Big data

1. Big Data
Les Sources
Les caractéristiques
Stockage
Surveillance vidéo recueillie à
partir d'une caméra de
sécurité
Musique numérique sur Internet
Prévisions météorologiques
Domaine médical
Les usages
Volume
1.
Vélocité
2.
Variété
3.
Données structurées
Données non
structurées
Vitesse de
création
Des médiaux sociaux :
Facebook, Twitter,
Instagram, etc..
Quantité
d'information
Prédire la survenue éventuelle de
maladies
Prédiction de shémas métréologique
Google (inventeur du big
data), Amazon, Google
Maps, etc...
Terabytes(TB)
Petabytes(PB)
Exabytes(EB)
Offrir un meilleur service client
Exemple: Webpages, Blog, Pdf, Email, LinkedIn,
etc..
Données relationnelles
Oracle
SQL
Access
Donnés non
relationnelles
Mongo DB
Collection
Transmission et
analyse
Traitement des
données
GPS (Global Positionning System)
1 mille de Gigabytes
1 million de Gigabytes
1 billion de Gigabytes
Exemple: Base de données des étudiants (Nom,
téléphone, email, etc...)
Effectuer une analyse culturelle et
sociale
Exemple : si la plupart des libanais aiment les
posts facebook sur la pizza, on peut en
déduire que les libanais aiment manger de la
pizza.
Les conditions de circulation en temps
réel depuis Google Map
Définition
Données massives
Exemple:
Noms et adresses de millions des personnes
Données produites par des personnes
images
Vidéos
Texte