Le Big Data a atteint son paroxysme ces dernières années avec les objets connectés, l'intégration des capteurs dans les objets de la vie courante (voiture, réfrigérateur, télévision, thermostats, vêtements ...)
Big Data : le traitement streaming & le temps réel des données
IOT, un marché en très forte croissance
15 milliards d’objets connectés dans le monde aujourd’hui, et 50 milliards en 2020 (étude Cisco 2013) !
Le futur du « Big data » s’annonce Objets Connectés !
Avec les objets connectés, il est intéressant de noter la vitesse avec laquelle les données des capteurs sont générées. Les données sont produites en flux continu et se caractérisent par un délai de péremption très rapide. Elles perdraient jusqu’à 60 % de leur valeur métier dans les secondes qui suivent leur création.
Beaucoup de cas d’usage et de modèles économiques ont pour source des données générées en streaming. Il s’agit par exemple du modèle de facturation par clic (Cost Per Click Billing model) exploité par les régies publicitaires, des applications opérationnelles d’entreprises, de l’analyse du parcours client d’un site web, de la recommandation en temps réel, de la détection de fraude, de la cybersécurité, du tracking des internautes, de l’omnicanal, etc.
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Sécuriser votre système d’impression
Longtemps sous-estimée, la sécurisation d’un système d’impression d’entreprise doit être pleinement prise en compte afin de limiter le risque de fuite d’informations sensibles. Voici les 3 principales précautions à prendre.
Les données produites en streaming
À la différence des modèles traditionnels dans lesquels les données peuvent être historisées pour un traitement ultérieur, les données produites en streaming se périment très rapidement et exigent un traitement immédiat ou en temps réel pour être valorisées.
Découvrez l’ouvrage « Big Data & Streaming : le traitement streaming et temps réel des données en Big Data » de Juvenal Chokogoue, pour
- comprendre les concepts et notions essentiels
et aborder avec aisance la gestion des données produites en streaming.
- appréhender les architectures nécessaires
et ingérer efficacement les données générées en streaming.
- monter en compétence sur les technologies de l’écosystème Hadoop
dédiées à l’ingestion et au traitement des données produites en streaming.
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