1Le Big Data devient plus instantané
Le machine learning est au service du de l'analyse prédictive des Big Data.
Les 7 tendances du Big Data en 2017
Ce phénomène sera déclenché par l’utilisation du machine learning, des processus d’apprentissage automatique. En effet, ce concept consiste à mettre en place des algorithmes en vue d’obtenir une analyse prédictive à partir de données, dans un but précis. Par contre, les entreprises qui prennent en charge le Big Data et celles qui les exploitent doivent savoir quelle plateforme SQL et/ou No-SQL utiliser pour gérer plus rapidement les données dans des applications telles que Hadoop. En 2017, les avantages offerts par le Big Data entraineront la création de nouveaux moyens pour accélérer le traitement de ces applications.
Hadoop est un cadre libre et open source écrit en langage JAVA, il est conçu et complété pour faciliter la création d’applications se rapportant à la reconnaissance, au traitement et au stockage de données. Ces dernières années ont vu l’expansion des technologies complémentaires des analytiques sur ce « framework ». Cependant, les entreprises avec des environnements complexes et hétérogènes exigent plus de moyens concernant l’enregistrement de leurs données, allant des fichiers au Cloud. Ainsi, en 2017, Hadoop risque bien de ne plus satisfaire ces sociétés. Lire aussi : Les barrières à l’usage des Big Data analytiques
À l’instar des réserves d’eau artificielles, le stockage des données nécessite l’élaboration d’une barrière afin que les données recueillies ne s’échappent pas. C’est seulement après que les entreprises peuvent les utiliser dans des analyses prédictives. Pour cette année, les sociétés voudront exploiter plus efficacement ce ‘lac d’information’, en adoptant Hadoop et/ou en élaborant des stratégies.
Pour cette année 2017, les diverses fonctionnalités de Hadoop encourageront les entreprises à l’adopter en mettant en place l’architecture adaptée à chaque cas d’usage. De ce fait, ces entreprises prendront en compte plusieurs critères, comme les profils utilisateurs, les questions de volumes, la fréquence d'accès, avant d’élaborer une stratégie de données.
Étant donné que la variété des analyses est considérée comme le principal facteur d’investissement dans l’exploitation du Big Data, les entreprises essayeront d’y intégrer davantage de sources. C’est la raison pour laquelle les formats de données ne cessent de se multiplier, comme les fichiers JSON, XML, Avro… Lire aussi : Big Data, Cloud et démat, tiercé gagnant des investissements des PME
Dans un sondage effectué auprès d'architectes des données, près de 70% des responsables informatiques et des analystes sondés optent pour Apache Spark au lieu de Map Reduce. Ce choix se justifie par les caractéristiques du second qui n’intègrent ni les applications interactives ni le traitement du flux en temps réel. En effet, le besoin de grandes capacités d’analyse du Big Data a fait évolué ces plateformes vers des utilisations de calcul intensif pour du machine learning, de l'IA (intelligence artificielle), et des algorithmes de graphes. Pour 2017, l’intérêt des entreprises pour ces éditeurs de logiciels en mode self-service ne fera qu’augmenter.
Au vu de l’évolution technologique, de plus en plus d’appareils pourraient être équipés de capteurs qui retransmettront des informations vers le « vaisseau mère », principalement via Internet. Par conséquent, la collecte des données n’est plus considérée comme une tâche assez complexe, mais le fait de comprendre le Big Data en est une. Ainsi, la demande des entreprises pour les outils analytiques qui combinent des grandes variétés de sources dans le Cloud sera réévaluée à la hausse. Image d’entête 637723358 @ iStock noerizki
