dbo:abstract
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- Mégadonnées Cet article sur l'informatique doit être recyclé (novembre 2020). Une réorganisation et une clarification du contenu paraissent nécessaires. , discutez des points à améliorer ou précisez les sections à recycler en utilisant {{section à recycler}}. Le big data /ˌbɪɡ ˈdeɪtə/ (litt. « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde. Le volume colossal de données numériques disponibles, implique de mettre en oeuvre de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données. Le traitement des big data permet de nouvelles possibilités d'exploration de l'information et des données, celles-ci proviennent de nombreuses sources numériques : les réseaux sociaux, les médias, l'OpenData, le Web, des bases de données privées, publiques à caractère commercial ou scientifique. Cela permet des recoupements et des analyses prédictives dans de nombreux domaines : scientifique, santé, économique, commercial… La multiplicité des applications a été comprise et développée par les plus gros acteurs du secteur des technologies de l'information. Divers experts, grandes institutions (comme le MIT aux États-Unis, le Collège de France en Europe), administrations et spécialistes sur le terrain des technologies ou des usages considèrent le phénomène big data comme l'un des grands défis informatiques de la décennie 2010-2020 et en ont fait une de leurs nouvelles priorités de recherche et développement, qui pourrait notamment conduire à l'Intelligence artificielle en étant exploré par des réseaux de neurones artificiels autoapprenants. (fr)
- Mégadonnées Cet article sur l'informatique doit être recyclé (novembre 2020). Une réorganisation et une clarification du contenu paraissent nécessaires. , discutez des points à améliorer ou précisez les sections à recycler en utilisant {{section à recycler}}. Le big data /ˌbɪɡ ˈdeɪtə/ (litt. « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde. Le volume colossal de données numériques disponibles, implique de mettre en oeuvre de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données. Le traitement des big data permet de nouvelles possibilités d'exploration de l'information et des données, celles-ci proviennent de nombreuses sources numériques : les réseaux sociaux, les médias, l'OpenData, le Web, des bases de données privées, publiques à caractère commercial ou scientifique. Cela permet des recoupements et des analyses prédictives dans de nombreux domaines : scientifique, santé, économique, commercial… La multiplicité des applications a été comprise et développée par les plus gros acteurs du secteur des technologies de l'information. Divers experts, grandes institutions (comme le MIT aux États-Unis, le Collège de France en Europe), administrations et spécialistes sur le terrain des technologies ou des usages considèrent le phénomène big data comme l'un des grands défis informatiques de la décennie 2010-2020 et en ont fait une de leurs nouvelles priorités de recherche et développement, qui pourrait notamment conduire à l'Intelligence artificielle en étant exploré par des réseaux de neurones artificiels autoapprenants. (fr)
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