Traiter toujours plus de données dans tous les secteurs

Le terme Big Data (“mégadonnées” en français) est utilisé depuis les années 90, mais son sens a évolué avec les technologies. Historiquement, il désigne des ensembles de données si volumineux qu’ils dépassent largement les outils disponibles, que ce soit nos propres capacités cognitives ou les moyens informatiques en vigueur.

L’explosion des données

Avec l’explosion des technologies, ces mégadonnées ont changé les règles du jeu. Capture, stockage, recherche, partage, analyse, visualisation et sécurité de ces informations sont devenus des défis techniques, autant en matière de hardware que de software.

Aujourd’hui, il est amusant de se rappeler qu’au début des années 90, stocker et analyser (lentement) 1 téraoctet de données était un exploit !

Il faut aussi comprendre que le volume de ces données n’est qu’une dimension du problème Big Data. Il en existe quatre autres : variété, vélocité, valeur et véracité (ou fiabilité). Pour simplifier, disons qu’il faut traiter toujours plus de données différentes, qui arrivent avec une vitesse grandissante, tout en étant capable de les trier, et tout ça le plus vite possible !

Le BigData crée de la valeur

De nos jours, “Big Data” change peu à peu de sens pour faire référence à l’analyse de ces volumes de données. Un processus qui leur donne de plus en plus de valeur avec l’évolution des méthodes disponibles. Analyse du comportement des utilisateurs d’un produit, prédiction financière ou météo, anticipation des opportunités de business, etc. : les données affluent, dans tous les secteurs. Car nous en générons toujours plus, capturées depuis nos smartphones, nos ordinateurs, les objets connectés, etc.

L’envie d’utiliser ces informations le plus pertinemment possible est là pour de nombreux acteurs du marché, mais les moyens n’étaient pas forcément accessibles.

Modern Data sharing / Partage de données

Le partage des données est un axe majeur de création de valeur dans l’économie numérique. Il permet sans dupplication un accès facile aux données entre les équipes d’une même entreprise.

Le partage de données peut aussi avoir lieu entre des unités commerciales différentes, entre des clients et des partenaires commerciaux. Les règles de fonctionnement peuvent conduire à des mécanismes de monétisation des données.

Un flux continu de données entre les différentes parties de confiance peut être mis en place, sans que des heures, voire des jours, soient nécessaires aux échanges.

En conséquence, de nouveaux modèles d’affaires et de nouvelles opportunités de marché peuvent émerger, contrairement à ce qui était prévu auparavant.

Les entreprises qui tirent parti des écosystèmes de partage de données, créent des opportunités. Ces opportunités permettent aux organisations de mieux utiliser leurs ressources en leur permettant de consacrer du temps à l’analyse des données plutôt qu’à leur recherche et à leur demande d’accès, tout en ayant plus de données à portée de main pour les analyser.

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