Le Big Data est passé du statut de phénomène de mode, au rang de solution opérationnelle. Le big data s’est imposé dans l’esprit des décideurs des grandes entreprises comme une nécessité.

Néanmoins, peu de projets étaient entrés en production en 2014: seulement 13% dit le Gartner group. Lire l’étude du Gartner Group
http://www.gartner.com/newsroom/id/2848718

 Si les décideurs sont convaincus qu’il faut que leurs entreprises mettent en place un projet Big Data, ils ne savent pas « quoi demander », ni « quels seront les résultats » sur lesquels ils pourront compter.

4 raisons pour lesquelles les projets Big Data sont des échecs
1- Compréhension de ce qu’est le Big Data ;
2– Analyse de la donnée: une coordination inefficace des démarches d’analyse de données, et des silos de données dispersés ;
3– Analyse prédictive: l’absence de cas d’usage clair ;
4– Outillage d’analyse et de stockage: Clustering, Spark, Key/Value store, Document store, Column Store.

le Big Data c’est quoi?
L’analyse prédictive est aux usages ce que Hadoop / Spark est aux technologies.
Les 3V: Volume, Vélocité, Variétés.
Infodigger pour traiter la Variété des contenus structurés et non structurés (Audio, Video, ….)
AGE pour traiter la dispersion des bases de données

Pourquoi le Big Data
– Améliorer l’expérience client;
– Optimiser ses processus et sa performance opérationnelle;
– Renforcer ou diversifier son business model.

L’analyse prédictive
Lire un exemple d’analyse prédictive ; la prochaine élection présidentielle aux Etats-Unis
http://www.itbusinessedge.com/blogs/unfiltered-opinion/could-ibms-watson-decide-the-next-u.s.-election.html

Outillage de collecte, de traitement et d’analyse
Pourquoi Hadoop est il dépassé par Spark?
Pourquoi NoSQL est la base de données adaptée pour le traitement des Big Data?
Quel est le bon modèle de stockage : Key/Value store, Document store, Column Store
http://www.lespetitescases.net/de-quoi-le-Big-Data-est-il-le-nom