Qu’est-ce que le Big Data de Google exactement ?
Connu également sous le nom de trois Vs, le Big Data de Google est l’ensemble des données contenant une plus grande variété, arrivant en volumes croissants et avec plus de vitesse.
C’est est un ensemble de données plus volumineux et plus complexe, en particulier à partir de nouvelles sources de données.
Tellement volumineux que les logiciels de traitement de données traditionnels ne peuvent pas être facilement gérer.
Néanmoins, l’ensemble de ces données peut être utilisé afin de résoudre des problèmes qu’on n’aurait pas pu résoudre auparavant.
Les trois Vs du big data
Le terme «Big Data de Google» fait référence à des données volumineuses, rapides, complexes, mais aussi difficiles à traiter avec les méthodes traditionnelles.
Le concept Big Data de Google a articulé la définition désormais courante de trois V :
- Volume : Les organisations collectent des données à partir de diverses sources, y compris: transactions commerciales, appareils intelligents, équipements industriels, vidéos, médias sociaux…
- Vélocité : Avec la croissance de l’Internet des objets, les données arrivent aux entreprises à une vitesse sans précédent et doivent être traitées en temps réel.
- Variété : Les données sont disponibles dans tous les types de formats de données numériques structurées et dans les bases de données traditionnelles.
Pourquoi le Big Data est-il si important ?
L’importance du Big Data de Google ne dépend pas de la quantité de données dont vous disposez, mais de ce que vous en faites.
Lorsque vous combinez des données volumineuses avec des analyses puissantes, vous pouvez accomplir des tâches liées à l’entreprise telles que :
- Déterminer les causes profondes des pannes, des problèmes et des défauts en temps quasi réel
- Génération de coupons sur le point de vente en fonction des habitudes d’achat du client
- Recalculer l’ensemble des portefeuilles de risques en quelques minutes
Quels sont les défis du Big Data ?
Les défis seront soit surmontés, soit relevés grâce à des solutions novatrices et progressives. Voici quelques défis du Big Data de Google :
Hétérogénéité
Les données seront sous toutes leurs formes et doivent être analysées pour générer des informations utiles et exploitables.
Les données seront :
- Du texte
- Des images
- Des vidéos
La prise en charge de ces données nécessitera de nouvelles technologies (matériel et algorithmes pour l’analyse).
Échelle
Le volume des données multimodales du Big Data de Google engendrera des défis, à commencer par de simples décisions pour conserver ou éliminer des données et les utiliser ou ne pas les utiliser dans une analyse particulière.
Rapidité d’exécution
Comment collectez-vous, analysez-vous et capitalisez-vous rapidement sur les données ?
Les utilisations pertinentes pour le client ne peuvent être que pour de brèves périodes seulement, avant que l’attention du client ne passe.
Collaboration humaine
La production d’informations opportunes et utiles nécessitera des collaborations au sein d’une organisation, peut-être entre des groupes qui n’ont jamais collaboré auparavant.
Selon le but de l’effort, la production de cette information peut également nécessiter une collaboration entre les organisations.
Les équipes du Big Data de Google peuvent impliquer :
- Des programmeurs informatiques;
- Des ingénieurs produits;
- De la vente;
- Du marketing;
- Des sociologues;
- Des planificateurs stratégiques;
- Etc.
Accès
Les données nécessaires ou souhaitées peuvent avoir plusieurs sources et plusieurs propriétaires, à l’intérieur et à l’extérieur de votre organisation.
Ces données peuvent très bien être structurées différemment et doivent être assimilées en un seul « ensemble de données » aux fins d’analyse.
Dans certains cas, la provenance ou la propriété peut même ne pas être claire.
Exactitude
L’exactitude des données d’entrée et des analyses doit être garantie, afin que des conclusions erronées ne soient pas tirées ou, pire encore, qu’il n’y ait pas de dépense majeure de fonds sans avantage ou même impact négatif.
Big Data de Google et visualisation
Avec de grandes quantités de données gérées et analysées, la compréhension et l’interprétation peuvent impliquer de nouvelles façons de visualiser les données et les résultats analytiques.
Incitatif
Les industries qui n’ont pas de pressions concurrentielles peuvent retarder la mise en œuvre de l’analyse des données, même si les clients pourraient en bénéficier et que des gains d’efficacité pourraient être réalisés.
Les exemples de ce groupe d’industries comprennent :
- Le gouvernement
- L’éducation publique
- Les entreprises de créneaux
Big Data de Google et confidentialité
Ce dernier défi chevauche les domaines des défis et des risques.
Le défi consiste à mettre au point les processus et la technologie permettant de protéger la confidentialité des renseignements privilégiés de tous types, qu’il s’agisse :
- de renseignements « exclusifs de l’entreprise »de clients ou de fournisseurs
- de renseignements personnels d’employés ou de clients
BigQuery : définition et caractéristiques principales
Un entrepôt de données multi Cloud hautement évolutif, rentable et sans serveur conçu pour optimiser l’agilité de l’entreprise.
Voici quelques caractéristiques de big query Google analytics :
- Big Data de Google et BigQuery ML :
Le BigQuery ML permet aux scientifiques des données et aux analystes de données de créer, mais aussi d’opérationnaliser des modèles d’apprentissage-machine sur des données structurées ou semi-structurées à l’échelle mondiale à l’aide de requêtes SQL simples directement dans BigQuery – en un temps record.
- BigQuery Omni :
BigQuery Omni (bêta) est une solution d’analyse multi Cloud flexible et entièrement gérée qui vous permet d’analyser les données des Cloud, tels que AWS et Azure.
Vous pouvez l’utiliser afin de répondre aux questions et partager rapidement les résultats à partir d’une vue centralisée de vos jeux de données.
- Moteur BI BigQuery :
C’est un service d’analyse en mémoire intégré qui assure l’exploration interactive de jeux de données volumineux et complexes.
BI Engine, qui s’intègre nativement à l’outil Data Studio de Google, est désormais disponible en version bêta dans Looker, Connected Sheets et toutes les solutions de nos partenaires de business intelligence via ODBC / JDBC.
- Big Data de Google et SIG BigQuery :
BigQuery GIS combine de manière unique l’architecture sans serveur de BigQuery et la compatibilité native avec les analyses géospatiales, afin que vous puissiez enrichir vos workflows d’analyse avec des informations de localisation.