Glossaire du Web - Le vocabulaire des développeurs Web

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Back-End (Partie cachée d'un site ou applicaton Web)

Le Back-End est la partie d'une application Web qui n'est pas exposée (ou peu exposée) aux visiteurs. Pratiquement, le Back-End est un ensemble de pages Web dont l'accès est limité à un certain nombre d'utilisateurs (appelés administrateurs ou modérateurs). Ces pages permettent de gérer le contenu qui sera exposé aux visiteurs du site Web (voir Front-End). On peut dire qu'il s'agit de l'arrière-boutique d'un site Web dont l'accès passe par une authentification de la part des administrateurs. Ces derniers peuvent par conséquent agir sur le contenu et la présentation de la partie publique via une sorte de panneau de gestion qui contient les menus qui donnent accès aux différentes rubriques du sites Web.
C'est aux développeurs Back-End que l'on confie la réalisation de cette partie. Un développeur Back-End doit maitriser un ensemble de langages et de technologies comme par exemple PHP, Python, Node.js, SQL...

Base de données

Une base de données est une structure où sont stockées les données de différents types organisées dans des tables souvent reliées entre elles. Elle est gérée par un logiciel nommé Système de Gestion de Base de Données (SGBD).
Les sites Web dynamiques reposent, dans la plupart des cas, sur des bases de données. En effet, au lieu d'intégrer directement le contenu dans le code source (HTML ou XML), celui ci est déposé dans la base et appelé par des programmes (comme PHP) afin qu'ils soit intégré à la page Web avant son chargement sur le navigateur.

Big Data (Mégadonnées)

Le Big Data (ou Mégadonnées) fait référence à un grand volume de données qui ne peuvent pas être traitées de manières traditionnelles (bases de données relationnelles, tableurs, fichiers XML ou Json...).
Le terme Big Data a vu le jour après la démocratisation des appareils mobiles et l'IoT (Internet of Things ou Internet des objets). En effet, ces technologies produisent un très grand volume de données de nature différentes. Ces données sont ensuite injectés dans le réseaux Internet et pour pouvoir les traiter, il faut mobiliser de nouvelles techniques comme les bases de données NoSQL (Not Only SQL) comme MongoDB, Cassandra ou Hbase.
Le Big Data est caractérisé par les 5V (Volume, Vitesse, Variété, Véracité et Valeur).