Présentation
RÉSUMÉ
L’objet de cet article est de cerner le terme Big Data ou mégadonnées ainsi que les technologies et enjeux qui lui sont associées. Dans un premier temps, les mégadonnées sont caractérisées et des usages sont évoqués pour différents domaines. Ensuite, sont présentées les différentes solutions de stockage des mégadonnées, des bases de données SQL et NoSQL à l’informatique dans le nuage. La deuxième partie est consacrée à l’analyse et la fouille des mégadonnées, notamment sous le prisme des dernières avancées de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle.
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Bernard ESPINASSE : Professeurs des Universités - Aix-Marseille Université, CNRS (LIS UMR 7020) - Ecole Polytechnique Universitaire de Marseille, - Marseille, France.
INTRODUCTION
L’objet de cet article est de cerner le terme Big Data , de préciser les enjeux économiques et sociétaux associés, d’introduire différentes grandes méthodes et techniques qui s’y rattachent. Même si l’origine du terme Big Data est controversée, on estime qu’il est apparu en 1997, et sa traduction française officielle recommandée est “mégadonnées”, même si parfois on parle de “données massives”. Récemment, la diffusion des approches et des applications exploitant les réseaux de neurones a tendance à remplacer ce terme dans l’imaginaire collectif par ceux de Data science , d’Intelligence Artificielle ou de Machine Learning , et même si chacun renvoie à des domaines différents, les questions d’ingénierie et de recherche qui y sont communes sont nombreuses : elles concernent le stockage, la gestion, le traitement, l’analyse et l’exploitation (usages) de très grandes quantités de données, les opportunités et les risques qui leur sont associés.
Depuis au moins une trentaine d’années, les données générées n’ont fait que s’accroître. Actuellement, nous produisons annuellement une masse de données estimée à près de 74 zettaoctets, soit un équivalent de plus de 1 Go par heure et par habitant de la planète. À l’horizon 2025, cette quantité est amenée à plus que doubler . Cet accroissement des données touche tous les secteurs, tant scientifiques que culturels, industriels ou financiers.
Le taux de croissance annuel moyen mondial du marché de la technologie et des services autour du Big Data a été estimé à plus de 30 % sur la période 2011-2016 et demeure aux alentours de 20 % depuis. D’après une étude IDC, ce marché a atteint 23,8 milliards de dollars en 2016 et 90 milliards en 2021 pour les seuls logiciels BigData et autres services dans le cloud . Toujours selon IDC, sur le plan européen, les dépenses sont estimées à 50 milliards de dollars pour 2022 pour les Big Data and business analytics (BDA) solutions .
On s’intéresse dans cet article à deux grandes...
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MOTS-CLÉS
big data | informatique en nuage | mégadonnées | analytique | Apprentissage machine | stockage | fouille de données | NoSQL
VERSIONS
Il existe d'autres versions de cet article :
- Version archivée 1 de févr. 2017 par Bernard ESPINASSE, Patrice BELLOT
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CET ARTICLE SE TROUVE ÉGALEMENT DANS :
Introduction au Big-Data - Stockage, analyse et fouille des mégadonnées
Sources bibliographiques
- (1) - TAYLOR (P.) - Volume of data/information created, captured, copied, and consumed worldwide from 2010 to 2020, with forecasts from 2021 to 2025. Statista, Nov 2023. https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/ ...
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