Le document traite des grandes tendances et défis liés à l'ère du big data, soulignant l'importance de la compréhension et de l'analyse des données plutôt que leur simple collecte. Il aborde les rôles de la science des données, du machine learning, ainsi que des systèmes de gestion de bases de données NoSQL et de Hadoop, tout en mentionnant les enjeux de qualité des données. Enfin, il met en lumière l'évolution du paysage technologique et l'importance de la visualisation des données dans le processus d'analyse.

1. Petite croisière sur le data lake
David Morel
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2. L'ère des mega-données (big data)
Tout est données !
Croissance exponentielle, possible grâce à un prix du stockage accessible
Enjeux économiques, politiques, sociaux, philosophiques : tout change
Comprendre, ou influencer ? Modéliser, ou modeler ?
Tout le monde en parle mais peu de gens en font (pour l'instant)
Festival permanent de nouveautés, difficile de garder la tête froide
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3. Des données pour quoi faire ?
Mes données ne sont pas votre contenu (ou si peu), mais ce qui l'entoure ; le
produit de l'interaction (ou de son absence) avec l'utilisateur
A partir du moment où une chose est mesurable, elle devient "actionable"
Utilisations: partout !
marketing et tout ce qui s'en rapproche (audience de site...)
prévisions, planifications, améliorations de tous les systèmes et processus,
dans tous les domaines
On ne déduit que des corrélations, pas du sens
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4. Tout est nombre
Place centrale des maths, et plus spécialement des stats
Connaissances de base (mais solides) nécessaires
Exemple, les intervalles de confiance : essentiels pour l'audience des sites web, A/B
tests etc. http://www.uxmatters.com/mt/archives/2011/11/what-is-a-confidence-
interval-and-why-would-you-want-one.php
Le data-centrisme n'a ni imagination ni intelligence, il n'est qu'une méthode
accompagnée d'outils
L'intervention humaine est toujours nécessaire
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5. Data science
https://fr.wikipedia.org/wiki/Science_des_données
La science des données (en anglais data science) est une nouvelle
discipline qui s'appuie sur des outils mathématiques, de statistiques,
d'informatique (cette science est principalement une « science des données
numériques » et de visualisation des données).
Décrire (statistiques descriptives, phase exploratoire)
Déduire (inférence, déterminer une probabilité)
Prévoir et choisir (machine learning etc.) ; différence déduire/prédire souvent floue
Présenter (visualisation, construction de modèles pour classification, etc)
La visualisation intervient toujours aussi dans la phase exploratoire
C'est un processus itératif : on creuse...
A part ça, c'est un métier :-)
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6. Les algorithmes ne sont pas magiques
Des probabilités, pas des certitudes
La qualité des données est primordiale : garbage in, garbage out
Exemple douloureux : les bots
Connaître ses données, les analyser pour elles-mêmes
Les nettoyer sans relâche
C'est un processus d'amélioration permanente
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7. Machine learning
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
Machine learning explores the study and construction of algorithms that
can learn from and make predictions on data. Such algorithms operate by
building a model from example inputs in order to make data-driven
predictions or decisions, rather than following strictly static program
instructions.
On travaille avec des matrices, les data points sont des vecteurs dans un espace
multidimensionel
Algorithmes supervisés ou non
supervisé nécessite une période d'entraînement avec des données de
référence
non supervisé se base uniquement sur les données disponibles
Différentes familles, des centaines d'algorithmes (régression, classification...)
http://loic.knuchel.org/blog/2013/11/22/le-machine-learning-cest-quoi-exactement/
http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/
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8. Data science HowTo
La phase d'exploration est laborieuse
Il y a 1001 manières de procéder :-(
Données généralement extraites sous forme tabulaire du data store
Travail sur un cluster ou local (laptop de l'analyste)
R et RStudio + Plugins http://blog.datacamp.com/machine-learning-in-r/ ou Python
(+NumPy/SciPy), qui devient le langage standard de la science des données
Parfois on s'arrête là, parfois on demande à R ou python de produire un modèle
utilisable en temps réel:
code qui doit être recodé dans le langage de destination
ou utilisation de PMML :
https://www.ibm.com/developerworks/opensource/library/ba-ind-PMML1/
ou appeler R ou python directement, ou en webservice (huh?)
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9. RStudio
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10. Confession
Trop difficile de retenir toutes ces choses, en particulier R
Internet est ma mémoire
Je mets des bookmarks dans delicious.com, et je garde des notes
Les ours polaires sont nos amis, il faut les aimer aussi
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11. Visualisation
Sur R: ggplot2
Pour des pages web, d3js est la bibliothèque de présentation la plus utilisée
Ecrite en JS, données en entrée en JSON, produit du SVG (Scalable Vector Graphics)
Binding : lorsque les données changent (ex. AJAX), la présentation réagit d'elle-
même et s'adapte
Des wrappers qui facilitent la familiarisation avec le framework (dimple, nvd3, etc.)
Abondance d'autres solutions en ligne, pas toujours adaptées ; d3 rules!
http://christopheviau.com/d3_tutorial/
http://biovisualize.github.io/d3visualization/
La dataviz a ses pièges UX
http://fr.slideshare.net/idigdata/data-visualization-best-practices-2013
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12. BIG DATA & NoSQL
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13. Size matters
Les SGBDR sont limités à une seule machine, même s'il est possible de
partitionner
Les architectures NoSQL sont optimisées pour le stockage de données massives, de
quelques machines à l'infini
Toutes les machines travaillent ensemble en découpant le travail
Les algorithmes complexes, demandant beaucoup de ressources, deviennent
accessibles
L'exploration, la répétition du travail avec des paramètres différents devient
possible
On gagne donc en temps et en puissance, donc aussi en agilité
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14. Pourquoi NoSQL ?
Besoin de stocker des données brutes, ou de formats divers, pas adaptées au
format en colonnes optimisé du SQL (bases orientées document, graphe, etc.)
Flexibilité : scalabilité horizontale, liberté de développement
Vitesse : dans certains cas, optimisation pour des rythmes de requêtes très rapide
(Redis)
Pourquoi pas NoSQL ?
Le NoSQL n'est pas un "drop-in replacement" pour le SQL
Performances aléatoires dans certains cas
Technologies jeunes et pas aussi éprouvées
Complexité architecturale des clusters
Le diable est dans les détails
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15. La menace des
unknown unknowns
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16. Hadoop, le poids lourd du NoSQL
Implémentation du paradigme map-reduce décrit par Google en 2004:
http://research.google.com/archive/mapreduce.html
Système de fichiers distribué (HDFS)
Exécution du code sur les noeuds du cluster, au plus près des données
Data agnostique (tout type de contenu, le code décide que faire)
Un écosystème complet : Hive (SQL), Pig, Mahout, Sqoop, Flume...
Une interface web facilitant la prise en mains : Hue
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17. Hue
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18. Cas pratique
«parmi nos utilisateurs enregistrés, quels sont ceux qui utilisent le formulaire de recherche
depuis la page d’accueil ?»
Import des logs en continu via Flume
Application mapreduce
1. [MAP] extraction des lignes de log du serveur web
2. [MAP] construction d'une clé pour chaque ligne: user id + timestamp
3. [MAP] valeur extraite pour chaque ligne : l'URL
4. [REDUCE] regroupement de toutes les lignes d'un utilisateur sur 1 reducer, tri
sur chaque reducer par user id
5. [REDUCE] tri secondaire par timestamp
6. [REDUCE] le code regarde deux lignes consécutives: la succession des 2 pages
attendues produit un 1, toute autre séquence un 0
7. [REDUCE] on compte les "1" par user id
Résultats écrits sur HDFS ou exportés vers une BDD via Sqoop
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19. Mapreduce inadapté au machine learning
Le ML a besoin de garder ses données en RAM pour les traiter récursivement,
mapreduce est prévu pour la lecture séquentielle
Spark est prévu pour prendre en charge ce modèle
Spark fonctionne sur Hadoop (YARN) ou indépendamment, lit HDFS
Très à la mode :-)
Hive fonctionne également sur Spark pour des requêtes interactives
Des workloads différents
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20. Comment survivre à Hadoop et Spark
Complexité opérationnelle, demande des moyens importants
Des offres hébergées existent : Amazon EMR, Google Compute Engine, Microsoft
Azure
Des offres SaaS comme Altiscale
Une alternatives hébergée : Google BigQuery
De (trop?) nombreuses alternatives NoSQL existent, certaines dignes d'intérêt:
Couchbase, une BDD distribuée puissante (plutôt que MongoDB)
Riak, un store clé/valeur sophistiqué
Les bases SQL et NoSQL ont tendance à converger fonctionnellement (ex. datatype
JSON MySQL 5.7)
Allons-y doucement...
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