Exploring the Evolution of Big Data Technologies: A Systematic Literature Review of Trends, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the evolution and impact of Big Data technologies across sectors, emphasizing key algorithms, emerging trends, and organizational challenges in their adoption. Special attention is given to ethical concerns related to data privacy, security, and scalability, underscoring the importance of responsible governance frameworks. The review follows the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 guidelines to ensure transparency and methodological rigor. A comprehensive literature search identified 83 peer-reviewed articles from high-indexed journals, and a complementary bibliometric analysis of 1108 Scopus-sourced articles (2015–2024) was conducted using R Biblioshiny. This dual-method approach offers both qualitative depth and quantitative insights into major trends, influential sources, and leading countries in Big Data research. Key findings reveal that real-time data processing and AI integration have significantly enhanced data management capabilities, supporting faster and more informed organizational decision-making. This study concludes by highlighting the importance of ethical governance and recommending future research on sector-specific adoption patterns and strategic frameworks that maximize Big Data’s value while safeguarding privacy and trust.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».