Les 5 grands enjeux du Big Data

    Big Data - posté le 12-07-2016 par Hind Bouzidi

    Big_DataPlus rien de semble arrêter la révolution Big Data. À la fois promesse d’un monde meilleur et angoisse d’un possible big brother, le Big Data est la nouvelle réalité de l’économie numérique : c’est le nouveau territoire de développement et de création de valeur pour les entreprises. Les opportunités semblent infinies, c’est pourquoi il faut s’approprier la data pour mieux la comprendre et l’apprivoiser, afin de se préparer au futur vers lequel elle semble nous mener. Quelles sont aujourd’hui les grands enjeux du Big Data pour les entreprises ?

     

    La qualité des données

    Pour se lancer dans l’aventure Big Data, encore faut-il savoir identifier et « nettoyer » régulièrement la donnée avec laquelle nous souhaitons travailler. Face à l’immensité des données et à leurs variétés, la qualité de la donnée elle-même doit être une priorité. Les bases de données comportent toutes des erreurs, souvent humaines, qu’il faut rectifier pour répondre aux standards requis. Dans ce sens, un audit de la qualité des données devrait être la première action de tout projet Big Data. Pour pallier ce problème, des actions de gouvernance de donnée peuvent aussi être mises en place afin de qualifier la pertinence de chaque data et de mettre en place des outils de correction automatique.

     

    Le traitement des données

    Les données sont partout et ne se présentent jamais de la même manière : à chaque base son format. Pour un certain nombre d’experts, le Big Data est d’ailleurs davantage une affaire de traitement que de volume. Pour favoriser l’intelligence de la donnée, des solutions de gestion et de traitement automatisé deviennent indispensables, tout comme la possibilité d’analyser la donnée en temps réel.

     

    La protection des données

    La plupart des données collectées par les entreprises à des fins stratégiques sont des données privées venues tout droit des comptes utilisateurs. L’utilisation de ces données est donc directement liée à la relation de confiance entretenue entre l’entreprise et ses clients. La question de la sécurité autour de ces données est par conséquent déterminante dans l’avenir du Big Data. Comme le rappelle le Règlement européen sur la protection des données en Europe, l’entreprise se doit de “sécuriser les données personnelles contre tout traitement non autorisé ou illégal, mais aussi contre la perte accidentelle, la destruction ou l’altération des données personnelles en mettant en œuvre les mesures de sécurité physique, technique et organisationnelle appropriées”. À l’heure des réseaux sociaux et des objets connectés plus que jamais, les procédés d’anonymisation et de protection des données personnelles sont au centre du débat, entre enjeux de liberté et questions économiques.

     

    L’image de la donnée

    L’algorithme ne suffit plus. Pour regarder le Big Data bien en face, l’expérience visuelle doit pouvoir répondre aux attentes et limites des différents publics, qu’ils soient data scientists, marqueteurs ou RH. C’est le défi que doivent aujourd’hui relever les experts de la datavisualisation dans le traitement graphique des données et dans le développement des outils d’accès à l’information : passer de la donnée aux connaissances par l’image et ouvrir les frontières techniques pour l’avenir de l’innovation et la recherche.

     

    L’humanité des données

    Finalement, le dernier et unique enjeu de l’utilisation que les entreprises feront de la data, c’est celui du respect envers l’humain qui est derrière. L’individu n’est pas une simple statistique, la donnée doit être là pour créer du lien avant tout, et nous accompagner intelligemment dans la relation entre ces qui produisent la donnée, les clients, et ceux qui l’exploitent, les entreprises.

     

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    À propos de l'auteur : Hind Bouzidi

    En tant que spécialiste de la communication, Hind fait preuve de pédagogie et de vulgarisation pour mettre à la portée de tous des sujets techniques dans le domaine des nouvelles technologies.

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