Les Big Data sont des grosses quantités de donnés qui devient difficiles ou très compliques à travailler avec les outils classiques de gestion des TICs. Les Big data se caractérisent par quatre facteurs:
Aussi la capture, le stockage, la recherche, le partage, l’analyse et la visualisation de l'information doivent être redéfinis. On va montrer un modèle Big Data de quatre couches horizontales et quatre couches verticales, similaire au modèle de layers montré par IBM (voir http://www.ibm.com/developerworks/library/bd-archpatterns3/index.html )
Dans notre modèle les quatre couches horizontales: Big data sources, Big data massaging & store, Big data analysis and Big data consumption. vont interagir avec les autres quatre couches verticales : Intégration, grande gouvernance de données, gestion de systèmes et Qualité de service.
- Le volume
- la variété
- la vélocité
- la véracité
(voir http://hamidnach.com/le-big-data-quest-ce-que-cest/ )Aussi la capture, le stockage, la recherche, le partage, l’analyse et la visualisation de l'information doivent être redéfinis. On va montrer un modèle Big Data de quatre couches horizontales et quatre couches verticales, similaire au modèle de layers montré par IBM (voir http://www.ibm.com/developerworks/library/bd-archpatterns3/index.html )
Les couches telles que montres dans le modèle de la distribution électrique (voir 2.1 Réseaux électriques conventionnels) et dans notre modèle ICT eco (voir Survol de l'écosystème) interagissent dans une relation symbiotique.
Dans notre modèle les quatre couches horizontales: Big data sources, Big data massaging & store, Big data analysis and Big data consumption. vont interagir avec les autres quatre couches verticales : Intégration, grande gouvernance de données, gestion de systèmes et Qualité de service.
Sources:
https://fr.wikipedia.org/wiki/Big_data
http://bigdatamet8310a2012.wikispaces.com/
http://venublog.com/2012/11/30/typical-big-data-architecture/