Tout savoir sur la data et ses usages

Appelée « donnée » en français, la data représente toutes les données que l’on peut retrouver sur un réseau téléphonique ou informatique. Dans un contexte ultra-connecté, la data est une valeur omniprésente et précieuse. Définition, objectif, défis et opportunités, ESIEA, école d’ingénieur informatique et numérique, vous explique tout dans cet article.

Qu’est-ce que la “data” ?

La data désigne des informations, des chiffres et des faits qui circulent désormais de manière dématérialisée. Chaque interaction en ligne, comme les clics, les likes et les achats, génère de la data et peut être utilisée à des fins commerciales ou scientifiques. À l’ère du numérique, les données collectées et stockées sont devenues essentielles pour les entreprises. En effet, elles leur permettent de comprendre leur environnement, leurs clients et leurs opérations et ainsi d’assurer le développement de leur structure. Ressource stratégique, la data aide à anticiper les tendances et à mieux connecter le monde, lorsqu’elle est bien exploitée.

Quel est le but de la data ?

Matière première du XXIe siècle pour l’innovation, l’objectif de la data est de fournir des informations utiles à la prise de décision et à la résolution de problèmes. Elle aide les entreprises à mieux cerner les attentes de leurs clients et à améliorer les produits ou les services. Les exemples sont nombreux : chez Amazon, la data sert à personnaliser l’expérience client et chez Visa, à détecter les fraudes bancaires. Au sein de Netflix, elle facilite la recommandation de programmes à ses abonnés en fonction de leurs précédentes recherches. La data est aussi employée dans la recherche scientifique et dans le secteur médical, pour découvrir de nouveaux traitements et mieux comprendre les maladies. Elle permet également d’améliorer les services publics, de gérer les infrastructures, mais aussi de résoudre des problèmes mondiaux. Généralement produites par des institutions publiques, l’open data facilite la diffusion et l’accessibilité des jeux de données à tous, sans condition ni restriction.

D’où provient la data ?

Les sources de la data sont diverses, elles peuvent être produites par des individus, des organisations publiques ou privées :

Les sites web et les applications mobiles : historique de navigation sur Internet et recherches. Par exemple, Google Analytics collecte un ensemble de données et analyse la fréquentation des sites internet et des applications.
Les interactions sur les réseaux sociaux : likes, partages, commentaires, photos et vidéos publiées (Facebook, X, Instagram, TikTok…).
Les objets connectés : capteur dans les voitures, montre connectée, thermostat intelligent, fauteuil roulant connecté…
Les transactions commerciales : achat en ligne ou en magasin, paiement par carte bancaire, carte de fidélité, panier d’achat abandonné.
Les données qui viennent des prestataires : information sur les clients, données financières.
Les données liées à la santé : applications de suivi, dossier électronique.
Les données à caractère public : gouvernementales, scientifiques, environnementales et démographiques.

La quantité de data générée chaque jour est massive et en constante augmentation, on parle alors de Big Data.

Le Big Data : quand la data prend une nouvelle dimension

Popularisé dans les années 90, le Big Data fait référence aux données extrêmement volumineuses, provenant de sources variées et difficiles à gérer avec les méthodes traditionnelles. Ces mégadonnées, issues de toutes les interactions en ligne, frôlent les 4 millions d’octets en 2024. Le Big Data est souvent défini par les 5 V :

Volume : quantité importante d’informations.
Variété : diversité des données disponibles.
Vélocité : rapidité de la création, de la collecte et de l’analyse des données.
Véracité : fiabilité et qualité de la data.
Valeur : capacité à générer de la valeur ajoutée.

Décrit comme révolutionnaire, le Big Data nécessite des outils technologiques et des compétences solides pour le traiter et l’analyser correctement (Cloud Computing, Hadoop, MaReduce…). Bien utilisé, il permet d’analyser les tendances sur les réseaux sociaux, d’effectuer des prédictions météorologiques ainsi que des recherches scientifiques et médicales. L’usage des données massives présente de nombreuses opportunités, mais soulève également des enjeux économiques et sociétaux.

Les enjeux de la data

La protection de la vie privée et de la sécurité des données font partie des défis majeurs du Big Data. En effet, les risques liés à l’utilisation abusive de la data, comme le vol et la fuite de données, le profilage ou la discrimination, sont en perpétuelle augmentation. Les entreprises possèdent ainsi d’énormes responsabilités lorsqu’elles détiennent des informations personnelles et doivent donc être garantes de leur sécurité et de leur confidentialité. Face à la cybercriminalité, le RGPD et la CNIL ont pour objectif d’assurer la protection des données des utilisateurs. En Europe, le règlement général sur la protection des données (RGPD), encadre le processus du traitement des données et permet de renforcer les droits des personnes. Quant à la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL), elle veille au respect de la réglementation et sensibilise les entreprises françaises aux bonnes pratiques. Toute organisation privée ou publique a l’obligation de se conformer à ces réglementations.

Santé, finance, sport, agriculture, la data est partout et offre des perspectives prometteuses pour les institutions et les individus. Toutefois, sa croissance exponentielle engendre des risques financiers, éthiques et environnementaux. Face à l’urgence climatique, la data, détient un rôle prépondérant, qu’elle se doit de porter, tout comme chaque citoyen.