Données massives vs. Données réduites : principales différences

Le carburant qui alimente de nombreuses entreprises d’aujourd’hui, de toutes tailles, est la donnée, qui est la clé derrière les transformations axées sur les données et les stratégies d’intelligence artificielle (IA). Il est absolument nécessaire dans l’environnement commercial d’aujourd’hui, et c’est le sujet de nombreuses conversations de haut niveau.

Puisque les données sont si fondamentales et intégrées aux processus commerciaux, elles se sont diversifiées et englobent maintenant de nombreux types différents, ce qui peut les rendre intimidantes pour certaines personnes. Alors que de nombreuses personnes ont entendu parler de « données massives », elles ne savent peut-être pas exactement ce que cela implique ou qu’il existe d’autres types de données, tels que les « données réduites ».

Commençons par définir les deux :

• Données réduites : Les données réduites comprennent de petits ensembles de données qui ont souvent un impact sur les décisions prises dans le présent, ce qui signifie qu’elles sont généralement suffisamment petites pour être comprises par les humains en termes de volume et de format. Les données réduites n’ont pas le même niveau d’impact que les données massives en termes d’entreprise globale. Au lieu de cela, elles ont un impact plus important sur les décisions à court terme et actuelles.
• Données massives : Le terme « données massives » est devenu très populaire au cours des dernières années. Il s’agit de grandes collections de données structurées et non structurées qui sont trop complexes pour être traitées par les humains. Environ 2,5 quintillions d’octets de données sont créés chaque jour, ce qui a conduit à l’essor des données massives. Cela fait référence aux volumes massifs de données produites numériquement, y compris les données web générées par les e-mails, les sites Web, les sites de réseaux sociaux, les plateformes de streaming, etc. Les données massives font également référence aux grands ensembles de données qui sont trop complexes pour être traités par des méthodes de traitement de données conventionnelles, ce qui signifie que de nouvelles techniques algorithmiques doivent être utilisées.

Les trois V des données massives

Les données massives sont souvent définies par les experts en utilisant les « trois V », qui sont le volume, la variété et la vitesse. Ces trois V sont l’une des principales différences entre les données massives et les données réduites.

• Volume : Le volume de données est la quantité de données disponibles pour le traitement. Les données massives nécessitent un grand volume d’informations, tandis que les données réduites n’en ont pas besoin dans la même mesure. 
• Variété : La variété des données est le nombre de types de données. Alors que les données étaient autrefois collectées à partir d’un seul endroit et livrées dans un seul format, tel que Excel ou CSV, elles sont maintenant disponibles dans de nombreux formats non traditionnels, tels que la vidéo, le texte, le PDF, les graphiques de réseaux sociaux, les appareils portables, etc. Ce niveau de variété nécessite plus de travail et de puissance analytique pour la rendre gérable. 
• Vitesse : La vitesse des données est la rapidité à laquelle les informations sont acquises et traitées. Puisque les données massives sont constituées de grandes quantités d’informations, elles sont généralement analysées périodiquement. En revanche, les données réduites peuvent être traitées beaucoup plus rapidement, ce qui explique pourquoi elles impliquent souvent des informations en temps réel.

Avantages des données réduites et des données massives

Il existe de nombreux avantages à utiliser des données réduites au lieu de données massives. Pour commencer, elles sont partout où vous regardez. Par exemple, les réseaux sociaux sont remplis de données réduites sur les utilisateurs, et les smartphones et les ordinateurs créent des données réduites chaque fois qu’ils se connectent à des applications.

Voici quelques-uns des autres principaux avantages des données réduites :

• Plus faciles et plus exploitables : Les données réduites sont plus faciles à comprendre et à traiter pour les humains. Elles sont plus exploitables à court terme, ce qui signifie qu’elles peuvent se traduire par une intelligence commerciale immédiate.
• Visualisation et inspection : Les données réduites sont beaucoup plus faciles à visualiser et à inspecter, puisqu’il est impossible de le faire manuellement avec les données massives. 
• Plus proches de l’utilisateur final : L’une des meilleures façons de comprendre une entreprise est de se concentrer sur les utilisateurs finals, et comme les données réduites sont plus proches de l’utilisateur final et souvent axées sur l’expérience individuelle, elles peuvent aider à atteindre cet objectif. 
• Plus simples : Les données réduites sont plus simples que les données massives, ce qui les rend plus faciles à comprendre pour tout le monde, des parties prenantes aux décideurs. Presque tout le monde peut comprendre les données réduites, ce qui est utile pour les organisations qui cherchent à équiper tous leurs employés d’une puissance basée sur les données.

Avec tout cela, il est important de reconnaître que les données massives sont un outil incroyable dans les entreprises, et qu’elles présentent de nombreux avantages par rapport aux données réduites.

Voici quelques-uns des principaux avantages des données massives :

• Meilleure compréhension des clients : Les sources de données massives éclairent les clients et aident une entreprise moderne à les comprendre. 
• Amélioration de l’intelligence de marché : L’utilisation des données massives peut également conduire à une compréhension plus approfondie et plus large des dynamiques du marché. Outre l’analyse concurrentielle, elle peut également aider au développement de produits en donnant la priorité à différents préférences client. 
• Gestion de la chaîne d’approvisionnement : Les systèmes de données massives intègrent les données sur les tendances client pour permettre une analyse prédictive, ce qui aide à maintenir le réseau mondial de la demande, de la production et de la distribution en fonctionnement. 
• Innovation basée sur les données : Les outils et les technologies de données massives peuvent conduire au développement de nouveaux produits et services. Même les données elles-mêmes peuvent devenir un produit après avoir été nettoyées et préparées. 
• Amélioration des opérations commerciales : Les données massives peuvent améliorer toutes sortes d’activités commerciales en aidant à optimiser les processus commerciaux pour générer des économies de coûts, augmenter la productivité et accroître la satisfaction client. Elles peuvent également améliorer les opérations physiques en combinant les données massives et la science des données pour informer les horaires de maintenance prédictifs, par exemple.

Les données massives ne sont pas toujours meilleures

Il y a beaucoup d’hystérie autour des données massives, mais elles ne sont pas toujours préférables. Alors que les données massives ont été les plus populaires des deux, les données réduites deviennent de plus en plus reconnues comme un acteur important dans ce nouvel environnement commercial. L’une des principales raisons pour lesquelles les données massives peuvent ne pas être préférées aux données réduites a trait à la sécurité et au stockage.

La sécurité est extrêmement cruciale lorsqu’il s’agit de grandes quantités de données, mais les données massives peuvent rendre cela extrêmement difficile pour certaines organisations. À mesure que les données massives augmentent, elles deviennent également difficiles à stocker et à gérer. Les bases de données traditionnelles utilisées pour les données réduites ne sont pas conçues pour les données massives. Par conséquent, les bases de données de données massives privilégient les performances et la flexibilité par rapport à la sécurité.

Le futur des données réduites et des données massives

Alors que les données massives continueront à être populaires parmi les entreprises de tous types, les données réduites devraient continuer à gagner en importance et en popularité. L’une des principales raisons behind cela est que les données réduites permettent aux petites entreprises de s’impliquer dans ce monde axé sur les données.

Certaines des mêmes techniques utilisées pour les données massives seront continues à être appliquées aux données réduites, telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, ce qui peut conduire à des solutions d’IA plus intelligentes mais moins gourmandes en données.

Bien qu’il soit possible d’analyser les données réduites sans ordinateurs, les méthodes d’apprentissage automatique et statistiques aident à mieux comprendre les données et à identifier des modèles qui seraient autrement impossibles à détecter manuellement. Ces modèles peuvent alors fournir une compréhension plus approfondie de l’entreprise et de ses clients, et lorsqu’ils sont dérivés de données réduites, ils peuvent souvent être plus informatifs que les analyses de données massives, qui sont parfois plus difficiles à traduire en actions.

Que une entreprise choisisse de tirer parti du pouvoir des données réduites ou des données massives, il est certain que l’importance des données ne fera que continuer à augmenter. Nous verrons de nombreux nouveaux types de données à l’avenir, et ensemble, tous ces types forment notre monde axé sur les données.