Le document présente une introduction au concept de big data, en expliquant la différence entre données et informations, ainsi que les défis liés à la gestion de grandes quantités de données. Il aborde également les caractéristiques essentielles du big data (volume, vitesse, variété, véracité, visibilité) et donne des exemples d'applications dans le monde réel. Enfin, il souligne l'évolution des outils et méthodes de stockage et d'analyse en réponse à l'explosion des volumes de données disponibles.

1. Big Data
UNE INTRODUCTION SUR LE SUJET

2. C’est quoi une donnée ? Et le reste ?
 Data (donnée) : enregistrement numérique d’un fait du monde réel
 Objet
 Transaction
 Observation
 Information :
 ce que je peux déduire d’un certain nombre de données et de règles
 Le résultat de la rencontre d’une donnée et d’un problème
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3. De la donnée à l’information
 Un duo concept – mesure
 1/1/2001
 Cela devient une information lorsque qu’un humain l’interprête
 1/1/2001 est une date, le premier janvier 2001
 On met cette information en relation avec d’autres
 Facebook m’indique qu’il s’agit de la date de naissance de Pierre
 Cette nouvelle information permet une prise de décision éclairée
 Je programme une alerte dans mon agenda pour l’année prochaine
 Google le fait pour TOUS ses clients identifiés
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4. Définition 1
 Le Big Data c’est quand les ennuis commencent
 Trop de données
 Pas assez de ressources
 Les outils habituels ne fonctionnent plus ou mal
 Pourtant, il y a 30 ans, on traitait déjà des gros volumes de données
 C’était cher, mais vraiment cher
 C’était très spécifique (le code adapté à la machine)
 Hors de portée du secteur privé (sauf Total)
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5. Buzz
 Big Data is like teenage sex:
 Everyone talk about it
 Nobody really knoxs how to do it
 Everyone thinks everyone else is doing it
 So everyone claims they are doing it …
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6. Les piliers du Big Data
 Innovations
 Objets connectés
 Infrastructure dématérialisée (Cloud)
 Data Science
 Data Viz
 Evolutions sociétales
 Partage d’information personnelles à grande échelle
 Evolutions des usages, du business
 Connaissance du client
 Amélioration des process
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7. Quelques exemples
 Customer centric : l’expérience client
 Amazon : algorithmes de recommandation
 SNCF : Yield management
 Process centric : amélioration de la performance opérationnelle
 Gefco : optimisation des trajets, prévision de la demande
 Airbus industries : maintenance prédictive (stade R&D)
 Panama Papers : exploration d’un volume de données impossibles à traiter par
un groupe de journalistes
 Diversification du business model
 IPD : passage d’un groupe de presse B2B à de la vente de donnée (2500 pers,
50% du CA vient de la data)
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8. Les 3V … ou presque
 Volume
 Qui dit Big Data dit Big
 Des catalogues de 10 millions de produits sont courants
 Les logs de milliards de lignes aussi
 Vitesse
 Les données sont générées, capturées et traitées rapidement
 Les cycle de production des données fait que le batch quotidien intervient trop
tard (p.ex. personnalisation des ventes)
 Variété
 Plus une source unique
 Vente, géolocalisation, logs
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9. + 2V
 Véracité
 Dimension qualitative des données
 Au-delà de l’intégrité
 Garbage In – Garbage Out
 Visibilité
 Les données doivent être accessibles, manipulables
 Par les gens du métier, pas ceux de la technique
 Avec des moyens d’exploration et d’analyse ou delà de la BI
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10. De la donnée à l’information
 Collecte (3V)
 Traitements
 Analyses
 Mise à disposition (Data Warehouse)
 Cibles (diffusion)
10

11. 11

12. Premier V : volume
 Exemples
 Coûts
12

13. Les unités
 Octet : 8 bits, de quoi stocker un caractère non accentué ou un chiffre
 Kilooctet : 1 000 octets (103), une demi-page A4 de texte
 Megaoctet: 106 octets, une nouvelle courte, 5 Mo : l’œuvre intégrale de
Shakespeare
 Gigaoctet : 109 octets, une symphonie enregistrée en haute qualité
 Teraoctet : 1012 octets, 5 000 arbres transformés en feuilles de papier
 Petaoctet : 1015 octets, 10% de l’information disponible sur le WEB (20
Petas : production de disques durs en 1995)
 Exaoctet : 1018 octets
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14. Unités
 Attention aux définitions
 Ko = 1000 octets
 Kio = 1024 octets
 Introduit en 1998 pour les unités informatiques (par multiple de 210) qui
ne respectent pas la norme du Système International
 Kibi : kilo binaire
 Mébi : méga binaire
 Etc…
 Pour les gros volumes de données, cela ne change pas grand-chose en vrai
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15. Evolution solutions de stockage
 Invention de la carte perforée (1725 pour les métiers à tisser) et surtout
d’une machine pour les lire (1890) par Herman Hollerith, qui grâce a cela
va diviser les temps de traitement d’un recensement US par 10, et …
fonder IBM
 Etape suivante : la bande magnétique (lent, faible densité d’information,
mais super fiable si bien entretenue)
 Sous forme de bande 1’’
 Sous forme de K7, DAT, … (de quelques Ko à quelques Go)
 A plat : le disque dur
 Enregistrement optique
 CD-ROM/RW : 680Mo
 DVD: 4,7Go
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16. Explosion de volume de données
disponible
 Début des années 2000, la tendance est à tout stocker, sans savoir ce qu’
l’on va faire de cela
 On commence à analyser les choses avec des outils de BI (Business
Intelligence)
 Pratiques pour fournir quelques KPI au top management
 Aident le management à piloter son activité
 Les défauts de la BI
 Analyses prédictives très difficiles
 Les volumes de données commencent à être trop importants pour ces outils
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17. Ordres de grandeur
 5 Milliards de Go (Exa Octets)
 L’humanité jusqu’en 2003
 1 jour en 2011
 10 minutes en 2013
 90% des données existantes ont été produites ces deux dernières années
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18. Exemples
 Compteur Linky
 1 mesure par demi-heure
 Environ un million de compteurs actifs début 2019
 48 000 000 mesures par jour (48 millions)
 17 520 000 000 mesures par an (17 milliards)
 Cotation véhicules
 7 millions de pages crawlées par jour
 10 milliards de relevés de prix en 10 ans
18

19. Exemples
 Facebook
 250 milliards d’images stockées (combien de chats ??)
 350 millions de nouvelle photos … par jour
 Google
 Gmail : 6 Exa Octets
 Données manipulées : 24 Po par jour, 9 Exa par an
 0,01% de l’électricité mondiale
 100 requêtes  un repassage de T-shirt
 7,3 milliards de dollars dépensés par an dans les datacenter
 2 millions de serveurs, 2% du parc mondial
19

20. Exemples
 Sloan digital Sky Survey (carte du ciel numérique)
 Carte 3D
 470 millions d’étoiles
 2 millions de galaxies
 10 ans
 1 image : 1 Petapixel (500 000 écrans HD)
 71 PetaOctets de données
20

21.  Prix du Mo :
 1950 : 10 000 $
 1980 : 193 $
 1987 : 90 $
 1988 : 53 $
 1989 : 12 $
 1990 : 9 $
 1995: 0,9 $
 1999 : 0,02 $
 Prix du Go :
 2000 : 20 $
 2005 : 0,72 $
 2007 : 0,31 $
 2010 : 0,08 $
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22. Prix du Go (en $ relatif à 2017)
1
10
100
1000
10000
100000
1000000
10000000
100000000
1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018
Ratio 2017
22

23. Vélocité
 Les résultats de l’analyse de données doivent être fournies en temps réel
 P.ex. Amazon : ceux qui ont acheté ce produit ont aussi acheté celui-là
 Suivi des ventes par un manager de point de vente
 Bourse de New York : 1 TB de transaction / jour
 Les gros batch qui tournent la nuit ou une fois par heure ne sont pas
adaptés à ce besoin
 On parle de flux de données
23

24. Puissance de calcul (Mflops Linpack)
1
10
100
1000
10000
100000
1000000
10000000
100000000
1000000000
10000000000
100000000000
1964 - CDC 6600 1985 - Cray 2 1997 - ASCI Red 2012 - Cray Titan 2016 - Xeon E5
24
2013 – I7 3770
60 – 90 M$
2010 – Iphone 4

25. Puissance de calcul (Tflops Linpack)
1 1 3
137
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1997 ASCI Red 2015 Intel I7 3770 2016 Xeon E5 2016 Nvidia GDX-1
25
60 M$ 0,2 k$ 0,4 k$
125 k$

26. Variété
 De la donnée structurée mais pas seulement
 Des géolocalisations
 Des mesures
 Des données RFID
 Traffic WEB
 Du texte
 Des photos
 De la vidéo
 IOT
 …
26

27. Véracité
 On parle ici de qualité, pas de quantité
 Seule une donnée de qualité peut produire une information réaliste et
définir un levier d’action
 P.ex marques de voitures : Peugeot et peugeot sont différents, or ce
devrait être pareil
Garbage in … garbage out
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28. Visibilité
 Les analyses doivent être visibles
 Les utilisateurs doivent les comprendre
 On parle métier ici, pas data ou maths !!
 Il faut former les utilisateurs à comprendre la donnée
 Il faut les aider à fouiller la donnée par eux même
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