Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 12
Rubrique: Ingénieur IA
Le Big Data désigne des ensembles de données extrêmement volumineux et complexes qui dépassent les capacités des outils traditionnels de gestion et de traitement de données. Ces données peuvent provenir de diverses sources telles que les réseaux sociaux, les transactions financières, les capteurs IoT, et bien plus encore.
L'importance du Big Data réside dans sa capacité à générer des insights précieux qui peuvent aider les entreprises et les organisations à prendre des décisions éclairées, à améliorer leurs opérations et à innover de manière disruptive.
Exemple concret: Imaginez une entreprise de vente au détail qui utilise le Big Data pour analyser les comportements d'achat et les tendances de ses clients. En exploitant ces informations, elle peut optimiser ses stocks, personnaliser les offres pour chaque client et même prédire les futures attentes du marché.
L'histoire du Big Data remonte à plusieurs décennies, bien avant que le terme ne devienne populaire. On peut remonter à l'époque des premiers superordinateurs et bases de données relationnelles dans les années 1960 et 1970 comme les premières tentatives de gérer de grandes quantités de données.
Au milieu des années 1990, avec l'avènement d'Internet, le volume de données générées a commencé à croître de manière exponentielle. Les moteurs de recherche comme Google ont joué un rôle crucial dans l'évolution du Big Data en développant des technologies capables de gérer des quantités énormes de données non structurées.
L'évolution s'est accélérée dans les années 2000 avec l'émergence de nouvelles technologies comme Hadoop et MapReduce développées par Apache, qui ont révolutionné la manière dont les données sont stockées et traitées. Aujourd'hui, le Big Data continue d'évoluer avec l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et des technologies de traitement en temps réel.
Exemple concret: Le projet PageRank de Google dans les années 1990 a été une percée majeure. Il s'agissait de traiter de vastes quantités de données de sites web pour déterminer leur pertinence et améliorer les résultats de recherche.