BIG DATA
Caractéristiques des données du big data
Les données du big data sont donc en perpétuelle expansion (plus ou moins contrôlée), sont acquises à travers de multiples canaux (trafic Internet généré, capteurs…) à des rythmes très différents (de la nanoseconde pour les transactions boursières au jour ou à l’année pour les mesures sur des données démographiques ou sociétales) et sont de différentes natures (texte, vidéo, image, son, biométrie, etc.). Elles sont aussi acquises dans un contexte qui peut, le cas échéant, dégrader la quantité et la qualité de l’information associée. Dans un monde où les fausses nouvelles (fake news) pullulent, on pourra ainsi accorder un degré de confiance en fonction de l’émetteur de la donnée.
Après prétraitement (formatage, conversion, filtrage), les données du big data sont analysées à l’aide d’algorithmes complexes permettant de les identifier, de les classer de manière automatique, sans intervention humaine. Afin de définir aussi précisément que possible la taille de l’espace dans lequel s’opèrent ces analyses, plusieurs générations de modèles de représentation des données du big data ont successivement vu le jour. Le plus connu est le modèle 3V (pour volume, vitesse, variété). Le modèle 4V ajoute la véracité (une donnée est liée à un facteur de vraisemblance) aux trois précédentes caractéristiques. Au gré des inspirations du marketing, d’autres V (par exemple pour valeur, qui associe un coût financier à l’information) ont également fait leur apparition.
Volume des données
Le volume des données est certainement ce qui caractérise le mieux l’expression « big data ». Il suffit d’égrener certaines grandeurs pour apprécier le volume colossal des données générées : 7 milliards d’individus sur Terre, 6 milliards de possesseurs de téléphones portables ou de smartphones, 100 à 120 téraoctets de données nécessaires pour rendre compte de l’activité d’une grande entreprise mondiale, 150 exaoctets pour représenter l’ensemble des données médicales de la population mondiale, 30 milliards de contenus Web différents, 500 millions de capteurs biomédicaux portés à même les personnes, 400 millions de messages twitter échangés par jour entre les 200 millions d’utilisateurs, plus de 4 milliards d’heures de contenus vidéo consultées sur YouTube par mois.
Vitesse d’acquisition des données ou vélocité
Une autre caractéristique des données du big data est la vitesse d’acquisition de celles-ci, terme impropre qui représente en réalité la fréquence (nombre d’événements par unité de temps) à laquelle les données sont générées et stockées. Dans un monde qui change à un rythme effréné et où la nouvelle information chasse impitoyablement l’ancienne, les données n’ont de sens que si leur date de production est connue et récente, et que le temps pour les traiter est court et compatible avec la réactivité attendue. Nous nous sommes habitués à recevoir plus de données dans des temps toujours plus courts, et à ce que ces données soient traitées en temps réel pour être immédiatement exploitables.
Variété de données
Les données de l’informatique traditionnelle sont généralement le résultat de transactions informatiques (insertion ou recherche dans une base de données) et sont de taille et de type limités aisément exploitables par un ordinateur (entiers naturels, nombres réels, chaînes de caractères). Tous les autres types de données, comme les images par exemple, sont soit stockés sous forme de références (on stocke dans la base le chemin d’accès au fichier mais ce dernier n’est pas directement enregistré dans la base), soit sous forme d’un type générique – l’amas ou blob, pour binary large object, stocké dans la base mais très difficilement exploitable. Les données du big data sont de nature encore plus diverse, plus[...]
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Écrit par
- François PÊCHEUX : professeur, Sorbonne université
Classification
Pour citer cet article
François PÊCHEUX. BIG DATA [en ligne]. In Encyclopædia Universalis. Disponible sur : (consulté le )
Article mis en ligne le
Médias
Centre de données
Apprentissage supervisé
Encyclopædia Universalis France
Apprentissage non supervisé
Encyclopædia Universalis France
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APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING
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Depuis 2010, la puissance des machines permet d’exploiter de grandes masses de données (ce que l’on appelle couramment les big data) avec des techniques d’apprentissage machine qui se fondent sur le recours à des réseaux de neurones formels, c’est-à-dire à des techniques relativement anciennes que... - Afficher les 7 références
