Big Data : Comprendre l’impact des volumes de données

Qu’est-ce que le Big Data ?

Comme tant de mots qui font le buzz, il est impossible d’éviter le terme « Big Data » de nos jours, tout spécialement lorsqu’on travaille dans le domaine de l’analyse des données.

Wikipedia définit le « Big Data » comme : « des ensembles de données devenus si volumineux qu’ils dépassent l’intuition et les capacités humaines d’analyse et même celles des outils informatiques classiques de gestion de bases de données… »

Origine et évolution du Big Data

Le terme « Big Data » est souvent associé aux immenses quantités de données non structurées provenant de plateformes comme Facebook ou Twitter. Avec des milliards de messages échangés quotidiennement, il devient évident que les modèles traditionnels de traitement ne sont pas adaptés.

Avec le temps, la notion de Big Data s’est élargie pour englober les volumes transactionnels des grandes entreprises, qui nécessitent également des outils performants pour être traités efficacement.

Big Data et perception des volumes

Quand parle-t-on de volumes de données conséquents ?

Dans le domaine de l’analyse de données, il est fréquent d’entendre dire : « Nous avons des fichiers extrêmement volumineux ». Cependant, le terme « volumineux » reste subjectif et ne signifie pas toujours qu’une solution Big Data est nécessaire.

Si, auparavant, dépasser les 65 000 lignes dans un tableur Excel représentait un défi, aujourd’hui, des bases de données de plusieurs millions d’enregistrements sont monnaie courante.

Hadoop et MapReduce : des solutions adaptées ?

L’un des outils associés au Big Data est Hadoop/MapReduce. Cette technologie permet de répartir le traitement sur plusieurs processeurs simultanément, réduisant ainsi drastiquement le temps d’analyse.

Cependant, les coûts liés à son infrastructure sont élevés et la solution est principalement réservée aux entreprises manipulant d’immenses volumes de données.

Des alternatives plus accessibles

Optimiser l’analyse de données sans surcoût

En parallèle des systèmes complexes, Arbutus Software développe des solutions performantes adaptées aux volumes importants sans nécessiter d’investissements majeurs.

Arbutus Analyzer offre une capacité de traitement impressionnante, atteignant jusqu’à 6 millions d’enregistrements par seconde sur un ordinateur standard.

Avant d’opter pour des solutions onéreuses et complexes, il est essentiel d’évaluer les alternatives déjà disponibles.

Conclusion

Le Big Data est devenu un enjeu incontournable dans le traitement des données massives. Toutefois, toutes les entreprises n’ont pas besoin d’outils complexes et coûteux pour manipuler de grandes bases de données.

Grâce à des solutions comme Arbutus Analyzer, il est possible de traiter efficacement d’importants volumes de données tout en optimisant les coûts et la performance.