Le big data ou données massives constitue un volume important de données dont la collecte et le traitement ne permettent pas de faire usage d’outils classiques de gestion de bases de données. A l’heure de la multiplicité des données et de leurs sources, le big data devient un vrai enjeu stratégique pour les entreprises.
Hadoop big data est un système d’exploitation des données offrant aux entreprises la possibilité de personnaliser leurs offres et d’exploiter le big data dans un souci de construction d’une relation one-to-one avec le consommateur.
Hadoop et l’analyse des données
Hadoop est un framework open source développé en langage Java et conçu pour le développement d’applications massivement parallèles. Le principe de base est simple : le traitement analytique des données étant réparti sur des nœuds de calcul qui forment le cluster, Hadoop dispose de la capacité à faire varier le nombre de nœuds selon les besoins des entreprises. Les données sont découpées en plusieurs parties stockées dans des serveurs différents, ce qui permet de répartir le traitement sur un ensemble de nœuds. Hadoop big data représente ainsi une réelle opportunité pour les entreprises. Il répond aux traitements des données, des plus simples aux plus complexes et prend en charge l’analyse d’informations non structurées. Hadoop big data est innovateur dans l’architecture des systèmes d’informations et est, par ailleurs, tolérant aux pannes.
Les domaines d’application d’Hadoop
C’est naturellement que le big data se marie avec le cloud computing. Le Big Data ne s’intéresse qu’aux données, qui sont de plus en plus stockées dans le cloud. Les technologies Big Data nécessitent des ressources multiples. Le cloud se prête bien au stockage de très gros volumes de données et apporte, par ailleurs, une agilité dans l’affectation des ressources. Les solutions big data s’appuyant sur le framework Hadoop s’adaptent aux besoins des entreprises. Et il existe plusieurs domaines d’applications d’Hadoop. Il est utilisé notamment dans l’analyse de trafic, le reporting décisionnel, l’analyse de données marketing (comportement d’achat et parcours client), le datamining, l’analyse décisionnelle, la gestion des risques financiers, ainsi que pour toutes les sources d’information générant des données massives en temps réel.
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