Les 7 Mythes du Big Data

Voici la liste des 7 choses idiotes que certaines personnes disent du Big Data .

Le Big Data ne joue un rôle que dans certaines entreprises et certaines des technologies de recherche de Data, texte distribué de base peut être utilement employée, dans l'indexation non- traditionnelle, de comptage et de corrélation. Cependant, il y a énormément de bêtises dit à propos du Big Data.

TOP 1 : Le Big Data c'est comme une monnaie
Si Big Data est une monnaie , et pour la plupart d'entre nous c'est pas le cas. On peut le représenter comme l'argent que vous êtes censé récupérer de l'inflation plutôt que quelque chose que vous pouvez retirer à la banque ou faire vos courses hebdomadaire avec.


Le Big Data pourrait avoir une valeur, sans aucun doute certaines d'entre elles non valorisable, surement pas une classe d' actifs financier solide. La valeur des fournisseurs de données, tels que les entreprises qui fournissent des données de marché et instruments financiers. C'est un service de fourniture des données qualifié de précises, appropriées et opportunes. La données n'a pas significativement plus grande valeur financière intrinsèque que l'échange de liquidités. On peut disposer du temps pour placer l'utilité, bien sûr, comme un produit ou un service.

TOP 2: Le Big Data contient de l'or
Ce n'est pas cynique, ne croyez pas un seul instant que nous avons maintenant appris à transformer le plomb en or, ou d'ailleurs, le Big Data en pépites d'or .
Vous voyez, si le Big Data contient de l'or, alors il serait plus comme FeS2 qu'autre chose : l'or des fous ; et pour revenir vers ce fait historique, durant la ruée vers l'or, la méconnaissance et le désespoir de bien des mineurs les menèrent à confondre la pyrite et la chalcopyrite avec l'or à cause de leur éclat et leur couleur ; paradoxalement, la pyrite contient des traces d'or, le métal précieux prospecté dans les sédiments provenant notamment de la diffusion de son élément chimique hors du minéral de pyrite pendant des millions d'années....Voici une image sur laquel je vous laisse méditer.

TOP 3: Big Data c'est pour tout le monde
Si vous voulez voir ce qui est important pour tout le monde, alors commencer, avec une pyramide de besoins, une pyramide de motivations humaines essentielles qui curieusement n'a pas été élargie pour inclure le Big Data. Peut-être parce que ce n'est pas un besoin humain essentiel.

Aussi, faut mentionner qu'un certain nombre de projets Big Data n'a rien à voir avec le Big Data Hadoop. Ce n'est pas parce que c'est Hadoop que c'est Big Data.

TOP 4: Le Big Data permet de résoudre les problèmes fondamentaux du monde
Sortir des chauffeurs de taxi professionnels d'un revenu de vie stable ne résout pas les problèmes du monde, peu importe combien de fois le Big Data de Uber le chante.

Peut-être que le Big Data peut nous informer que :

• 1 enfant meurt toutes les 4 secondes
• 14 enfants meurent chaque minute
• En 2004, un tsunami en Asie se produisant tous les 11 jours
• Un peu moins de 7,6 millions d'enfants meurent chaque année
• 92 millions d'enfants qui meurent entre 2000 et 2010

Peut-être que si nous savions tout cela (et nous le faisons vraiment) alors peut-être que nous pouvons faire quelque chose pour la lutte contre ce genre de problèmes.

Le prédictif peut-être la solution et le levier des prises de décision.

TOP 5: Le Big Data c'est nouveau

Le Big Data se caractérise par ses volumes, ses vitesses de génération et de communication et ses variétés .
La chose est, la donnée a toujours été en croissance de volumes, et il n'y a jamais eu un moment où elle a effectivement diminué. En outre, les données ont été de plus en plus produite à un rythme plus rapide, une tendance qui ne risque pas de s'arrêter. Enfin, les variétés de format et de contenu des objets de données n'a cessé de croître depuis les années quatre-vingt.

La chose est, rien de significatif n'est nouveau. peu importe les volumes, les types et la vitesse, et ces facteurs ne deviennent soudainement pertinent qu'au tournant du millénaire . La plupart des technologies étiquetées comme des technologies Big Data est une collection et configuration de technologies vielles de plusieurs décennies.

TOP 6: Le Big Data remplacera les entrepôts de données (Data Warehouse)
Pour être précis, ceci est à propos de la variations sur le thème des systèmes de fichiers distribués et la recherche de texte (par exemple Hadoop) remplaçant Enterprise Data Warehousing.

Il y a deux axiomes qui peuvent être appliquées lors de l'examen et de l'entreposage de données Hadoop:

• Si vous pouvez remplacer votre technologie d'entrepôt de données avec Hadoop alors votre "Data Warehouse" n'est pas un entrepôt de données dans toute sorte de Inmon (ou même Kimball) chemin.
• Si vous structurez vos données EDW en 3FN et vos données de DataMart en utilisant la modélisation dimensionnelle, la technologie Big Data ne sera pas en mesure de rivaliser avec les technologies existantes utilisées pour soutenir EDW dans les différentes façons que les produits relationnelles d'Oracle, IBM, Microsoft, Teradata et EXASolutions le pouvent.

En bref, en utilisant Hadoop dans le cadre de la pile de technologie pour un DataMart Analytics est une logique sans aucun sens. Essayer de caser une plate-forme stratégique et tactique mature aidant à la décision par Hadoop est juste stupide.

TOP 7: Le Big Data est une panacée universelle
Il y a les partisans éthiques et légitimes du Big Data et même certaines applications semblent, au moins superficiellement, de faire un peu de bon sens. Cependant, il y a énormément de parieurs Big Data sans scrupules ou volontairement mal informés autour, qui veulent donner l'impression qu'il n'y a pas de limites à ce qui peut être réalisé avec le Big Data. Comme si le Big Data étaient la panacée universelle ultime.

Bien sûr, pour le dire simplement , il n'est pas vrai, il n'y a jamais eu, il est peu probable que ce ne sera jamais le cas .

Il est temps de laisser la place aux PRO du Big Data:

Il a été prouvé que les technologies Big Data est non seulement utile pour certaines entreprises, mais absolument essentiel pour eux. Cependant , pas tout le monde aura les mêmes ou similaires modèles business tel que les pilotes ; Google, Twitter , Facebook et Amazon .

En fait , la plupart des autres entreprises ne sont pas vraiment comme ces sociétés de publicité sur Internet de manière significative quand il s'agit de données qu'ils recueillent et les façons dont ils peuvent l'appliquer.

Qui sont (?) Ce très faible nombre d'entreprises qui fondent leurs modèles d'affaires sur les sources de revenus de la publicité, courtage de données et la recherche .

Il est temps de laisser la place aux professionnelles du domaine pour s'occuper de ces problématiques...peu d'entreprises peuvent proclamer le Big Data leur coeur de métier.