L’objectif de l’analytique Big Data est de mieux exploiter les ensembles volumineux de données dans le but de : Déceler des corrélations entre des informations, Identifier des schémas et tendances auparavant inconnus, Mieux comprendre les préférences des clients ou cibles.
Lire la suite
Par conséquent quels sont les enjeux et les risques du big data ?
Entropie incontrôlée et infobésité
Le big data est par sa définition même sujet à un autre danger intrinsèque majeur : le « déluge de données » (data deluge). Celui-ci correspond à une surproduction d’informations que l’on ne sait pas traiter correctement, ou sinon au détriment de leur véracité ou de leur valeur.
Ce déluge se traduit par un accès paralysé aux données, une multiplication des outils de piratage et des dérives parasitaires, notamment l’exploitation de données personnelles. Ces risques se cumulent et rendent le big data particulièrement dangereux pour les systèmes et les individus. Dégradation de l’information Les données accumulées au cours des dernières années ont révélé des lacunes importantes dans l’information dont les citoyens ont besoin pour comprendre les problèmes actuels et les projets futurs. Parmi celles-ci, on peut citer, par exemple, l’inaccessibilité aux services publics de qualité, l’érosion du patrimoine naturel, les risques d’avoir une économie défaillante, la pauvreté et la précarité. Détournement de la puissance publique et de l’influence Les données collectées au cours des dernières années permettent également de découvrir des manipulations massives et des stratégies d’influence politique et économique. Ces dérives ont notamment consisté à l’utilisation de données personnelles pour influencer les opinions publiques, à créer des cartels à l’échelle mondiale, à détourner les investissements publics, à exploiter les personnes et à préparer des élections frauduleuses. Conflits entre les Etats et les entreprises Les données
Comment les PME Peuvent-elles recourir au Big Data de façon simple et rapide ? Une entreprise peut aussi faire le choix de souscrire une offre chez un opérateur de Cloud public, privé ou auprès d’une startup spécialisée dans le Big Data. En faisant ce choix, l’entreprise accède via internet aux outils de Big Data (infrastructures, logiciels et stockage).
Ces outils permettent aux PME de mieux exploiter les données pour améliorer leurs processus et leurs performances.
Quelles caractéristiques du Big Data compliquent l’exploitation des données ?
Ce volume vertigineux de données ne peut plus être collecté, stocké, géré et exploité par les solutions informatiques traditionnelles combinant infrastructures matérielles et bases de données relationnelles. En vue de trouver les solutions technologiques adéquates, une première phase de clarification conceptuelle du Big Data s’est imposée. Ainsi, des cabinets d’étude et d’analyse ont proposé la règle des 3V : Volume, Vélocité, Variété.
Quels sont les 2 objectifs principaux du traitement des données du Big Data ? L’objectif principal du Big Data est de réussir à faire apparaître des enseignements (insights) et des connexions entre de gros volumes de données de nature hétérogène qui seraient impossible à obtenir avec les méthodes classiques d’analyse des données.
Quels enjeux économiques et écologiques sont liés au Big Data ?
Deux enjeux environnementaux majeurs sont inhérents aux datacenters : la consommation importante de métaux rares et précieux pour la conception des serveurs et autres appareils utilisés ainsi que l’immense consommation d’électricité. Quels sont les impacts du Big Data sur l’emploi ? Le Big Data s’installe de plus en plus au cœur du recrutement et facilite toutes les étapes liées à la recherche de profils adaptés. Cette automatisation du recrutement impacte de plus belle les professionnels du métier qui doivent s’adapter face à cette évolution technologique.
Quelles peuvent être les conséquences de l’exploitation massive des données du Big Data ?
Par ailleurs, le Big Data contribue à « l’augmentation des équipements », c’est-à-dire le renforcement du potentiel des équipements, au travers de l’analyse des données émises par les machines, et favorisant l’autodiagnostic, la maintenance prédictive, et l’anticipation des pannes. Comment le Big Data peut contribuer à la performance de Tesla ? Pour récupérer les données, Tesla se base sur le « crowdsourcing », via les multiples senseurs et capteurs intégrés à ses véhicules autonomes qui permettent à ses véhicules de collecter toutes les données alentours.
Par la suite qu’est-ce que le big data pdf ?
“Le Big Data (ou mégadonnées) représente les collections de données caractérisées par un volume, une vélocité et une variété si grands que leur transformation en valeur utilisable requiert l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques spécifiques. »
