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Rubrique: Ingénieur IA
L'histoire du Big Data remonte à plusieurs décennies et marque l'évolution des technologies de l'information et de la capacité humaine à capturer, stocker et analyser des volumes toujours croissants de données. Cet historique peut être divisé en plusieurs phases clés.
Dans les années 1960 et 1970, les entreprises ont commencé à utiliser les premiers ordinateurs pour traiter des volumes de données plus significatifs. Les bases de données relationnelles et les premiers systèmes de gestion de bases de données (SGBD) ont révolutionné la capacité de stockage et de gestion des données. E.F. Codd, en 1970, a introduit le modèle relationnel, qui est devenu la pierre angulaire des bases de données modernes.
Avec l'arrivée d'Internet dans les années 1990, la quantité de données produites a explosé. L'ère numérique a vu une augmentation exponentielle des transactions en ligne, des emails, des documents numérisés et des données générées par les utilisateurs à travers les réseaux sociaux et autres plateformes numériques.
Google a été un pionnier dans la gestion de ces immenses quantités de données avec la publication du Google File System (GFS) en 2003 et de MapReduce en 2004, deux technologies fondamentales qui ont permis de traiter des pétaoctets de données de manière distribuée et efficace.
Au milieu des années 2000, le besoin de traiter et d'analyser des volumes de données sans précédent a conduit à l'émergence de nouvelles technologies de Big Data. Apache Hadoop, développé à partir de 2005, a été l'une des premières platesformes efficaces pour le stockage et le traitement distribués de grandes quantités de données.
Hadoop a introduit les concepts de HDFS (Hadoop Distributed File System) et MapReduce, permettant aux entreprises de traiter de manière efficace des ensembles de données massifs grâce à un système distribué et capable de gérer des pannes matérielles.
Les années 2010 ont été marquées par l'émergence de solutions de Big Data plus avancées et la capacité à traiter des données en temps réel. Apache Spark, lancé en 2014, a apporté des améliorations significatives en termes de vitesse et de polyvalence par rapport à Hadoop.
Parallèlement, l'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) au Big Data a permis de développer des capacités analytiques prédictives et prescriptives, apportant des transformations significatives dans des secteurs tels que le marketing, la finance, et la santé.
L'évolution du Big Data est le reflet d'une quête incessante pour comprendre et exploiter les données de manière plus efficace. Avec l'émergence de nouvelles technologies et l'intégration de l'IA, le Big Data continue de repousser les frontières de ce qui est possible.