Définition : Qu’est-ce que le Big Data ?

==== Le big data, littéralement « grosses données », ou mégadonnées (recommandé3,4), parfois appelées données massives5, désigne des ensembles de données devenus si volumineux qu'ils dépassent l'intuition et les capacités humaines d'analyse et même celles des outils informatiques classiques de gestion de base de données ou de l'information6.

L’explosion quantitative (et souvent redondante) de la donnée numérique contraint à de nouvelles manières de voir et analyser le monde7. De nouveaux ordres de grandeur concernent la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données. Les perspectives du traitement des big data sont énormes et en partie encore insoupçonnées ; on évoque souvent de nouvelles possibilités d'exploration de l'information diffusée par les médias8, de connaissance et d'évaluation, d'analyse tendancielle et prospective (climatiques, environnementales ou encore sociopolitiques, etc.) et de gestion des risques (commerciaux, assuranciels, industriels, naturels) et de phénomènes religieux, culturels, politiques9, mais aussi en termes de génomique ou métagénomique10, pour la médecine (compréhension du fonctionnement du cerveau, épidémiologie, écoépidémiologie...), la météorologie et l'adaptation aux changements climatiques, la gestion de réseaux énergétiques complexes (via les smartgrids ou un futur « internet de l'énergie »), l'écologie (fonctionnement et dysfonctionnement des réseaux écologiques, des réseaux trophiques avec le GBIF par exemple), ou encore la sécurité et la lutte contre la criminalité11. La multiplicité de ces applications laisse d'ailleurs déjà poindre un véritable écosystème économique impliquant, d'ores et déjà, les plus gros joueurs du secteur des technologies de l'information12.

Certains[Qui ?] supposent que le big data pourrait aider les entreprises à réduire leurs risques et faciliter la prise de décision, ou créer la différence grâce à l'analyse prédictive et une « expérience client » plus personnalisée et contextualisée13.

Divers experts, grandes institutions (comme le MIT14 aux États-Unis, le Collège de France15 en Europe), administrations16 et spécialistes sur le terrain des technologies ou des usages17 considèrent le phénomène big data comme l'un des grands défis informatiques de la décennie 2010-2020 et en ont fait une de leurs nouvelles priorités de recherche et développement, qui pourrait notamment conduire à l'Intelligence artificielle en étant exploré par des réseaux de neurones artificiels autoapprenants18. ====

== Le phénomène Big Data ==

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==== L’explosion quantitative des données numériques a obligé les chercheurs à trouver de nouvelles manières de voir et d’analyser le monde. Il s’agit de découvrir de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse et la présentation des données. Ainsi est né le « Big Data ». Il s’agit d’un concept permettant de stocker un nombre indicible d’informations sur une base numérique. Selon les archives de la bibliothèque numérique de l’Association for Computing Machinery (ou ACM) dans des articles scientifiques concernant les défis technologiques à relever pour visualiser les « grands ensembles de données », cette appellation est apparue en octobre 1997.

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== Le Big Data, c’est quoi ? ==

Littéralement, ces termes signifient mégadonnées, grosses données ou encore données massives. Ils désignent un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information ne peut vraiment travailler. En effet, nous procréons environ 2,5 trillions d’octets de données tous les jours. Ce sont les informations provenant de partout : messages que nous nous envoyons, vidéos que nous publions, informations climatiques, signaux GPS, enregistrements transactionnels d’achats en ligne et bien d’autres encore. Ces données sont baptisées Big Data ou volumes massifs de données. Les géants du Web, au premier rang desquels Yahoo (mais aussi Facebook et Google), ont été les tous premiers à déployer ce type de technologie.

Cependant, aucune définition précise ou universelle ne peut être donnée au Big Data. Etant un objet complexe polymorphe, sa définition varie selon les communautés qui s’y intéressent en tant qu’usager ou fournisseur de services. Une approche transdisciplinaire permet d’appréhender le comportement des différents acteurs : les concepteurs et fournisseurs d’outils (les informaticiens), les catégories d’utilisateurs (gestionnaires, responsables d’entreprises, décideurs politiques, chercheurs), les acteurs de la santé et les usagers.

Le big data ne dérive pas des règles de toutes les technologies, il est aussi un système technique dual. En effet, il apporte des bénéfices mais peut également générer des inconvénients. Ainsi, il sert aux spéculateurs sur les marchés financiers, de manière autonome avec, à la clé, la constitution des bulles hypothétiques.

L’arrivée du Big Data est maintenant présentée par de nombreux articles commeune nouvelle révolution industrielle semblable à la découverte de la vapeur(début du 19e siècle), de l’électricité (fin du 19e siècle) et de l’informatique (fin du 20esiècle). D’autres, un peu plus mesurés, qualifient ce phénomène comme étant la dernière étape de la troisième révolution industrielle, laquelle est en fait celle de « l’information ». Dans tous les cas, le Big Data est considéré comme une source de bouleversement profond de la société.

Big Data : l’analyse de données en masse Inventé par les géants du web, le Big Data se présente comme une solution dessinée pour permettre à tout le monde d’accéder en temps réel à des bases de données géantes. Il vise à proposer un choix aux solutions classiques de bases de données et d’analyse (plate-forme de Business Intelligence en serveur SQL…).

Selon le Gartner, ce concept regroupe une famille d’outils qui répondent à une triple problématique dite règle des 3V. Il s’agit notamment d’un Volume de données considérable à traiter, une grande Variété d’informations (venant de diverses sources, non-structurées, organisées, Open…), et un certain niveau de Vélocité à atteindre, autrement dit de fréquence de création, collecte et partage de ces données. ====