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Chap1 introbigdata 1 Chapitre I Introduction aux Big Data Plan I INTRODUCTION II BDD RELATIONNELLES III LES BDD NOSQL IV POURQUOI LES BDD NOSQL V SQL VS NO SQL VI TYPE DES BDD NOSQL VII ACID BASE VIII THÉORÈME DE CAP C Introduction Chaque jour nous généro

Chapitre I Introduction aux Big Data Plan I INTRODUCTION II BDD RELATIONNELLES III LES BDD NOSQL IV POURQUOI LES BDD NOSQL V SQL VS NO SQL VI TYPE DES BDD NOSQL VII ACID BASE VIII THÉORÈME DE CAP C Introduction Chaque jour nous générons trillions d ? octets de données des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années des données générées sont non structurées Source Capteurs utilisés pour collecter les informations climatiques Messages sur les médias sociaux Images numériques et vidéos publiées en ligne Enregistrements transactionnels d ? achat en ligne Signaux GPS de téléphones mobiles ? Données appelées Big Data ou Données Massives Big Data - Dé ?nition ??Le Big Data ou mégadonnées représente les collections de données caractérisées par un volume une vélocité et une variété si grands que leur transformation en valeur utilisable requiert l ? utilisation de technologies et de méthodes analytiques spéci ?ques C Big Data - Dé ?nition Il s ? agit donc d ? un ensemble de technologies d ? architecture d ? outils et de procédures permettant à une organisation de très rapidement capter traiter et analyser de larges quantités et contenus hétérogènes et changeants et d ? en extraire les informations pertinentes à un coût accessible Big Data - Pourquoi Augmentation exponentielle de la quantité de données non structurées ? Email chat blog web musique photo vidéo etc Augmentation de la capacité de stockage et d ? analyse ? L ? utilisation de plusieurs machines en parallèle devient accessible Les technologies existantes ne sont pas conçues pour intégrer ces données ? Bases de données relationnelles tabulaires mainframes tableurs Excel etc De ??nouvelles ? technologies et techniques d ? analyse sont nécessaires ? ??Google File System ? - Google ? ??MapReduce Simpli ?ed Data Processing on Large Clusters ? - Google ? Hadoop circa D ? o? le ??Big Data ? pas strictement plus de data C Utilisations multiples Sources multiples sites bases de données téléphones serveurs Détecter les sentiments et réactions des clients Détecter les conditions critiques ou potentiellement mortelles dans les hôpitaux et à temps pour intervenir Prédire des modèles météorologiques pour plani ?er l ? usage optimal des Éoliennes Prendre des décisions risquées basées sur des données transactionnelles en temps réel Identi ?er les criminels et les menaces à partir de vidéos sons et ux de Données Étudier les réactions des étudiants pendant un cours prédire ceux qui vont réussir d ? après les statistiques et modèles réunis au long des années domaine Big Data in Education Challenges Réunir un grand volume de données variées pour trouver de nouvelles idées Capturer des données créées rapidement Sauvegarder toutes ces données Traiter ces données et les utiliser Analyser rapidement de larges quantités et contenus hétérogènes et changeants et en extraire les informations pertinentes à un coût accessible CBDD Relationnelles Existent depuis plus de ans Utilisent l ? Algèbre relationnelle Forte consistance concurrence récupération Populaire Langage de requête standard SQL Fonctionne très bien dans la plupart