Avez-vous déjà attendu la dernière minute pour terminer un projet critique, pour découvrir que vous devez traiter beaucoup plus d'informations que vous ne pouvez réellement en gérer ? Vous regardez l'horloge compter les heures puis les minutes jusqu'à votre échéance, mais il y a encore tellement de matériel devant vous qu'il vous reste à analyser que vous voulez simplement vous arracher les cheveux. Si vous avez répondu oui, vous avez fait l'expérience directe du concept de Big Data.
Le terme "big data" fait référence à des ensembles de données qui sont si volumineux et complexes qu'ils sont pratiquement impossibles à traiter, même en utilisant des outils de gestion de base de données ou d'autres applications de traitement de données traditionnelles.
Les scientifiques de nombreux domaines, y compris la génomique, la physique et la recherche biologique, pour n'en nommer que quelques-uns, rencontrent continuellement des obstacles dans leurs recherches en raison de la nécessité de gérer de vastes ensembles de données. Ces obstacles entraînent des revers dans la gestion du budget et du temps et peuvent être extrêmement frustrants.
Il y a cependant des nouvelles positives :à partir de 2012, les limites de la taille des ensembles de données pouvant être traitées en un temps modéré étaient aussi élevées que quelques exaoctets de données. Si vous n'êtes pas familier avec le concept de l'exaoctet, c'est l'équivalent de un quintillion octets. C'est assez massif !
Le Big Data croît de façon exponentielle chaque jour. Cela s'explique en partie par le fait que les données sont collectées sur des appareils mobiles, des capteurs à distance, des journaux de logiciels, des caméras, des microphones et des réseaux sans fil, pour n'en nommer que quelques-uns. Et le nombre d'appareils collectant des données continue d'augmenter à un rythme impressionnant. Tenez compte de la quantité d'informations que vous collectez quotidiennement ; vous appelez des collègues, envoyez des SMS à vos amis, prenez des photos de votre chien et consultez Facebook avant d'aller vous coucher.
Étonnamment, la capacité technologique du monde à stocker des informations a pratiquement doublé tous les quarante mois depuis les années 1980. En 2012, 2,5 quintillions d'octets de données ont été créés chaque jour !
Ce qui est considéré comme du Big Data varie considérablement en fonction des capacités de l'organisation en question qui gère l'ensemble et des capacités des applications qui seront utilisées pour traiter et analyser l'ensemble de données.
Un exemple du concept de mégadonnées en science est le Large Hadron Collider. Ce collisionneur est célèbre pour être le plus grand et le plus puissant accélérateur de particules au monde; 150 millions de capteurs fournissent des données 40 millions de fois par seconde et il y a environ 600 millions de collisions par seconde. C'est beaucoup de données !
Les chercheurs filtrent 99,999 % des données inutiles collectées, mais cela crée tout de même 100 collisions intéressantes par seconde. Si toutes les données devaient être collectées pour analyse, cela dépasserait 500 exaoctets par jour. Pour mettre ce chiffre en perspective, cela équivaut à 500 quintillions d'octets par jour, soit près de 300 fois plus que toutes les autres sources dans le monde combinées.
Nous vivons à une époque où avoir un titre tel que "Data Scientist" n'est pas loin de la réalité. La convergence de deux technologies révolutionnaires, le big data et le cloud computing, a des implications considérables qui vont bientôt changer le monde.
Le Big Data est essentiel pour permettre aux organisations de mieux anticiper et réagir aux demandes des consommateurs. Mais lorsque les données non traitées représentent au moins 80 % des informations mondiales, de nombreuses entreprises prennent des décisions critiques avec seulement 20 % des données qu'elles ont analysées. Ce n'est certainement pas idéal.
Le modèle informatique d'hébergement dans le cloud correspond parfaitement au Big Data, car le cloud computing fournit des ressources absolument illimitées à la demande. Les solutions basées sur le cloud achetées auprès de fournisseurs permettent aux entreprises d'accéder à des applications de traitement sur des réseaux distants qui n'étaient pas disponibles auparavant et leur permettent d'accéder à ces applications via des navigateurs Web ou même des applications mobiles.
Le Cloud aide les entreprises à économiser de l'argent en fournissant un moyen de stocker des quantités massives de données sans un coût énorme. Dans le Cloud, le matériel et les logiciels n'ont pas besoin d'être achetés ni même stockés en interne, ce qui améliore à la fois le budget de l'entreprise et l'espace de bureau disponible. Les solutions cloud réduisent la consommation d'énergie des serveurs, réduisant ainsi les frais généraux et l'empreinte carbone.
De plus, le stockage des données dans le cloud permet d'accéder aux informations sur divers appareils :ordinateurs de bureau, tablettes, téléphones mobiles, etc., tout en étant fortement protégé contre les catastrophes naturelles et les attaques malveillantes.
Lorsque le cloud computing et le Big Data sont combinés pour créer une solution pratique, polyvalente et automatisée, les opportunités de génération de bénéfices sont considérables.
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