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Mégadonnées (big data)
Mégadonnées (big data)
L’émergence des nouvelles technologies continue de bouleverser les façons de faire des entreprises québécoises.
Les mégadonnées (données massives ou big data), par exemple, constituent un moteur d’innovation dont le potentiel est indéniable. Celles-ci sont utilisées dans plusieurs domaines : les sciences, le marketing, le service à la clientèle, le développement durable, les transports, la santé, etc. De plus en plus d’entreprises tendent à intégrer les mégadonnées dans leur stratégie d’affaires.
Coup d’œil sur cette technologie numérique avancée.
Qu’entend-on par mégadonnées?
Les mégadonnées se définissent comme l’ensemble des données produites par différentes sources et dont la quantité est tellement grande qu’il devient impossible de les gérer avec de simples gestionnaires de bases de données.
Les mégadonnées comprennent notamment :
- l’historique des transactions de commerce électronique;
- les courriels;
- les échanges sur les réseaux sociaux;
- les données transmises par les téléphones intelligents;
- les contenus diffusés dans le Web (images, textes, vidéos, etc.);
- les données de géolocalisation.
Ces données massives ne se comptent plus seulement en gigaoctets (Go), mais aussi en téraoctets (To), en pétaoctets (Po) et en exaoctets (Eo). L’entreprise doit être en mesure d’utiliser une nouvelle approche technologique pour stocker, traiter et utiliser ces données de manière efficace.
Dimensions
Les mégadonnées se caractérisent par quatre dimensions.
Le volume
La quantité de plus en plus importante de données produites quotidiennement par l’entreprise.
La variété
La multiplication des types de données produites, qu’elles soient structurées ou non :
- données structurées : généralement du texte organisé dans des bases de données;
- données non structurées : photos, vidéos, textos, etc.
La vélocité (ou la vitesse)
La production, l’analyse et le partage des données en temps réel.
La véracité
La précision, la cohérence, la fiabilité et la validité des données. La véracité est souvent vue comme la quatrième dimension des mégadonnées.
Quels avantages puis-je en retirer?
Plusieurs secteurs d’une entreprise peuvent profiter des mégadonnées : l’informatique, la production, le marketing, etc. Cette technologie aide à comprendre des comportements ou des besoins autant actuels que futurs. Elle constitue donc un moyen efficace pour innover, cibler les comportements des consommateurs, mieux percevoir les logiques d’achat, faire croître les ventes et ouvrir les marchés.
L’entreprise qui met en place des moyens efficaces et adaptés à ses besoins pourra non seulement recueillir une quantité impressionnante de données précieuses, mais elle pourra aussi les traiter de manière à en tirer profit.
Existe-t-il des exemples d’application?
Les mégadonnées peuvent être utiles à des entreprises de tous horizons.
Voici deux exemples d’application.
- Un marché d’alimentation québécois offre un programme de récompenses personnalisé qui analyse les données d’achats des clients. L’entreprise peut alors offrir à ces derniers des rabais adaptés à leurs habitudes de consommation.
- Une entreprise française a diffusé une publicité pour un hôtel à Paris à des internautes qui cherchaient un trajet vers cette destination, faisant ainsi bondir le nombre de réservations en ligne chez l’opérateur hôtelier.
Où trouver de l’information, des ressources et du soutien?
Les mégadonnées font partie des créneaux à fort potentiel de croissance pour lesquels le Québec détient des atouts particuliers. La Stratégie numérique du gouvernement du Québec leur accorde une place importante. Elle présente les actions et les moyens nécessaires pour accélérer la transformation des entreprises et des organisations québécoises vers le numérique.
Les organismes québécois suivants sont impliqués (collecte, traitement, analyse, formation, etc.) dans les mégadonnées :
- Institut de valorisation des données (IVADO) – Campus Montréal
- Chaire d’excellence en recherche du Canada sur la science des données pour la prise de décisions en temps réel – Polytechnique Montréal
- Centre de recherche en données massives de l’Université Laval
- Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA) – Université de Montréal
- Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD) – Campus Montréal
- Centre de recherche informatique de Montréal (CRIM)
- PROMPT : financement de la R-D en TIC
- Calcul Québec
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