans un cluster distribué. Pour ce faire, il utilise le modèle de programmation MapReduce. Voici quelques composants hadoop importants que vous devez connaître :

• YARN : effectue des tâches de gestion des ressources (par exemple, l'allocation aux applications et la planification des travaux.)
• MapReduce : permet de traiter les données au-dessus du système de stockage distribué.
• HIVE : permet aux professionnels maîtrisant SQL d'effectuer des analyses de données.
• PIG : Facilite la transformation des données sur Hadoop en tant que langage de script de haut niveau.
• Flume : importe des données non structurées dans le système de fichiers.
• Sqoop : importe et exporte des données structurées à partir de bases de données relationnelles.
• ZooKeeper : aide à la gestion de la configuration en synchronisant les services distribués dans l'environnement Hadoop.
• Oozie : lie différents travaux logiques pour accomplir complètement une tâche particulière.

6. Apache Étincelle

Spark, un cadre de traitement de données en temps réel, est un autre outil incontournable pour les développeurs de logiciels en herbe. Il possède des fonctionnalités intégrées pour SQL, l'apprentissage automatique, le traitement de graphes et l'analyse de flux. Certains cas d'utilisation incluent des systèmes de détection de fraude par carte de crédit et des moteurs de recommandation de commerce électronique.

En outre, il peut être facilement intégré à Hadoop pour effectuer des actions rapides en fonction des besoins de l'entreprise. On pense que Spark est plus rapide que MapReduce dans le traitement des données, ce qui en fait un favori parmi les professionnels de la science des données.

La vitesse est une priorité absolue pour les entreprises qui cherchent à exploiter le Big Data. Ils veulent des solutions capables de recueillir des informations provenant de sources disparates, de les traiter et de renvoyer des informations et des tendances utiles. L'urgence et l'immédiateté du besoin ont suscité l'intérêt pour des technologies telles que Streaming Analytics. Avec l'essor de l'IoT, ces applications devraient encore se développer. Il est également probable que l'edge computing (systèmes qui analysent les données à proximité de la source de création et réduisent le trafic réseau) connaîtra une demande plus élevée dans les entreprises du big data.

7. Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive vise à guider les actions vers les résultats souhaités dans une situation donnée. Par exemple, il peut aider les entreprises à répondre aux évolutions du marché comme l'émergence de produits frontières en suggérant des pistes d'action possibles. De cette façon, il combine l'analyse prédictive et descriptive.

L'analyse prescriptive est l'une des technologies Big Data les plus recherchées en 2022 car elle va au-delà de la surveillance des données. Elle met l'accent sur la satisfaction client et l'efficacité opérationnelle, les deux pierres angulaires de toute entreprise du XXIe siècle.

8. Base de données en mémoire

Il est crucial pour les ingénieurs de données de bien comprendre la conception et l'architecture des bases de données. Cela dit, il est tout aussi important de suivre le rythme et d'essayer les technologies à venir. Un exemple est l'informatique en mémoire (IMC), où de nombreux ordinateurs répartis sur plusieurs sites partagent des tâches de traitement de données. Les données sont accessibles instantanément et à n'importe quelle échelle. Gartner estime que les applications industrielles dépasseront la barre des 15 milliards de dollars d'ici la fin de 2022.

Nous pouvons déjà voir les applications IMC prospérer dans les secteurs de la santé, de la vente au détail et de l'IoT. Des entreprises comme e-Therapeutics l'utilisent pour la découverte de médicaments en réseau. Alors que les entreprises de vêtements en ligne comme Zalando ont pu gagner en flexibilité dans la gestion de volumes de données croissants à l'aide de bases de données en mémoire.

9. Chaîne de blocs

La blockchain est la principale technologie derrière les crypto-monnaies comme le bitcoin. Il capture de manière unique des données structurées de manière à ce qu'une fois écrites, elles ne puissent jamais être supprimées ou modifiées. Il en résulte un écosystème hautement sécurisé, parfait pour la banque, la finance, les valeurs mobilières et l'assurance (BFSI).

Outre BFSI, les applications blockchain gagnent en importance dans les secteurs de la protection sociale tels que l'éducation et la santé. Ainsi, les professionnels du logiciel ayant une connaissance avancée des technologies de base de données disposent d'un large éventail d'options.

Avec cela, nous vous avons informé de certaines des principales applications Big Data à surveiller en 2022. Au rythme actuel des progrès technologiques, la portée future semble vaste et prometteuse.

Comprenons maintenant comment l'enseignement supérieur spécialisé peut vous aider à marquer une marque dans ce domaine.

Comment monter en compétence dans le Big Data ?

Le programme Executive PG en développement de logiciels en Big Data par IIIT-Bangalore et upGrad offre une spécialisation en Big Data pour préparer la prochaine génération de leaders de l'industrie informatique mondiale.

Le cours de 13 mois est dispensé dans un format en ligne, offrant une flexibilité indispensable aux professionnels en activité. Il facilite le soutien de carrière par le biais de salons de l'emploi, d'entrevues simulées et de séances de mentorat de l'industrie. Vous bénéficiez d'un accès exclusif aux questions d'entretien des meilleurs recruteurs, notamment Amazon, Google et Microsoft. Vous pouvez également obtenir des certifications supplémentaires en science des données, structures de données et algorithmes. Ces informations d'identification démontrent vos compétences aux employeurs potentiels.

Les options d'études, telles que celle décrite ci-dessus, sont très appréciées par les professionnels de l'informatique débutants. Les codeurs, les chefs de projet, les analystes de données et les développeurs de logiciels peuvent tous bénéficier d'une expérience d'apprentissage pratique et axée sur l'industrie.

Nous espérons que ce blog vous a familiarisé avec les principales technologies Big Data de 2022

et vous a motivé à tracer votre cheminement de carrière avec une perspective renouvelée !

Consultez nos autres cours de génie logiciel sur upGrad