Le Big Data explique l'utilisation de l'analyse prédictive, de l'analyse du comportement des utilisateurs ou de certaines autres méthodes avancées d'analyse de données qui extraient de la valeur des données, et rarement en fonction d'une taille particulière d'ensemble de données. Les défis du Big Data comprennent la capture de données, le stockage des données, l'analyse des données, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations. Les ensembles de données croissent rapidement, en partie parce qu'ils sont de plus en plus collectés par de nombreux appareils Internet des objets détectant des informations, tels que les appareils mobiles, les antennes (télédétection), les journaux de logiciels, les caméras, les microphones, les lecteurs d'identification par radiofréquence (RFID) et les capteurs sans fil. réseaux.
Revues Big data associées :
Journal of Informatics and Data Mining, International Journal of Biomedical Data Mining, Journal of Data Mining in Genomics & Proteomics, Journal international des réseaux de capteurs et des communications de données
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