shams007
VIB
mais t'as pas trop envie de le défendre non plus
Ca souffle fort du côté de chez toi
Big data
- Initiateur de la discussion Kuzan
- Date de début
mais t'as pas trop envie de le défendre non plus
Ca souffle fort du côté de chez toi
lol, bah tant qu'il y a des clients a rassurer, on est là. Sérieusement, où irait le monde sans auditeurs ?mais t'as pas trop envie de le défendre non plus
Ca souffle fort du côté de chez toi
shams007
VIB
Droit ds le mur j'en suis persuadée
Salam shams,en effet c un copier coller de wiki. Concrètement ça donne quoi ?
De grosses bases de données avec les outils pour gérer, organiser et utiliser ces données.
Ce n'est pas du rêve, des projets existent des solutions concrètesPerso il me semble que c'est un terme marketing qui recouvre un concept difficilement concretisable... autrement dit : on nous vent du reve
d'ailleurs je travail dessus en ce moment, c'est juste un truc de malade quand tu connais les possibilités qu'offre une solution Big Data
A
AncienMembre
Non connecté
En simple, le Big data, ça enregistré toutes tes connexions. Qui tu contact (sms. Telephone,email, sites visités,quand, combien de temps...
Sans nécessairement prendre l'information échangée.
On peu déterminer/devnier plein pleinde choses à l'analyse de ces données. Elle peuvent en dite beaucoup sur la personne. Mais comme c'est Big data, on peu aussi faire dire des choses fausses par rapport à ces donnée
Sans nécessairement prendre l'information échangée.
On peu déterminer/devnier plein pleinde choses à l'analyse de ces données. Elle peuvent en dite beaucoup sur la personne. Mais comme c'est Big data, on peu aussi faire dire des choses fausses par rapport à ces donnée
Ce ne sont pas vraiment des bases de données au sens classique du terme, il s'agit d'un système non structuré ou la données n'existe pas uniquement sous forme de ligne dans une table
c'est beaucoup plus complexe que ça
Salam Kuzan,
je suis tout ouïe.
t'en as l'air convaincu, j'ai hate de lire ta démonstration
T'es tombée dans une marmite de gentillesse quand t'étais enfant
salam
c'est plutôt toi! lool
Je n'ai rien a démontrer, je suis la pour partagert'en as l'air convaincu, j'ai hate de lire ta démonstration
Prend l'exemple d'une boite qui dispose d'un entrepot de donnée de 100 To (Orange par exemple), les données sont stockés dans le SGBDR Teradata, la on est dans du très très gros système (128 Proc, 128 To de Ram) sans oublier le prix de la licence Teradata (crois moi ça coute la peau des fesses), imagine que le serveur sature, trop de données a absorber et trop de requete en entrées, ils ont besoin de 10% de puissance supplémentaire pas plus, ils vont quand même commander un nouveau Serveur et démarrer un projet de migration des données vers le nouveau Mega-Serveur
ça se chiffre en millions d'euro, c'est ce qu'on appel le Vertical Scalling
S'il adopte les concepts de la Big Data, ils ont juste besoin de racheter 10 noeuds (petit serveur) de plus, il branche le tout et laisse le système répartir la charge et les données sur ces nouveaux petits serveurs, aucune migration n'est necessaire et il suffit juste de monitorer le bon fonctionnement du tout, c'est ce qu'on appel le Horizontal Scalling
et crois moi ça permet de faire beaucoup d'economie
Si tu veux vulgariser et nous faire partagé tes connaissances, faut penser à te mettre à notre niveau question vocabulaire.Je n'ai rien a démontrer, je suis la pour partager
Prend l'exemple d'une boite qui dispose d'un entrepot de donnée de 100 To (Orange par exemple), les données sont stockés dans le SGBDR Teradata, la on est dans du très très gros système (128 Proc, 128 To de Ram) sans oublier le prix de la licence Teradata (crois moi ça coute la peau des fesses), imagine que le serveur sature, trop de données a absorber et trop de requete en entrées, ils ont besoin de 10% de puissance supplémentaire pas plus, ils vont quand même commander un nouveau Serveur et démarrer un projet de migration des données vers le nouveau Mega-Serveur
ça se chiffre en millions d'euro, c'est ce qu'on appel le Vertical Scalling
S'il adopte les concepts de la Big Data, ils ont juste besoin de racheter 10 noeuds (petit serveur) de plus, il branche le tout et laisse le système répartir la charge et les données sur ces nouveaux petits serveurs, aucune migration n'est necessaire et il suffit juste de monitorer le bon fonctionnement du tout, c'est ce qu'on appel le Horizontal Scalling
et crois moi ça permet de faire beaucoup d'economie
J'ai par exemple une dizaine de DD de 3To et une dizaine d'1 To. Est ce qu'il y a moyen de les inter-connecter ?
ça existe deja, c'est ce qu'on appel un systeme NAS (Network-attached storage)
https://en.wikipedia.org/wiki/Network-attached_storage
Tu peux le mettre en place chez toi, c'est pas très compliqué
ça me couterait combein ?
Si t'as une bonne carte mère et un bon boitier ça ne va pas te couter trop che, puisque tu as deja les disques
Un petit tuto sur comment monter un NAS chez soi
http://www.zocradio.info/spip.php?article287
Sur notre dos les économies hein parce que ca fera pas baisser les prix des connexions toussa!Je n'ai rien a démontrer, je suis la pour partager
Prend l'exemple d'une boite qui dispose d'un entrepot de donnée de 100 To (Orange par exemple), les données sont stockés dans le SGBDR Teradata, la on est dans du très très gros système (128 Proc, 128 To de Ram) sans oublier le prix de la licence Teradata (crois moi ça coute la peau des fesses), imagine que le serveur sature, trop de données a absorber et trop de requete en entrées, ils ont besoin de 10% de puissance supplémentaire pas plus, ils vont quand même commander un nouveau Serveur et démarrer un projet de migration des données vers le nouveau Mega-Serveur
ça se chiffre en millions d'euro, c'est ce qu'on appel le Vertical Scalling
S'il adopte les concepts de la Big Data, ils ont juste besoin de racheter 10 noeuds (petit serveur) de plus, il branche le tout et laisse le système répartir la charge et les données sur ces nouveaux petits serveurs, aucune migration n'est necessaire et il suffit juste de monitorer le bon fonctionnement du tout, c'est ce qu'on appel le Horizontal Scalling
et crois moi ça permet de faire beaucoup d'economie
(Genre j'ai tt compris a ce que t'as ecrit
)heu la virtualisation repond a ce type de pb depuis des années, désolé. Il me semble que les avantages du Big data est plutot a chercher coté exploitation des données, et que ce n'est pas encore mature / secure.Je n'ai rien a démontrer, je suis la pour partager
Prend l'exemple d'une boite qui dispose d'un entrepot de donnée de 100 To (Orange par exemple), les données sont stockés dans le SGBDR Teradata, la on est dans du très très gros système (128 Proc, 128 To de Ram) sans oublier le prix de la licence Teradata (crois moi ça coute la peau des fesses), imagine que le serveur sature, trop de données a absorber et trop de requete en entrées, ils ont besoin de 10% de puissance supplémentaire pas plus, ils vont quand même commander un nouveau Serveur et démarrer un projet de migration des données vers le nouveau Mega-Serveur
ça se chiffre en millions d'euro, c'est ce qu'on appel le Vertical Scalling
S'il adopte les concepts de la Big Data, ils ont juste besoin de racheter 10 noeuds (petit serveur) de plus, il branche le tout et laisse le système répartir la charge et les données sur ces nouveaux petits serveurs, aucune migration n'est necessaire et il suffit juste de monitorer le bon fonctionnement du tout, c'est ce qu'on appel le Horizontal Scalling
et crois moi ça permet de faire beaucoup d'economie
Avant d'exploiter les données il faut bien les rendre disponibles ...
La virtualisation n'a rien a faire dans la discussion.
Dans le domaine de la sante, ca veut dire quoi exactement? Des infos medicales generiques? Du genome? Des donnees personelles (scans, diagnoses, etc...)? Il faut savoir que les donnees personnelles sont protegees par les lois; les mettre dans une cloud, c'est un gros no-go!
Ils ont les moyens de monter leur propre cloud privé, les données restent chez eux et ne seront pas publiés outside
kiiwii
100% second degré
Les premiers projets de Big Data, c'est plutôt les services de renseignement qui les ont mis en place. A commencer par la NSA, qui par le projet PRISME, récupère et analyse l'ensemble des données issues du web, des réseaux téléphoniques GSM? 3G 4G, militaires,, fibre optique pour construire des métadonnées. Le Big Data n'est ni plus ni moins que l'extension de la logique de Datamart. Des acteurs comme Teradata, Hadoop, Predpol (délinquance prédictive sauce Minority Report), outils CRM (Salesforces, SAS), ERP (SAP leader du marché), réseaux sociaux (GAFA, snapchat, Linkedin, Twitter, etc..), satellites de surveillance ou civiles, Openstack, NOSQL DB, machine learning (Mahoot) sont utilisés pour récupérer les données, les agencer puis les exploiter à des fins proactive (proposition de nouveaux produits ou services) ou réactives (améliorer les produits ou les services).
Cependant, plusieurs problèmes sont soulevés par le Big Data qui a le vent en poupe avec un marché estimé par le PDG de Capgemini à 9 Mds de dollars de revenus portant sur près de 137 000 emplois :
- la pertinence des données récupérées
- les compétences pour les exploiter
- le respect de la vie privée et l'anonymisation des données recueillies (hack de Target, Amazon, base de données des fonctionnaires fédéraux aux US, Washington Post, etc..)
- la méfiance général vis à vis de toute récupération des données
Dans l'ordre, les Big Players sont :
1. Oracle
2. Teradata
3. SAP
4. Dell
5. HP
6. IBM
Aucun acteur européen dans le lot. L'Afrique, je ne vous en parle pas.
Mais bon, cela se fait depuis un moment et des sociétés françaises comme Critéo au travers d'algorithmes complexes font leur beurre dessus.
@+
zozo357
VIB
SAP ce n'est pas européen?
@madalena onSalam @madalena, @shams007,
Les big data, littéralement les « grosses données », ou mégadonnées (recommandé3), parfois appelées données massives4, désignent des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information. On parle aussi de datamasse5 en français par similitude avec la biomasse. (wiki)
PS: je n'y comprend pas grand chose, aussi
Pourquoi ils mettent pas tout dans un classeur,c'est mieux
shams007
VIB
Bonjour,
Que penses-tu de SAP? Est-ce vraiment compliqué de s'adapter à ce logiciel ? Est-ce vrai que c'est lourd comme encode ? Par conséquent ça multiplie tes chances de te planter ?
zozo357
VIB
Désolé, c'est vraiment pas mon domaine, je n'ai jamais usé de l'un de leurs logiciels.
shams007
VIB
Ni entendu des gens qui l'utilisent en parler en bien ou en mal ?
zozo357
VIB
Désolé, j'ai eu aucun retour sur leurs logiciels. Je sais juste qu'ils sont leaders dans le domaine.
shams007
VIB
Entre 1994 et 1997 j'ai administre des serveurs UNIX et les databases Oracle pour des instances SAP R/3 d'un grand CHU. J'ai assiste l'admin SAP et j'avais acquis des rudiments de ABAP/4. Mais, franchement, j'ai jamais vraiment pu obtenir un overview complet / big picture de ce systeme; tellement c'etait byzantin. Il y avait des modules avec plein de transactions pour tous les domaines de la comptabilite, du controlling, du management des patients (case management) etc; et des experts externes qui etaient constamment dans les departements pour customizer ces modules; surtout celui du patient management.
Meme si ca fait plus de 20 ans, je suis persuade que peu de choses ont change chez ce dinosaure de SAP! J'ai vu recemment une installation actuelle, et j'ai tout de suite reconnu presque l'ensemble des elements que j'avais connu a l'epoque. Puahhh.