Quelle est l’utilité du Big Data ?
Les technologies de traitement des données volumineuses sont à la base de la plupart des applications modernes utilisées quotidiennement. Des réseaux sociaux aux technologies de diffusion de contenu et jusqu’aux outils d’exploration des données génétiques, les technologies de Big Data ont ouvert la porte à de nouvelles possibilités pour des secteurs différents et diverses raisons : elles sont utiles pour extraire, transformer, traiter et stocker des données volumineuses pouvant avoir des formats structurés, semi-structurés ou non structurés.
Le traitement des données volumineuses structurées
Les données structurées sont des données de structure fixe et prédéfinie qui suivent un modèle de données défini à l’avance. Par conséquent, toutes les données en question suivront un format spécifique qui sera le même d’un enregistrement à un autre. Les systèmes de traitement de données volumineuses et structurées restreignent donc les données à suivre un format bien spécifique.
Lorsque les données sont particulièrement volumineuses, telles que des transactions boursières, les actions échangées sur les marchés boursiers génèrent un flux important de données structurées nécessitant de puissantes infrastructures capables d’héberger les données et de les manipuler en temps réel. Citons également en exemple les données transactionnelles dans les grandes surfaces de distribution. Les organisations collectent en continu l’ensemble des transactions caissières de tous leurs magasins afin d’alimenter leurs bases de données analytiques.
Le traitement des données volumineuses semi-structurées
À la différence des données structurées, les systèmes de traitement de données semi-structurées restreignent moins les utilisateurs et les systèmes quant au format des données à traiter. Par exemple, les formats de données comme XML (Extensible Markup Language) ou JSON (JavaScript Object Notation) permettent une certaine structure prédéfinie et une certaine liberté de formatage. C’est le cas des courriels et des forums en ligne modernes (p. ex. Reddit où les utilisateurs créent du contenu en format HTML, un format semi-structuré).
Les millions d’internautes actifs génèrent un volume colossal de contenu HTML. Parfois, sans qu’on ne le sache, le contenu riche créé à partir des interfaces Web ou de messageries (p. ex. Gmail, Hotmail, etc.) est converti automatiquement en format HTML. Les outils de traitement de données peuvent extraire la structure relativement flexible des données HTML (p. ex. les entêtes, les balises de textes, les liens hypertextes, etc.).
Le traitement des données volumineuses non structurées
Les données non structurées constituent une bonne partie du volume total des données sur Internet. Comme leur nom l’indique, ces données possèdent des structures ambiguës où l’extraction de l’information nécessite la capacité de gérer les irrégularités du format tels les PDF, les images, les séquences vidéo, etc., qui sont de plus en plus utilisés et regroupent des masses de données non structurées volumineuses. Par exemple, les messageries en ligne traitent un volume colossal de données textuelles tout en canalisant des flux de vidéos et sonores, des fichiers de différents formats, etc.