What is big data? Big data is data that exceeds the processing capacity of conventional database systems. The data is too big, moves too fast, or doesn’t fit the strictures of your database architectures. To gain value from this data, you must choose an alternative way to process it. The hot IT buzzword of 2012, big data has become viable as cost-effective approaches have emerged to tame the volume, velocity and variability of massive data.
Within this data lie valuable patterns and information, previously hidden because of the amount of work required to extract them. The value of big data to an organization falls into two categories: analytical use, and enabling new products. The past decade’s successful web startups are prime examples of big data used as an enabler of new products and services. The emergence of big data into the enterprise brings with it a necessary counterpart: agility. What does big data look like? Volume This volume presents the most immediate challenge to conventional IT structures. Les promesses du Big Data | ParisTech Review. Le déluge des données numériques, évoqué dans nos colonnes par George Day et David Reibstein, n’impacte pas que les métiers du marketing.
C’est l’ensemble des organisations de production qui est touché, et au-delà l’enjeu de compétitivité concerne les économies nationales. Ceux qui seront capables d’utiliser ces données auront une longueur d’avance pour connaître les opinions et détecter les mouvements culturels, mais aussi pour comprendre ce qui se joue au sein de leur organisation, en améliorant les processus et en informant mieux la prise de décision. Encore faut-il s’en donner les moyens: c’est tout la difficulté du “big data”, qui est à la fois une promesse et un défi. Défi technique, mais aussi intellectuel, car les outils informatiques qui permettront d’exploiter ces bases de données ne sont évidemment qu’une partie de la solution.
L’ère de l’information La question a d’abord surgi au sein du monde académique, quand une équipe dirigée par Peter Lyman et Hal R. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity | McKinsey Global Institute | Technology & Innovation. The amount of data in our world has been exploding, and analyzing large data sets—so-called big data—will become a key basis of competition, underpinning new waves of productivity growth, innovation, and consumer surplus, according to research by MGI and McKinsey's Business Technology Office. Leaders in every sector will have to grapple with the implications of big data, not just a few data-oriented managers.
The increasing volume and detail of information captured by enterprises, the rise of multimedia, social media, and the Internet of Things will fuel exponential growth in data for the foreseeable future. MGI studied big data in five domains—healthcare in the United States, the public sector in Europe, retail in the United States, and manufacturing and personal-location data globally. Big data can generate value in each. 1. 2. Podcast Distilling value and driving productivity from mountains of data 3. 4. 5. 6. 7. Le Big Data, un difficile bien commun. La déferlante promise de données convoque une litanie : on quitte les megas et les gigas pour les teras, peta, terra, et autres exabytes et zettabytes. Ces valeurs n'évoquent plus rien que la profondeur des galaxies. L'analogie avec la Loi de Moore est évoquée. Qui aurait parié sur la réalisation continue d'une contraction infinitésimale de la matière au bénéfice d'une croissance arithmétique de la puissance ?
Tous les obstacles ont été repoussés. Les limites de recueil, de stockage, d'analyse et d'exploitation des données le seront aussi. Face aux perplexités que la donnée suscite, les figures rhétoriques fleurissent. Le Big Data, c'est un autre web à finalité de services. . - La puissance des croisements qu'elle permet. - La valeur qu'elle acquiert adossée à d’autres données. - L'intelligence conférée à ceux qui l'exploitent – usagers, collectivités et entreprise. - L'élaboration d'un consensus social sur ses extractions, ses traitements et ses usages. Comment aborder cette innovation ? The year in big data and data science. Big data and data science have both been with us for a while. According to McKinsey & Company’s May 2011 report on big data, back in 2009 “nearly all sectors in the U.S. economy had at least an average of 200 terabytes of stored data … per company with more than 1,000 employees.” And on the data-science front, Amazon’s John Rauser used his presentation at Strata New York (below) to trace the profession of data scientist all the way back to 18th-century German astronomer Tobias Mayer.
Of course, novelty and growth are separate things, and in 2011, there were a number of new technologies and companies developed to address big data’s issues of storage, transfer, and analysis. Important questions were also raised about how the growing ranks of data scientists should be trained and how data science teams should be constructed. With that as a backdrop, below I take a look at three evolving data trends that played an important role over the last year. The ubiquity of Hadoop Related: Infographics & Data Visualizations - Visual.ly. Platfora.