Différences

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 [[azure_synapse|Azure Synapse]] / [[bigdata|BigData]] / [[bigquery|BigQuery]] / [[cosmosdb|CosmoDB]] / [[databricks|Databricks]] / [[esko|ESKO]] / [[gcp|GCP]] / [[lakehouse|Lakehouse]] / [[sqlserver|SQL Server]] / [[unity|Unity]]
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 ====== BigData ======
+Big Data est un terme utilisé pour décrire de grands ensembles de données qui peuvent être analysés pour découvrir des modèles, des tendances et des insights utiles. Ces ensembles de données sont souvent si volumineux et complexes qu'ils ne peuvent pas être traités efficacement à l'aide de méthodes traditionnelles de gestion et d'analyse de données.
+Big Data peut inclure des données structurées, telles que des données provenant de bases de données relationnelles, ainsi que des données non structurées, telles que des données provenant de réseaux sociaux, de journaux de serveurs, de capteurs et d'autres sources. Les ensembles de données Big Data peuvent être si volumineux qu'ils peuvent atteindre des pétaoctets ou des exaoctets de données.
+L'analyse de Big Data peut fournir des informations précieuses pour les entreprises, les gouvernements et d'autres organisations. Par exemple, l'analyse de données de santé peut aider à identifier les facteurs de risque pour certaines maladies, tandis que l'analyse de données de vente au détail peut aider à prédire les tendances de consommation et à optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement.
+Pour traiter et analyser efficacement les ensembles de données Big Data, il est souvent nécessaire d'utiliser des technologies et des outils spécialisés, tels que Hadoop, Spark, NoSQL et d'autres technologies de traitement parallèle et distribué. Ces outils permettent de traiter et d'analyser de grands ensembles de données en utilisant des clusters de serveurs distribués, ce qui permet de gérer les volumes de données massifs et de fournir des résultats d'analyse en temps réel.