Les données n’étaient plus considérées comme statiques ou périmées, dont l’utilité ou la valeur était terminée une fois que l’objectif pour lequel elles avaient été collectées avait été atteint. Au contraire, les données sont devenues une matière première pour les entreprises, un élément vital, utilisé pour créer une nouvelle forme de valeur économique. En fait, les données sont un trésor d’innovation et de services dans le monde numérique d’aujourd’hui, prêt à prouver sa valeur avec les bons outils. Les progrès technologiques et la prolifération de l’internet ont donné naissance à un tout nouvel univers de nouveaux contenus, de nouvelles données et de nouvelles sources d’information tout autour de nous. Les sciences telles que l’astronomie et la génomique ont inventé le terme « Big Data ». Le concept s’étend maintenant à tous les domaines fonctionnels de l’activité humaine. Quelle que soit la définition que l’on en donne, le phénomène du Big Data est de plus en plus présent et de plus en plus important. Les Big Data recèlent un énorme potentiel de valeur et d’innombrables possibilités de façonner l’avenir. La science des données est le principal moyen de découvrir et d’exploiter ce potentiel.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Il n’existe pas de définition spécifique du Big Data, cependant le phénomène du Big Data est omniprésent. Le Big Data est un terme générique qui désigne le volume d’informations si important, si vaste et si complexe qu’il ne peut être géré par les outils classiques de traitement des données. La quantité d’informations ne tenant plus dans la mémoire que les ordinateurs utilisent pour les traiter, l’ingénierie s’est mise à travailler sur de nouveaux outils capables de les analyser toutes. C’est ainsi que sont nées de nouvelles technologies de traitement telles que MapReduce de Google et Hadoop de Yahoo. L’idée de base du Big Data est que tout ce que nous faisons laisse une trace numérique, ou des données, qui peuvent être analysées pour obtenir des informations exploitables. Les Big Data se caractérisent par quatre V : volume, variété, vitesse et véracité. Au niveau le plus élémentaire, le Big Data est une collection de données qui peuvent être analysées à des fins commerciales.
Qu’est-ce que la science des données ?
Les Big Data recèlent un énorme potentiel de valeur et la science des données est le principal moyen de découvrir et d’exploiter ce potentiel. La science des données est un domaine interdisciplinaire qui traite de tout ce qui a trait aux données et qui fournit des moyens de tirer profit du Big Data. La possibilité de collecter des données par voie électronique a suscité l’émergence du nouveau domaine passionnant de la science des données, qui réunit les disciplines de l’informatique et de la statistique pour analyser les volumes incroyablement importants de données en vue de la découverte de connaissances. L’idée qui sous-tend la science des données est d’identifier des modèles, de découvrir des relations et de donner un sens aux données brutes. Il s’agit d’un domaine qui traite le monde complexe des données tout en utilisant un mélange d’outils et d’algorithmes pour extraire des informations utiles des données.
Différence entre Big Data et Data Science
Définition
– Le Big Data désigne les grands volumes de données qui sont trop vastes et trop complexes pour être stockés et traités par les applications traditionnelles de traitement des données. Le Big Data comprend toutes sortes de données qui permettent de fournir la bonne information, à la bonne personne, dans la bonne quantité, afin de prendre des décisions éclairées. La science des données est un domaine qui englobe tout ce qui a trait aux données, y compris les moyens de tirer parti du Big Data. La science des données est le principal moyen de découvrir et d’exploiter le potentiel des Big Data.
Concept
– Le Big Data se caractérise par quatre V : volume, variété, vitesse et véracité. Il reflète tout, des volumes de données à la complexité des types et structures de données, en passant par la vitesse de création de nouvelles données. Les Big Data sont des données ou des informations qui peuvent être utilisées pour analyser des informations qui permettent de prendre des décisions éclairées et de mettre en place des stratégies d’entreprise. La possibilité de collecter des données par voie électronique a donné lieu à l’émergence du domaine de la science des données, qui réunit les disciplines de l’informatique et de la statistique afin d’analyser les énormes volumes de données susceptibles de conduire à la découverte de connaissances.
Objectif
– La véritable valeur du Big Data ne réside pas dans les grands volumes de données, mais dans ce que nous pouvons en faire. Ce n’est pas la quantité de données qui fait la différence, mais la capacité des analystes à analyser des ensembles de données vastes et complexes, ce qui n’était pas possible auparavant. L’objectif est d’aider les entreprises à créer de nouvelles opportunités de croissance ou à obtenir un avantage significatif par rapport aux pratiques commerciales traditionnelles. L’objectif de la science des données est d’exploiter les possibilités offertes par le Big Data en utilisant de nouvelles architectures de données, de nouveaux principes, de nouveaux outils et de nouveaux algorithmes.
Résumé de Big Data vs. Data Science
Le Big Data recèle un énorme potentiel de valeur et la science des données est le principal moyen de découvrir et d’exploiter ce potentiel. Les Big Data sont des données ou des informations qui peuvent être utilisées pour analyser des informations. L’objectif ultime du travail avec les Big Data est d’extraire des informations utiles. La science des données exploite les possibilités offertes par le Big Data en utilisant de nouvelles méthodes dérivées des statistiques, de l’informatique et de l’intelligence artificielle. Bien que l’application des pratiques de la science des données au Big Data soit une stratégie différentielle précieuse, il est probable qu’elle devienne une compétence de base standard dans un avenir pas si lointain.