EA2013 Social data engineering
Présentation
- Enseignants : Georges-Pierre Bonneau, Didier Donsez (EA2013)
- Auteur : Walid bibi <Walid.Bibi@e.ujf-grenoble.fr>
- Télécharger : Media:EA_2013_social_data_engineering.pdf
Abstract
Social networks have a more and more large part in our daily life.Users in the millions and shared datas on these networks are evaluated in petabytes. this is called big data. Big data represent large volumes of unstructured data. You have to arrange them in order to exploit them. For that, there are powerful tools as Hadoop used by facebook, linkedIn, amazon...
Résumé
Les réseaux sociaux occupent un.e part de plus en plus importante dans notre vie quotidienne. Les utilisateurs se comptent en millions et les données partagées sur ces réseaux sont évaluées en pétaoctets. C'est ce qu'on appelle les big data. les big data représentent de gros volumes de données non structurées. Il faut donc trier ces données afin de les exploiter. Pour cela il existe des outils puissants comme Hadoop utilisés par facebook, linkedin, amazon etc etc...
Synthèse
Contexte
Aujourd'hui l'utilisation des réseaux sociaux prend une part de plus en plus important dans notre vie quotidienne. Par exemple, on compte plus de 800 millions utilisateurs sur facebook, 200 millions de connectés sur twitter et environ 490 millions de visiteurs chaque mois. Quotidiennement, ces abonnés sont très actifs sur les réseaux sociaux : par jour, on dénombre 50 millions de tweets, 60 millions d'actualités facebook et 1 milliard de mise à jour de profils facebook. Toutes ces données partagées sont évaluées en pétaoctets : c'est ce que l'on appelle les Big Data.
Big Data
Les données des médias sociaux participent au phénomène dit des «Big Data» qui englobe également la croissance des données traditionnelles et des documents bureautiques, emails, images et autres fichiers numériques. Contrairement aux données relationnelles des applications d’entreprise classiques (ERP, CRM, applications analytiques), la plupart des données des médias sociaux ne sont pas structurées. Les pétaoctets d’information participant au Big Data ont donné naissance à des infrastructures matérielles et logicielles spécialement conçues pour traiter ces volumes extrêmes. C’est le cas de la plate-forme open source Hadoop et des applications de datawarehousing.