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La révolution numérique : le Big Data

La révolution numérique : le Big Data

Fév 26, 2018

 

Le Big Data, qu’est ce que c’est ?

Inventé par les géants du Web, une nouvelle forme technologique a vu le jour.
Suite à l’éclatement du volume des données, le Big Data ou « méga données », est venu au secours de plusieurs secteurs ; on évoque notamment, la mesure du risque, la météorologie, la médecine, la gestion de réseaux énergétiques complexes, lutte contre la criminalité… Les perspectives d’applications du Big Data ne sont encore pas totalement révélées.
Certains croient que cette nouvelle technologie pourrait probablement aider les entreprises à anticiper les risques et prévoyez la prise de décision, ou même les pousser à être plus compétitives grâce à des méthodes d’analyse tendancielle et prospective(de la conjoncture, de l’environnement, des marchés…)
L’explosion massive du volume des données a dépassé considérablement l’intuition et les capacités humaines, et même celle des outils informatiques dédiés spécialement à l’accès et la gestion de l’information et des bases de données.

De grands experts, spécialistes et de prestigieuses institutions de renommées dans le domaine de la technologie et de l’informatique, considèrent le développement du Big Data comme l’une de leurs plus grandes priorités de R&D Recherche et Développement et leur plus grand défis à relever dans les dix prochaines années, ce qui peut également à évoquer le phénomène en plein essor lui aussi, celui de l’intelligence artificielle qui s’appuie sur des neurones artificiels d’apprentissage.

Le Big Data regroupe un ensemble de techniques qui répond à une problématique appelée des 3V ; variété d’informations (provenant de plusieurs sources structurées, non-structurées, Opendata…), un Volume de données considérable (les masses de données sont sans cesse croissantes), et une certaine Vélocité à atteindre (car généralement, les données sont collectées, exploitées et analysées en temps réel).

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Les enjeux du Big Data

Les effets sont d’ordre institutionnel, Organisationnel et économique.
Ses enjeux sur la productivité des entreprises sont prometteurs. En effet, les entreprises qui adaptent ces techniques avancées à leur process en matière d’analyses et croisement des données, enregistrent des taux de rentabilité et de productivité meilleurs que leurs concurrents.
La collecte et l’exploitation d’une quantité assez massive d’information, exigent à ce qu’il y est des architectures applicatives et une infrastructure informatique solide.
Le Big Data soutient le recours au « Cloud Computing ». Le Cloud Computing est un système de stockage de grands volumes de fichiers. Celui-ci coûte cher aux entreprises, et en mobilisant de l’espace pour stocker et en consommant de l’énergie.

Dans le passé, la distinction concurrentielle se limitait à la simple détention de l’information ; des informations fines et ciblées des clients du marché et de l’environnement dans lequel opère l’entreprise. Suite au développement du web et du Big Data, des données massives et de tous genres deviennent facilement accessibles, l’enjeu serait de savoir les exploiter de manière rationnelle, d’y allouer des ressources matérielles conséquentes, d’affecter des compétences qualifiées afin d’en tirer un maximum d’avantages stratégiques et entretenir les changements liés à l’accès à ces différentes bases de données.
La majorité des entreprises ne dispose pas assez de compétences et / ou de moyens pour faire bon usage de ces masses de données, elle ne valorise pas la qualité et le contenu de la richesse informationnelle qu’elles détiennent et gaspillent inutilement des ressources matérielles, intellectuelles ou technologiques.
La question qui se pose serait ; doit-on confier la gestion et la gouvernance de l’information à des acteurs spécifiques ? Ceux qu’on appelle les « data scientists ».

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