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Les enjeux du Big Data

L’enjeu premier et le plus important est la création de valeur.

Les plus grandes entreprises mondiales, les organismes les plus puissants, les États … ont tous un point commun : ils cherchent à valoriser leurs données.La valorisation des ces données donnera accès non pas seulement à des décisions anticipéessur des comportements, mais à des prédictions.

Et pour comprendre les enjeux, il est intéressant de prendre en considération des cas concrets sur l’utilisation même du Big Data. Cet exemple est tiré du livre de Philippe Niewbourg, “Enjeux stratégiques et études de casBig Data” présentant le cas de la Chevrolet VOLT.

Cette voiture est la première dotée d’uneadresse IP fixe. D’ici quelques temps chaque voiture utilisera entre 600 et 800 adresses IP

Il est alors possible d’imaginer l’impact de l’utilisation de ces données par les constructeurs,mais aussi les sociétés d’autoroutes, les assurances, les services publics ...a. L’entreprise privéeLa réussite commerciale n’est pas l’enjeu des services publics. Alors pourquoi utiliser des données et déterminer des comportements de population?

Leur vocation est de servir au mieux les citoyens, et pour cela l’État doit s’assurer que lesinformations reçues et communiquées soient analysées et stockées de manière “sécurisée”.Et ceux sont les acteurs publics qui devront s’assurer que ces masses d’informations sur lescitoyens sont en sécurité partout et n’importe quand. (Synthèse de l’article Les données “Big data”et le secteur public de Pascal Laik, lesechos.fr)

 

Analyser des données via Cloud Dataflow de Google

Disponible dorénavant en beta, Cloud Dataflow permet d'analyser les données provenant de flux temps réel.

Le service permet d'analyser des données stockées sur un disque, en mode batch, tout en ayant un regard sur les analyses passées et historiques dans un même workflow.

Le service permet à tout programmeur Java ou Python d'écrire des applications utilisant le big data. Cela permettra de tourner des jobs end-to-end au travers de sets de données très complexes

Après avoir rendu DataFlow disponible dans un programme de beta ouverte, Google a également mis à jour son service BigQuery. Ce dernier comprend une  interface SQL pour les larges datasets non structurées.

Grâce à cette mise à jour, Google a amélioré son service de manière à ce qu'il soit en mesurer d'ingérer, par table, jusqu'à 100 000 colonnes par seconde.

BigQuery est dorénavant ouvert aux clients européens. Les données sont d'ailleurs stockées dans des datacenters localisés en Europe dans le but entre autre de rassurer les entreprises et de répondre aux exigences en termes de souveraineté européenne des données.

Certaines règles ont été ajoutées comme restreindre l'accès à des informations, qui seront basées sur des identifiants utilisateurs. Cette sécurité permet aux organisations de protéger des portions de données, comme des noms, adresses.

La spécificité de BigQuery et Dataflow, est qu'ils peuvent  être utilisés l'un avec l'autre. Il est possible d'utiliser Cloud Dataflow pour du traitement et BigQuery pour analyser. 

 

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