“Big Data” est un terme large qui couvre les ensembles de données structurées et non structurées qui ne peuvent pas être ouvertes ou traitées localement sur un ordinateur standard ou une application compte tenu des restrictions technologiques ou commerciales.

Les ensembles Big Data doivent être traités en utilisant des technologies de stockage distribué comme Hadoop avant d’être soumis à une extraction de données ou un processus d’analyses prédictives.

A l’inverse du BI traditionnel, les technologies mises en œuvre par le Big Data vont permettre de traiter à la fois le Volume, la Vitesse et la Variété des données des entreprise, afin d’en extraire une valeur nouvelle.

Les vecteurs d’adoption du Big Data.

Le volume de données stockées dans les entreprises est passé des mégabits et gigaoctets aux “téraoctets” ( Ex: Le Marché Boursier de New York crée 1 téraoctet de données par jour Vs Twitter qui génère 8 téraoctets de données par jour ( ou 80 mégabits par seconde ).
- La vitesse de mouvement, de traitement et de capture de données à l’intérieur et à l’extérieur de l’entreprise augmente de manière significative.
- La quantité et la variété des données a augmenté de manière exponentielle en passant de données structurées et traditionnelles stockées dans les entreprises à des données non structurées ou semi-structurées de tout type : audio, video, XML etc…

 

Les données non structurées augmentent à un taux exponentiel contrairement aux données structurées de type ERP.

Myriad vous permet d’améliorer vos processus décisionnels. Votre entreprise produit des données de tout type, structurées ou non, dont elle aurait besoin d'extraire les informations pertinentes? Myriad vous aide à capturer ces données provenant de capteurs, de Logs, d’ E-Mails, d’images, d’ audio, de vidéos, des médias Sociaux, et à les mettre en corrélation pour en extraire des informations pertinentes et exploitables. Myriad vous aide à intégrer vos sources internes de données avec des bases de données externes pour fusionner les données critiques et leur appliquer des algorithmes statistiques qui extrairont la valeur business de ces données brutes.