Description du cours
Le Big Data peut nous aider de plusieurs façons. La plupart des Big Data ne sont pas structurés. En fait, on estime que 90% des cas d’utilisation du Big Data sont exécutés sur des données non structurées. Cela signifie que vous devez avoir un plan solide pour déterminer comment vous allez stocker et utiliser vos données non structurées. Dans ces leçons, vous découvrirez les données structurées et non structurées, ainsi que l’architecture Big Data sur le cloud public. Vous apprendrez également à utiliser le Big Data pour stimuler les ventes des entreprises.
L’analyse Big Data est beaucoup plus facile à déployer sur le cloud public par rapport à un environnement sur site. Vous aurez besoin de centaines de machines virtuelles pour exécuter les analyses en fonction de la taille des données. Il serait difficile de provisionner autant de machines virtuelles dans un environnement local, mais cela peut être fait relativement facilement sur le cloud. Ce cours intitulé “Architecture Big Data, cas d’utilisation et besoins en infrastructure” vous donne des cas d’utilisation métier réels pour vous montrer le potentiel du Big Data.
Ce que vous allez apprendre
- Distinguer les données structurées, semi-structurées et non structurées et planifier la façon de stocker et d'utiliser les données non structurées
- Expliquer l'architecture Big Data sur le cloud public
- Identifier les besoins en infrastructure Big Data pour le cloud public
- Planifier le provisionnement de serveurs pour exécuter des analyses Big Data
- Reconnaître des cas d'utilisation commerciaux réels qui montrent le potentiel du Big Data, y compris pour stimuler les ventes de l'entreprise
Points clés à retenir
- La majorité du Big Data est non structurée, avec environ 90 % des cas d'utilisation du Big Data exécutés sur des données non structurées, il est donc essentiel d'avoir un plan solide pour stocker et utiliser les données non structurées.
- L'analyse Big Data est plus facile à déployer sur le cloud public que dans un environnement sur site (on-premises).
- L'exécution d'analyses peut nécessiter des centaines de machines virtuelles en fonction de la taille des données, ce qui est difficile à provisionner sur site mais relativement facile sur le cloud.
- Le Big Data peut être utilisé pour stimuler les ventes de l'entreprise, et le cours présente des cas d'utilisation commerciaux réels pour démontrer son potentiel.
Foire aux questions
Quels sujets ce cours couvre-t-il ?
Il couvre les données structurées et non structurées, l'architecture Big Data sur le cloud public, les besoins en infrastructure Big Data, et les cas d'utilisation du Big Data, ainsi que la manière d'utiliser le Big Data pour stimuler les ventes de l'entreprise.
Pourquoi le cours se concentre-t-il sur le cloud public plutôt que sur le sur-site (on-premises) ?
Parce que l'analyse Big Data est plus facile à déployer sur le cloud public ; l'exécution d'analyses peut nécessiter des centaines de machines virtuelles en fonction de la taille des données, ce qui est difficile à provisionner sur site mais peut être fait relativement facilement via le cloud.
Quelles compétences vais-je acquérir grâce à ce cours ?
Vous développerez des compétences en Big Data, analyse Big Data, architecture des données, infrastructure des données, données semi-structurées et données non structurées.
Le cours inclut-il des exemples concrets ?
Oui, le cours vous fournit des cas d'utilisation commerciaux réels pour vous montrer le potentiel du Big Data.
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