Inexorable, l'explosion des volumes de données est en marche. Et avec elle, celle des besoins de rapidité et d'efficacité des traitements. Mais quels sont les enjeux de ce qu'il est convenu d'appeler le «Big Data» et les entreprises sont-elles prêtes à y faire face ?
L'expression “Big Data” (ou grosse donnée, ou données volumineuses) est apparue pour la première fois en 2008 : elle a émergé car la quantité de données à traiter ces dernières années est sans équivalent avec ce qui se passait il y a seulement 10 ans et augmente de manière explosive. Selon Franck Cohen, président de SAP EMEA, “on crée actuellement le même volume de données en deux heures qu'on en a créé depuis le début de l'humanité jusqu'en 2003”. Sans que tous les chiffres avancés soient aussi spectaculaires, les observateurs s'accordent à constater une croissance exponentielle des volumes de données, liée à un besoin de numérisation à tout crin des documents en tous genres : les entreprises capturent désormais quotidiennement des milliards de milliards d'octets dans tous les domaines, depuis des données clients ou fournisseurs jusqu'aux données opérationnelles ou contractuelles, sans oublier les millions de capteurs disséminés à travers tous les réseaux, dans des unités embarquées dans les véhicules ou les téléphones mobiles, qui eux-mêmes recueillent, transforment, créent et communiquent des données. Selon IDC, l'univers numérique devrait être multiplié par un facteur 44 en 10 ans et passer de 0,9 à 35,2 Zo (zettaoctets, soit 1021 octets). L'idée de cet article n'est cependant pas de vous abreuver de chiffres, comme cela a déjà été fait dans l'abondante littérature déjà disponible sur le sujet, mais de tenter de cerner les implications du Big Data (ou données volumineuses) pour les décideurs en entreprise.
