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- Définition - Que signifie Big Data Analytics?
- Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
- Techopedia explique le Big Data Analytics
Définition - Que signifie Big Data Analytics?
L'analyse de données volumineuses fait référence à la stratégie d'analyse de gros volumes de données, ou de données volumineuses. Ces mégadonnées proviennent d'une grande variété de sources, notamment des réseaux sociaux, des vidéos, des images numériques, des capteurs et des enregistrements de transactions de vente. L'objectif de l'analyse de toutes ces données est de découvrir des modèles et des connexions qui pourraient autrement être invisibles et qui pourraient fournir des informations précieuses sur les utilisateurs qui les ont créées. Grâce à ces informations, les entreprises peuvent se démarquer de leurs rivaux et prendre des décisions de qualité supérieure.
Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
Techopedia explique le Big Data Analytics
Les analyses de données volumineuses permettent aux spécialistes des données et à divers autres utilisateurs d’évaluer de gros volumes de données de transaction et d’autres sources de données que les systèmes de gestion traditionnels ne pourraient pas traiter. Les systèmes traditionnels peuvent ne pas aboutir car ils ne peuvent pas analyser autant de sources de données.
Des logiciels sophistiqués sont utilisés pour les analyses de données volumineuses, mais les données non structurées utilisées dans les analyses de données volumineuses peuvent ne pas être bien adaptées aux entrepôts de données classiques. Les grandes exigences de traitement des données volumineuses peuvent également rendre l’entreposage de données traditionnel mal adapté. En conséquence, de nouveaux environnements et technologies d’analyse de données plus vastes et plus vastes ont vu le jour, notamment les bases de données Hadoop, MapReduce et NoSQL. Ces technologies constituent un framework logiciel open-source utilisé pour traiter de gros ensembles de données sur des systèmes en cluster.