Les donn\u00e9es massives sont un sous-secteur du renseignement commercial. Issues de l\u2019activit\u00e9 de l\u2019entreprise, on ne peut gu\u00e8re les exploiter avec les syst\u00e8mes de gestion informatique traditionnels. Les entreprises en accumulent de toutes sortes, mais elles ne peuvent plus s\u2019en servir par la suite. La gestion des donn\u00e9es massives change la situation. En gros, il s\u2019agit de densifier les informations existantes afin qu\u2019elles produisent un savoir: sur le march\u00e9, les clients, les concurrents, etc. \u00abSi les entreprises savaient ce qu\u2019elles savent\u2026\u00bb, cette complainte des ann\u00e9es quatre-vingt reste d\u2019actualit\u00e9. <\/p>\n
\nId\u00e9alement, ce nouveau secteur consid\u00e8re le pr\u00e9sent en temps r\u00e9el, afin de pouvoir r\u00e9pondre rapidement et correctement aux exigences du march\u00e9. Prenons l\u2019exemple d\u2019une connexion entre des services d\u2019informatique en nuage et des t\u00e9l\u00e9phones intelligents (\u00absmartphones\u00bb). Une \u00e9valuation anonymis\u00e9e des donn\u00e9es sur les d\u00e9placements des appareils portables peut montrer o\u00f9 se trouvent leurs utilisateurs. En exploitant ces informations, des entreprises sp\u00e9cialis\u00e9es seraient m\u00eame en mesure de fournir des renseignements en temps r\u00e9el sur les bouchons dans les villes.Les donn\u00e9es massives apportent ainsi une valeur ajout\u00e9e. Elles le font gr\u00e2ce \u00e0 de nouveaux outils qui permettent d\u2019agir vite et de pr\u00e9parer des services avant m\u00eame que les clients n\u2019en ressentent le besoin. Ces nouvelles techniques incluent des principes relatifs aux banques de donn\u00e9es ainsi que la possibilit\u00e9 d\u2019adapter l\u2019infrastructure TI au but de chaque application en se servant de l\u2019informatique en nuage.
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\nLes entreprises se posent essentiellement deux questions: comment raccourcir le temps n\u00e9cessaire pour mettre sur le march\u00e9 des produits innovants et comment mieux comprendre de quoi nos clients ont besoin? Dans les deux cas, l\u2019analyse des donn\u00e9es massives apporte des r\u00e9ponses. L\u2019anticipation du service \u00e0 la client\u00e8le est un exemple. En l\u2019occurrence, la technologie s\u2019av\u00e8re utile: si, par exemple, les imprimantes transmettent r\u00e9guli\u00e8rement des informations sur leur \u00e9tat de fonctionnement, le service \u00e0 la client\u00e8le prend les devants et remplace la cartouche d\u2019encre avant que le client ne s\u2019aper\u00e7oive du probl\u00e8me.
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\nExploiter une quantit\u00e9 croissante de donn\u00e9es n\u00e9cessite une infrastructure de r\u00e9seau performante. C\u2019est l\u00e0 qu\u2019intervient le nuage. Gr\u00e2ce \u00e0 lui, les entreprises peuvent acc\u00e9der \u00e0 une masse d\u2019informations sans investir dans leurs propres applications. L\u2019informatique en nuage permet de construire rapidement les grandes infrastructures n\u00e9cessaires \u00e0 l\u2019analyse des donn\u00e9es. Les entreprises utilisent \u2013 et paient \u2013 ces infrastructures pendant une dur\u00e9e limit\u00e9e \u00e0 leurs besoins.Un jour ou l\u2019autre, les soci\u00e9t\u00e9s commerciales d\u00e9poseront aussi des applications strat\u00e9giques dans le nuage ou les exploiteront depuis l\u2019ext\u00e9rieur. Cela n\u00e9cessite une plateforme s\u00fbre \u00e0 tous les points de vue: disponibilit\u00e9, protection et s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es. L\u2019anonymat de nombreux fournisseurs internationaux et les ambigu\u00eft\u00e9s concernant le lieu de stockage des donn\u00e9es suscitent un certain malaise chez les responsables de la branche informatique. Si un utilisateur place ses photos sur le nuage, par exemple, il n\u2019a aucun moyen de savoir o\u00f9 elles se trouvent et quelles sont les bases juridiques en vigueur. Il ne sait m\u00eame pas si ses photos lui appartiennent encore.
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\nHormis les outils et le nuage, les entreprises ont besoin de sp\u00e9cialistes pour analyser les donn\u00e9es. Or, il n\u2019existe pas encore de formation \u00e0 ce niveau. Le travail est g\u00e9n\u00e9ralement fait par le responsable du secteur ou par le scientifique dont c\u2019est la sp\u00e9cialit\u00e9. En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, ce dernier est un math\u00e9maticien ou un statisticien disposant d\u2019un savoir sp\u00e9cifique dans le traitement et l\u2019analyse de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Tous deux d\u00e9tiennent les cl\u00e9s de l\u2019avenir num\u00e9rique de l\u2019entreprise.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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