Tout d'abord, il est nécessaire de comprendre que tout part des technologies de Big Data qui ont connu leur essor entre 2000 et 2010. Sans entrer dans les détails, nous nous sommes vu dotés de la capacité de stocker et d’analyser des volumes de données sans précédent avec du matériel standard.
Les fameux 3V :
Volume
Vitesse
Variété
Nous sommes capables de stocker et manipuler des quantités astronomiques de données Cependant, sommes-nous capables de les exploiter facilement ? De plus, ce n’est pas parce que nous en avons la capacité que nous en avons besoin.
C’est pour répondre à ces 2 points que l’approche Smart Data a émergé. Voici nos conseils pour passer du Big Data au Smart Data en 4 étapes :
1. Listes ses ambitions
Arrêter d’intégrer absolument tout sans savoir quoi en faire et clairement définir à quoi vont servir nos données : les usages que nous voulons faire des données, les bénéfices que nous souhaitons en tirer etc …
Cela peut sembler être du bon sens mais il est fondamental de partir du besoin.
2. Être sélectif
Accumuler des données pour adresser d’hypothétiques besoins futurs revient surtout à surcharger le dispositif data. Nous devons donc sélectionner les données que nous souhaitons utiliser. Sélectionner une donnée est déjà la valoriser.
3. Assurer la traçabilité des data
Après avoir inventorié les sources de données à utiliser, il est primordial que cela ne reste pas un document projet mais fasse partie intégrante du dispositif data. La transparence du contexte et des origines d’une donnée garantissent qu’elle soit de confiance.
4. Sublimer nos données
Il aurait été possible de scinder ce point en deux mais ces 2 concepts sont extrêmement liés : la mise en qualité des données et la lisibilité.
Les données brutes ont une valeur mais leur version corrigée, nettoyée et mise en cohérence encore plus.
Ensuite, il reste à simplifier la lisibilité de nos données. Certain ne jure que par les analyses graphiques. Avant cela, il y a déjà une étape de création d’indicateurs qui permettent d'accélérer les analyses et prises de décisions. Cela peut être tout simplement avoir un rating minimum précalculé par exemple. Il est évident que tout cela se recalcule aussi rapidement que facilement mais nommer une donnée, c’est déjà la valoriser au sein de votre organisation.
Pour résumer, nous pouvons considérer que le big data privilégie la récupération automatique d’une grande quantité de données, au détriment de la lisibilité alors que le smart data se focalise sur la qualité des données récupérées.
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