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La fin de la hype pour le Big Data ?

Un article sorti quelques semaines auparavant avait pour titre : « Le Big Data c’est dépassé, le Machine learning c’est l’avenir ». Le post s’était inspiré du modèle « cycle du hype » préconisé par l’entreprise américaine Gartner qui démontrait que l’engouement déclenché autour du big data en 2014 n’avait pas rencontré le même succès qu’en 2015.

L’article met le doigt sur un point essentiel : l’essoufflement de la hype, de l’engouement autour du big data pourrait-être dû à des technologies considérées comme innovantes jusqu’à l’année dernière mais utilisées par tout le monde depuis. (Les technologies qui ont contribué à la hype de 2015 – qui regroupe les véhicules autonomes, le machine learning, et l’IoT – procèdent toutes de la même manière, elles produisent et dépendent d’une vaste quantité de données).

Ce n’est pas la première fois que la fin prématurée du big data est annoncée. Suite à un article publié l’année dernière dans le journal hebdomadaire Science, relatant la tentative de Google d’anticiper des vagues d’épidémie de grippe à l’aide du big data qui, au final, surestimait de très loin le nombre de cas concernés, les gros titres sur lesquels on pouvait lire que le big data était une grosse erreur ne cessaient d’affluer.

Des données pour le moins impressionnantes

Cependant le big data n’est pas responsable de la mauvaise analytique et par-dessus-tout il ne peut pas disparaître. Nous nageons en plein dedans et cela n’est pas prêt de changer. En effet l’Homme a créé plus de données au cours de ces deux dernières années que dans toute l’histoire de l’humanité.

On estime que pour 2020, environ 1.7 megabytes d’information sera créé à chaque seconde pour chaque être humain de la planète. D’ici là, toutes les connaissances en numérique que l’Homme aura emmagasiné atteindront environ 44 zettabytes, soit 44 mille milliards de gigabytes, contre seulement 4.4 zettabytes aujourd’hui.

Le problème réside dans notre faculté d’analyser correctement ces données en adéquation avec les taux que l’on créé.

Toutefois il se serait possible de rattraper le retard occasionné grâce, entre autre, à l’association entre le big data et l’analytique un courant bénéfique pour les entreprises. Avec le temps, les compétences ne cesseront de s’améliorer pour atteindre des taux prodigieux.

Big data vieux

L’avenir du Big Data est-il menacé ?

Les gens se souviennent-ils du tapage médiatique autour du e-commerce ou du business intelligence ? Ces deux notions avaient été surévaluées  et ne tenaient pas leurs promesses, mais le phénomène quant à lui est devenu bien réel et fait désormais parti à la fois de notre vie quotidienne et du monde des affaires.

Il en sera de même- si ce n’est déjà le cas- pour le big data. Il se pourrait que la hype s’estompe progressivement car les vastes quantités de données ne sont désormais plus un mystère pour personne. Même les plus petites entreprises dirigées par une seule personne peuvent accéder à leurs propres données, qui n’étaient pas accessibles jusque-là, et les analyser.

A ce jour, seulement 0.5 % des données créées sont analysées et utilisées. Selon certaines estimations, une simple augmentation de 10% dans l’accessibilité des données engendrait plus de 65 millions de dollars de bénéfice net pour une entreprise Fortune 1000 typique (liste établie par le magazine américain Fortune qui répertorie les plus grandes entreprises américaines classées par chiffre d’affaires).

Aucune entreprise digne de ce nom ne peut se permettre d’ignorer ces chiffres. C’est pourquoi la pérennité du big data est assurée, qu’il soit le fruit de la hype, de l’engouement ou pas.

Les données ne vont pas se métamorphoser d’une seconde à l’autre, une personne finira bien par comprendre un jour comment les utiliser à bon escient. La seule véritable question qui se pose alors : quelles entreprises seront les premières à récolter le plus de récompenses ?