Big data et les médias sociaux

Les médias sociaux ne seraient pas possibles sans grandes données. Sites de médias sociaux que les gens partagent des photos, des vidéos, des données personnelles, des commentaires, et ainsi de suite. Certains des meilleurs exemples de sites Web de médias sociaux comprennent celles-ci:

  • Facebook

  • Gazouillement




  • LinkedIn

  • Instagram

Facebook a été créé en 2004 par les étudiants de Harvard. Il est depuis devenu le plus grand site de médias sociaux dans le monde. Dès 2014, Facebook compte environ 900 millions de visiteurs uniques chaque mois, suivi par Twitter avec 310 millions et 225 millions LinkedIn. Instagram a environ 100 millions de visiteurs uniques par mois.

Facebook permet aux utilisateurs de rester informés sur leurs amis, membres de la famille, des connaissances, et ainsi de suite. Les utilisateurs peuvent poster des photos, des renseignements personnels, et des nouvelles, et d'utiliser Facebook pour localiser amis. Twitter permet de courts messages appelés tweets être posté. LinkedIn est un site de réseautage destiné à permettre à des professionnels travaillant pour rester en contact les uns avec les autres, alors que le site Instagram permet aux utilisateurs de publier des photos pour d'autres utilisateurs de voir.

On estime que Facebook traite plus de 500 téraoctets de données chaque jour, ce qui nécessite un investissement considérable dans la technologie grande de données. Comme Google, Facebook génère l'essentiel de ses revenus de la publicité, une grande partie des plus grandes sociétés aux États-Unis.

Indépendamment de ce que vous êtes dans l'industrie, les techniques décrites dans la suite de ce livre sera utile dans vos tentatives pour prendre de meilleures décisions. Espérons que les exemples donnés ici ont aiguisé votre appétit pour les grandes applications de données. Et nous espérons que vous serez en mesure de soutenir que l'appétit à travers les détails techniques que vous croiserez. Les chapitres qui suivent commencer à entrer dans les écrous et boulons de l'analyse des données.


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