Caractérisation des mégadonnées
Introduction au Big Data - Opportunités, stockage et analyse des mégadonnées

Depuis une vingtaine d’années, les données générées n’ont fait que s’accroître. Actuellement nous produisons annuellement une masse de données très importante estimée à près de 3 trillions (3.10¹⁸) d’octets de données. On estime ainsi qu’en 2016 90 % des données dans le monde ont été créées au cours des deux années précédentes . Selon le rapport IDC (International Data Corporation), la masse totale des données crée et copiée de par le monde pour 2011 était de 1,8 zettaoctets, soit de 10²¹ octets, et s’accroît d’un facteur 9 tous les 5 ans . Cet accroissement des données touche tous les secteurs, tant scientifiques qu’économiques, ainsi que le développement des applications Web et les réseaux sociaux .

Dans ce contexte, est apparu le terme Big Data. L’origine de ce terme anglo-saxon, littéralement « grosses données », est controversée, et sa traduction française officielle recommandée est mégadonnées, même si parfois on parle de données massives.

Ces mégadonnées sont maintenant au centre des préoccupations des acteurs de tous les domaines d’activité. Ainsi le taux de croissance annuel moyen mondial du marché de la technologie et des services autour du Big Data sur la période 2011-2016 est estimé à plus de 30 %. D’après une étude IDC de 2013, ce marché devrait ainsi atteindre 23,8 milliards de dollars en 2016. Sur le plan européen, l’activité autour des mégadonnées devrait représenter autour de 8 % du PIB européen en 2020 (AFDEL février 2013). D’après le cabinet Markess International, le marché français des solutions et services en analytique, big data et gestion des données aurait atteint 1,9 milliard d’euros en 2015. Son taux de croissance annuel moyen d’ici 2018 est attendu à plus de 12 % (d’après Le monde informatique du 15 mars 2016).

L’objet de cet article est de cerner ce terme Big Data ou mégadonnées, de préciser les enjeux économiques et sociétaux associés, d’introduire différentes grandes méthodes et techniques qui s’y rattachent. On s’intéresse dans cet article à deux grandes problématiques associées aux mégadonnées, d’une part leur stockage, les techniques traditionnelles de stockage de type bases de données relationnelles ne permettant pas de stocker de telles quantités de données, et d’autre part leur exploitation, l’analyse de ces mégadonnées dans des temps raisonnables. En effet, les mégadonnées s’accompagnent principalement du développement d’applications à visée analytique, qui traitent de données pour en tirer du sens. Ces analyses sont généralement appelées Big Analytics, ou Analytique ou encore broyage de données, reposant généralement sur des méthodes de calcul distribué.

La section 1 présente une caractérisation du terme de Big Data ou Mégadonnées, en distinguant son paradigme de celui de l’informatique décisionnelle. Et quelques exemples d’usage des mégadonnées dans différents secteurs d’activité sont présentés à la section 2. La section 3 concerne la problématique du stockage de ces mégadonnées, tandis que la section 4 traite de la problématique de l’analyse des mégadonnées ou « analytique ».