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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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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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- Version courante de févr. 2024 par Patrice BELLOT, Bernard ESPINASSE
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Stockage et gestion des mégadonnées
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2. De l’usage des mégadonnées
Les Mégadonnées ou Big Data sont dès à présent utilisées dans tous les secteurs d’activités, tant scientifiques, techniques que socio-économiques, depuis les données récupérées de l’exploitation de moteurs d’avion permettant de mieux maintenir ou concevoir ces derniers, jusqu’aux données spécifiant nos relations sur les réseaux sociaux pouvant être utilisées par les banques pour estimer la qualité de notre crédit… . Donnons, de façon non exhaustive, quelques exemples d’usage des mégadonnées dans différents grands domaines d’activité.
2.1 Domaine de la recherche scientifique
Dans le domaine scientifique et technique, les scientifiques et ingénieurs font face à des mégadonnées notamment générées automatiquement par des capteurs ou instruments de mesure.
Par exemple dans le domaine de l’astronomie, en huit ans (2000-2008), le Sloan Digital Sky Survey, un grand programme d’observation astronomique, a enregistré 140 téraoctets d’images (140.1012). Mais il ne faudra que cinq jours à son successeur, le LSST (Large Synoptic Survey Telescope) pour acquérir ce volume.
En physique, dans sa quête du boson de Higgs, le grand collisionneur de hadrons (LHC) a amassé de son côté, chaque année, près de 15 pétaoctets de données (15.1015), l’équivalent de plus de 3 millions de DVD.
En recherche médicale, les technologies associées aux mégadonnées ont permis des avancées spectaculaires dans l’analyse du génome humain : alors qu’il a fallu dix ans, et plus de 2 milliards d’euros pour réaliser le premier séquençage humain complet, il est maintenant possible d’en réaliser un en quelques jours et pour environ mille euros. Ces connaissances sur le génome, couplées à d’autres, permettent de mieux comprendre l’évolution de pathologies, d’améliorer les mesures de prévention ou encore les protocoles de soins.
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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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(2) - BLEI (D.) - * - Probabilistic Topic Models, Communications of the ACM (55 : 4), pp. 77-84. M (2012).
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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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