Où que l’on regarde ces derniers temps (Twitter, blogs sur les technologies, newsletters reçues par e-mail, etc.), on ne peut échapper au Big Data. L’expression fait le buzz au point que les professionnels et férus de technologie ne peuvent y couper.

Les experts en bases de données ont l’habitude de traiter de grandes quantités de données depuis des années. Mais les kilooctets ont laissé place aux mégaoctets, puis aux gigaoctets, et maintenant nous en sommes aux téraoctets de données. Tant que ces volumes de données étaient encore « gérables », différentes méthodes nous permettaient de les traiter : partitionnement de tables, archivage avec purges régulières, et création de data warehouses situés à distance des bases de données transactionnelles régulièrement utilisées. Nous avions le temps d’analyser les flux qui venaient alimenter nos bases de données pour réfléchir au moyen de les transformer en renseignements utiles. Cette dernière vague, celle du « Big Data », nous oblige à abandonner certaines de ces approches pour plusieurs raisons : la vitesse et le volume, en particulier.

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