Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
L’objet de cet article est de cerner ce terme Big Data ou mégadonnées. Dans un premier temps, les mégadonnées sont caractérisées au travers du modèle des 3V étendu au 5V. La problématique des mégadonnées est distinguée de celle de l’informatique décisionnelle. Les enjeux économiques et sociétaux associés aux mégadonnées sont abordés en présentant différents exemples d’usage relevant de différents domaines d’activité. Sont ensuite introduites différentes grandes méthodes et techniques associées au stockage et à l’exploitation/analyse de ces mégadonnées.
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This article defines the term "big data". First, big data is characterized through the model of 3V extended to 5V. Big data is distinguished from business intelligence. The economic and societal challenges associated with big data are discussed, and various examples of use in different areas of activity are presented. Lastly several major methods and techniques associated with storage and operation or analysis of big data are given..
Auteur(s)
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Bernard ESPINASSE : Professeur des Universités, - Aix-Marseille Université, - École Polytechnique Universitaire de Marseille, - LSIS UMR CNRS 7296, Marseille, France.
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Patrice BELLOT : Professeur des Universités, - Aix-Marseille Université, - École Polytechnique Universitaire de Marseille, - LSIS UMR CNRS 7296, Marseille, France.
INTRODUCTION
Depuis une vingtaine d’années, les données générées n’ont fait que s’accroître. Actuellement nous produisons annuellement une masse de données très importante estimée à près de 3 trillions (3.1018) d’octets de données. On estime ainsi qu’en 2016 90 % des données dans le monde ont été créées au cours des deux années précédentes . Selon le rapport IDC (International Data Corporation), la masse totale des données crée et copiée de par le monde pour 2011 était de 1,8 zettaoctets, soit de 1021 octets, et s’accroît d’un facteur 9 tous les 5 ans . Cet accroissement des données touche tous les secteurs, tant scientifiques qu’économiques, ainsi que le développement des applications Web et les réseaux sociaux .
Dans ce contexte, est apparu le terme Big Data. L’origine de ce terme anglo-saxon, littéralement « grosses données », est controversée, et sa traduction française officielle recommandée est mégadonnées, même si parfois on parle de données massives.
Ces mégadonnées sont maintenant au centre des préoccupations des acteurs de tous les domaines d’activité. Ainsi le taux de croissance annuel moyen mondial du marché de la technologie et des services autour du Big Data sur la période 2011-2016 est estimé à plus de 30 %. D’après une étude IDC de 2013, ce marché devrait ainsi atteindre 23,8 milliards de dollars en 2016. Sur le plan européen, l’activité autour des mégadonnées devrait représenter autour de 8 % du PIB européen en 2020 (AFDEL février 2013). D’après le cabinet Markess International, le marché français des solutions et services en analytique, big data et gestion des données aurait atteint 1,9 milliard d’euros en 2015. Son taux de croissance annuel moyen d’ici 2018 est attendu à plus de 12 % (d’après Le monde informatique du 15 mars 2016).
L’objet de cet article est de cerner ce terme Big Data ou mégadonnées, de préciser les enjeux économiques et sociétaux associés, d’introduire différentes grandes méthodes et techniques qui s’y rattachent. On s’intéresse dans cet article à deux grandes problématiques associées aux mégadonnées, d’une part leur stockage, les techniques traditionnelles de stockage de type bases de données relationnelles ne permettant pas de stocker de telles quantités de données, et d’autre part leur exploitation, l’analyse de ces mégadonnées dans des temps raisonnables. En effet, les mégadonnées s’accompagnent principalement du développement d’applications à visée analytique, qui traitent de données pour en tirer du sens. Ces analyses sont généralement appelées Big Analytics, ou Analytique ou encore broyage de données, reposant généralement sur des méthodes de calcul distribué.
La section 1 présente une caractérisation du terme de Big Data ou Mégadonnées, en distinguant son paradigme de celui de l’informatique décisionnelle. Et quelques exemples d’usage des mégadonnées dans différents secteurs d’activité sont présentés à la section 2. La section 3 concerne la problématique du stockage de ces mégadonnées, tandis que la section 4 traite de la problématique de l’analyse des mégadonnées ou « analytique ».
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MOTS-CLÉS
KEYWORDS
big data | storage | big data | analytics
VERSIONS
- Version courante de févr. 2024 par Patrice BELLOT, Bernard ESPINASSE
DOI (Digital Object Identifier)
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Présentation
Analyse des mégadonnées
En anglais
3. Stockage et gestion des mégadonnées
Cette section traite de la problématique du stockage de très grands volumes de données. Dans un premier temps nous pointons les limites des bases de données relationnelles pour le stockage et la gestion des mégadonnées, et évoquons l’apport du Cloud Computing (informatique dans les nuages). Puis nous soulignons tout l’intérêt pour le stockage et la gestion des données du modèle de programmation parallèle « MapReduce » et du cadriciel libre « Hadoop » le mettant en œuvre. Ensuite nous introduisons les différents modèles de bases de données dites NoSQL, constituant différentes solutions de stockage des mégadonnées. Pour finir nous évoquons quelques autres alternatives, notamment les bases de données NewSQL.
3.1 Limites des bases de données relationnelles et Cloud Computing
En matière de stockage de données, les bases de données relationnelles restent la référence. Ces outils largement utilisés garantissent le maintien des propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité). Pour gérer de gros volumes de données, notamment dans un contexte d’entrepôt de données, toujours fidèle au modèle relationnel, les machines bases de données, comme la TeradataTM, s’appuient sur une distribution des données sur différents disques permettant une parallélisation de l’exécution des requêtes.
Cependant ces machines ne permettent de gérer des mégadonnées au-delà d’un certain volume. Aussi différentes nouvelles solutions ont vu le jour. Toutes ces solutions reposent sur un stockage distribué (partitionné) des données sur les clusters. Cependant, comme le théorème CAP de Brewer le démontre, aucun système distribué ne peut assurer à la fois la cohérence, la disponibilité et la possibilité d’être partitionné. La conséquence est que, dans ces nouvelles solutions de stockage, il ne sera pas possible d’assurer les propriétés ACID, et un relâchement de ces propriétés sera nécessaire.
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Stockage et gestion des mégadonnées
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - AGRAWAL (D.), DAS (S.), EL ABBADI (A.) - Big data and cloud computing : current state and future opportunities. - In Proceedings of the 14th International Conference on Extending Database Technology (pp. 530-533). ACM (2011).
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(3) - BRASSEUR (C.) - Enjeux et usages du big data. - Technologies, méthodes et mises en œuvre, Paris, Lavoisier, p. 30 (2013).
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(4) - BURBY (J.), BROWN (A.) - Web Analytics Definitions – Version 4.0. - Retrieved from http://www.digitalanalyticsassociation.org/standards (2007).
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(5) - CATTELL (R.) - Scalable SQL and NoSQL data stores. - ACM SIGMOD Record, 39 (4), pp. 12-27 (2011).
-
(6) - CHEN (H.), CHIANG (R.H.L.), STOREY...
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-
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