Le vrai du faux | Le Big Data a-t-il encore des secrets pour vous ?

Temps de lecture : 2 minutes Vous n’avez pas prévu de faire le pont ? Allez, pour la peine, on vous incite à faire une petite pause et tester vos connaissances ! Chut, on ne dira rien, promis.

Le vrai du faux | Le Big Data a-t-il encore des secrets pour vous ?

À l’heure où la data a pris une place prépondérante dans notre vie (personnelle et professionnelle), saurez-vous démêler le vrai du faux ? Et bien, voici votre challenge du jour !

Le terme de Big Data est apparu récemment

Faux

1997. C’est l’année où est apparu pour la première fois le terme de « Big Data » dans un article publié par la NASA. À l’époque, ses auteurs décrivaient le problème qu’ils avaient rencontré avec un ensemble de données volumineux qui surpassait la capacité de mémoire de stockage de leurs disques (local et à distance). Ce n’est cependant qu’en 2008 que le terme s’est popularisé.

Le Big Data ne concerne que la quantité de données que nous générons

Faux

Il tient également compte d’autres types de données diverses (transactions financières, vidéos, textes, historique de recherche…). De ce fait, le Big Data est souvent connu sous le nom de « 4V » : Volume (pour la quantité croissante de données qu’il génère), Vélocité (pour la vitesse à laquelle ces dernières sont produites et traitées), Variété (pour leur diversité de forme) et Véracité (pour celles dont la nature est non structurée car soit obsolètes soit incorrectes).

L’analyse de données volumineuses exige des compétences spécifiques

Vrai

Que les profils soient internes à l’entreprise ou qu’il s’agisse d’experts externes, l’analyse de données n’est pas à la portée de tous. Base de données NoSQL, projets Open Source Hadoop ou encore Spark, sont par exemple des compétences indispensables que les professionnels en charge de la data doivent maîtriser. D’autres sont spécifiques à des disciplines telles que la science des données, l’analyse statistiques et quantitative, les algorithmes… On ne veut pas vous décevoir, mais si vous ne remplissez pas les cases, mieux vaut ne pas vous embarquer là-dedans.

Il faut analyser beaucoup de données pour obtenir des informations précises

Faux

Ce qu’il faut retenir du Big Data, ce n’est pas sa taille mais sa variété. Pas besoin d’analyser un grand nombre de données pour en tirer parti, le tout est que ces dernières soient de qualité. Réfléchissez à des sources nouvelles et variées, susceptibles de vous délivrer des informations complètes sur votre client. Apprenez à utiliser efficacement cette affluence de données pour prendre des décisions plus pertinentes.

N’importe quelle entreprise peut exploiter le Big Data

Vrai… et faux

En soi, vous avez raison, tout le monde peut s’intéresser à ce phénomène mais pour pouvoir collecter, stocker, analyser et sécuriser la donnée collectée, il vous faut disposer d’une infrastructure vous le permettant. Logiciels d’intégration, systèmes de stockage, serveurs conçus pour des données volumineuses… Vous l’aurez compris, prenez vos dispositions si vous décidez de passer le cap.

Personne ne peut prédire l’avenir du Big Data

Vrai

Le développement rapide des nouvelles technologies fausse sans aucun doute les prévisions que nous essayons de faire. Ce qui est certain, c’est que le Big Data n’en est qu’à ses débuts. La quantité de données que nous produisons augmente chaque jour sans cesse à mesure que le monde évolue et chaque élément de notre vie quotidienne en sera impacté.

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *