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Les mégadonnées font référence à la fusion de données provenant de différentes sources afin d’obtenir l’ensemble de données le plus complet possible. Des analyses visuelles peuvent aider à mieux interpréter ces données. La quantité totale des données est utilisée pour un ciblage plus efficace, ou Gestion de la relation client (CRM). L’objectif global de la collecte de données importantes est d’augmenter les ventes et les conversions. Les bases de données dites volumineuses connues communément sous l’appellation big data nécessitent des capacités de stockage qui ne peuvent plus être mesurées en gigaoctets.
Développement
Avec le développement rapide des supports de stockage, il existe encore plus de moyens d’analyser de grandes quantités de données et d’en tirer profit. De plus, la quantité de données à l’échelle mondiale a tout autant augmenté. On prévoit que le volume de données doublera tous les deux ans dans le monde. La raison en est la numérisation croissante du monde. Alors que les bases de données étaient auparavant maintenues ou saisies manuellement, elles sont aujourd’hui gérées par des machines et des ordinateurs rapides. Qu’il s’agisse de magasiner au supermarché, de réserver un voyage, de commander un repas au restaurant ou de gérer les données de son assurance maladie, chaque étape est enregistrée, gérée et organisée par ordinateur.
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Les données massives sont donc la conséquence d’une tendance générale de l’humanité à produire des volumes de données toujours plus importants. Aujourd’hui, les mégadonnées sont utilisées à la fois dans la science et dans les affaires.
Les Exigences techniques
Le traitement de grandes quantités de données nécessite de nombreuses étapes. Mais les mégadonnées ne peuvent plus être traitées efficacement avec la technologie conventionnelle, car cela suppose que le logiciel puisse gérer les éléments suivants :
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- traiter plusieurs enregistrements à la fois ;
- importer rapidement de grandes quantités de données ;
- rendre les bases de données disponibles rapidement ;
- gérer plusieurs requêtes de base de données en même temps.
Ces conditions sont remplies par des programmes payants tels que NeuroBayes, mais aussi par des logiciels tels que Hadoop.
Mégadonnées, Domaines d’Application
Les grandes entreprises, en particulier, voient des avantages significatifs avec des données importantes par rapport à leurs concurrents qui ont moins de données à leur disposition. En même temps, il est possible d’économiser beaucoup d’argent lorsque des processus de gestion entiers peuvent être contrôlés sur la base de données lue automatiquement. Mais même dans le domaine scientifique, de nouvelles méthodes d’évaluation à tester sur une base statistique ne sont possibles qu’à l’aide de grandes données.
Les applications suivantes sont envisageables et sont utilisées dans la pratique :
- des études de marché automatisées et rapides qui peuvent réagir immédiatement aux changements ;
- détecter la fraude dans les transactions financières ;
- analyse Web complète pour augmenter et optimiser les campagnes de marketing en ligne ;
- diagnostic médical complet ;
- maîtrise de la consommation d’énergie, par exemple dans un réseau intelligent ;
- possibilités élargies en matière de commerce électronique par le biais de ventes incitatives flexibles ou de ventes croisées ;
- enquêtes par sondage ou profilage pour les services de renseignement ou la police.
Traitement critique de grands volumes de données
Les mégadonnées sont considérées comme un des éléments les plus importants du marketing en ligne. Les grandes marques, en particulier, peuvent travailler avec des ensembles de données plus importants qui offrent un plus grand potentiel de marketing. Cependant, les données massives, tout comme le ciblage, sont souvent critiquées parce qu’il est possible de créer des profils d’utilisateurs très précis avec de grandes quantités de données. Cela fait des grandes données une énorme invasion de la vie privée des utilisateurs. Les entreprises qui travaillent avec de grosses données doivent informer leurs clients ou visiteurs dans le cadre de leur politique de confidentialité que les données des utilisateurs sont traitées ultérieurement.
Des entreprises comme Google ou d’autres fournisseurs de moteurs de recherche qui sont financées par la publicité, travaillent depuis des années avec des données importantes qu’elles obtiennent à partir des données des utilisateurs et d’autres sources disponibles. Les débats réguliers sur la protection de la vie privée illustrent le domaine problématique des « mégadonnées », car cela présente trop de souveraineté de données pour les entreprises individuelles. Mais même avec d’autres utilisateurs de gros volumes de données, il y a un risque accru que les données soient mal utilisées et que cet abus nuise aux citoyens à long terme.
Une autre critique des mégadonnées est qu’elles ne peuvent être analysées que sur la base d’algorithmes en raison de l’immense quantité de données et qu’elles ont donc une orientation très technique. Cependant, l’industrie des technologies de l’information en est au tout début du traitement de grandes quantités de données et on peut s’attendre à des méthodes d’évaluation plus précises.
Avantages pour le référencement
Si vous considérez les options fournies par les outils d’analyse Web tels que Google Analytics, il est évident que le référencement bénéficiera également des mégadonnées. Les optimiseurs de moteurs de recherche obtiennent des résultats partiels à partir d’énormes ensembles de données qui sont clairement présentés afin de les utiliser pour optimiser leurs projets, grâce à des comparaisons de référence, des outils de mots-clés, etc. De même, les grandes entreprises peuvent également obtenir des informations importantes pour les stratégies de référencement et de ciblage si elles fusionnent leurs bases de données.
