Pour concevoir des biens et services de qualités, avoir des informations complètes est une nécessité. Ainsi, disposer de données est essentiel pour les entreprises, quel que soit le secteur d’activité. Que ce soit des industries ou des établissements financiers ou commerciaux, une bonne gestion de données permet d’améliorer la productivité et la rentabilité. Et ils peuvent avoir affaire à deux types de données, le Big Data et Smart Data. Mais que sont-elles et en quoi elles sont différentes ? Nous vous donnons dans cet article quelques informations sur ces types de données que l’on peut avoir à traiter.

Smart Data : pour travailler intelligemment

Comme le temps c’est de l’argent, optimiser le processus de production de biens et services, en réduisant la durée d’analyse et les risques d’incohérence des données, est alors important. 

Le Smart Data est une solution efficace, qui évite les processus traditionnels d’acquisition, de stockage et d’analyse centralisés d’informations. Les données sont directement traitées et analysées à la source afin d’optimiser une prise de décision immédiate.

Ainsi, utiliser l’approche Smart Data permet de :

• Réduire au maximum la durée d’analyse pour avoir des résultats en temps réel ;
• Réduire les risques d’obsolescence des informations en les analysant directement à la source ;
• Réduire les risques d’incompatibilité des données en présélectionnant les sources (internet des objets et capteurs des objets connectés) ainsi que la période de collecte ;
• Fluidifier l’analyse en traitant peu de données, mais pertinentes, et en libérant l’espace de stockage.

Big Data: une question de taille

Le développement du monde informatique fait que nous avons maintenant accès à une grande masse d’informations. L’augmentation exponentielle de types de capteurs et générateurs d’informations permet de récolter une multitude de données. La collecte et le stockage de ces données partagées engendrent alors un Big Data ou mégadonnées.

Les serveurs et autres supports de stockage actuels permettent d’avoir accès à une grande masse d’information que l’on peut trier et analyser. Le Big Data permet d’avoir toutes les informations susceptibles d’être reliées à un sujet ou un thème, ou qui peuvent impacter les prises de décision. On peut ainsi pouvoir tirer des tendances ou des prédictions plus larges et variées pour favoriser l’élaboration de techniques et d’outils de production. 

Cependant, même avec la constante évolution de la capacité d’analyse des ordinateurs, le traitement d’un Big Data peut présenter quelques inconvénients, comme :

• un manque de précision engendré par la largesse du type de l’information ;
• un manque de cohérence suite à la pluralité des solutions qui résulte de l’analyse ;
• une obsolescence des résultats, engendrée par une durée d’analyse trop longue ;
• un stockage d’informations inutiles ou incompatibles à l’objectif initial.