DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | MOSBAH, NIdhal | - |
dc.contributor.author | RAHNI, CHaima | - |
dc.date.accessioned | 2022-04-12T13:15:40Z | - |
dc.date.available | 2022-04-12T13:15:40Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/185 | - |
dc.description | Mr Mohamed KECHAR Encadreur | en_US |
dc.description.abstract | Les données massives sont omniprésentes dans tous les secteurs d’activités, tant
scientifique, technique, que socio-économique et politique. Donc il est crucial de
comprendre ces gros volumes de données à fin de fournir aux décideurs l’information
dite précieuse à l’appui de leurs décisions. A cet effet, la visualisation est devenue
de plus en plus essentielle pour visualiser et comprendre les milliard de lignes de
données générées chaque jour. De nos jours, il existe un nombre assez important
d’outils de visualisation de données offrant des possibilités différentes. Ces outils
peuvent être classés en fonction de trois facteurs : par type de données, par type de
technique de visualisation et par interopérabilité. Cependant, ces outils de visualisation
traditionnels peuvent entraîner des problèmes lorsque des données importantes
seront interprétées comme des informations désordonnées et que des connexions importantes
entre les unités de données seront cachées à l’utilisateur.Par conséquent,
ils ne permettent pas une interaction humaine en temps réel, ce qui fait appel à la
réalité virtuelle qui pourrait changer fondamentalement notre façon d’interagir avec
les données et de les interpréter. Grâce à ces caractéristiques : immersion, interaction
et imagination, la réalité virtuelle permet à l’utilisateur d’être émergé dans un
environnement de 3D, avec la possibilité d’interagir intuitivement avec les objets
virtuels. Ce qui offre une meilleure compréhension des données et conduit également
à la rapidité et la flexibilité dans la prise de décision.
Dans cette optique, nous introduisons, dans la première partie de notre mémoire :
(i) le Big Data (ii) la réalité virtuelle. Nous consacrons la deuxième partie, à l’étude
de différentes techniques de visualisation de données massives ainsi que les travaux
de recherche dans le domaine de visualisation de données massives par la réalité
virtuelle.***
Big data is omnipresent in all sectors of activity, scientific, technical, socioeconomic
and political. So it is crucial to understand these large volumes of data
in order to provide decision makers with the valuable information to support their
decisions. To this end, visualization has become more and more essential to visualize
and understand the billions of rows of data generated every day. Nowadays, there
is a quite number of data visualization tools that offer different possibilities. These
tools can be classified based on three factors : by type of data, by type of visualization
technique, and by interoperability. However, these traditional visualization
tools can lead to problems when important data will be interpreted as disorderly
information and important connections between data units will be hidden from the
user, hence they do not allow a real time interaction, that’s why virtual reality could
fundamentally change our way of interacting with data and interpreting them. With
its characteristics : immersion, interaction and imagination, virtual reality allows the
user to be emerged in a 3D environment, with the possibility of interacting intuitively
with virtual objects. This provides a better understanding of the data and also
leads to speed and flexibility in decision making. With this in mind, we introduce, in
the first part of our thesis : (i) Big Data (ii) virtual reality. We dedicate the second
part to the study of various techniques of big data visualization as well as research
work in the field of big data visualization by virtual reality. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | Big Data | en_US |
dc.subject | Réalité Virtuelle | en_US |
dc.subject | Visualisation | en_US |
dc.title | Les techniques de visualisation de données massives (Inclue la réalité virtuelle) | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
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