Big data et open data : différence et complémentarité

Les technologies de l’information sont riches de termes qui semblent similaires et peuvent parfois porter à confusion. Le Big data et l’Open data font partie des concepts qui marquent l’évolution des données numériques dans une ère où les data et les informations personnelles sont « reines ». Quels sont donc les points de différenciation et de complémentarité entre les deux technologies ?
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Big data : quand les données massives s’accumulent

Littéralement, le Big data signifie mégadonnées, ou encore données massives. Le terme désigne un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de l’information ne peut vraiment traiter. On estime donc les données qui sont analysées à moins de 1 %. Leur structure et leur format rendent souvent cette tâche trop longue ou trop compliquée.

Dans le monde ultra-connecté dans lequel nous vivons, des quantités phénoménales de données sont enregistrées à toutes heures du jour et de la nuit. Selon IBM, 2,5 quintillions d’octets de données sont créés quotidiennement. Ces données massives font référence à l’information provenant de partout, qui s’accumule et qui est stockée en temps réel sur des serveurs à travers le monde, sans que ces « mégadonnées » ne soient nécessairement analysées et/ou utilisées.

Open data : quand les données s’ouvrent au grand public

L’Open Data désigne des données auxquelles tout le monde peut accéder, utiliser ou partager. Les critères essentiels de l’Open Data sont la disponibilité, la réutilisation et la distribution ainsi que la participation universelle. Il s’agit là de la définition donnée par l’Open Knowledge Foundation en 2005. Ces critères autorisent l’interopérabilité qui désigne la capacité de différentes structures ou entreprises à travailler ensemble.

Les Open Data, et plus particulièrement les données gouvernementales sont des ressources précieuses. De plus, les gouvernements collectent d’immenses quantités de données centralisées, rendues publiques par la loi, pour en faire bénéficier d’autres entités ou secteurs. Ainsi, de plus en plus de scientifiques publient leurs résultats en format ouvert et plusieurs informations provenant des réseaux sociaux sont accessibles publiquement.

Quelques points de divergence entre Big data et Open Data

Alors que le Big Data se détermine par son ampleur, l’Open Data se définit par son usage. De ce fait, l’ouverture des données représente une volonté de démocratiser l’information pour la rendre accessible au grand public. Ces données diffusées sous des licences ouvertes garantissant leur libre accès, sont mises à disposition sans restriction juridique, technique ou financière.

Les Big data ne sont pas toutes ouvertes

À ce titre, les données qu’accumulent les banques ou les opérateurs téléphoniques ne sont jamais disponibles au public. Ces données n’apportent des opportunités réelles qu’à ceux qui les possèdent, ce qui peut d’ailleurs soulever certaines problématiques éthiques.

Les Open data n’ont pas besoin d’être énormes

Ces données ouvertes, en quantité modeste, peuvent avoir un grand impact quand elles sont dévoilées publiquement. À titre d’exemple, les informations municipales concernant les affaires de la commune en matière d'aménagement et développement urbain peuvent aider les citoyens à améliorer leur qualité de vie.

 

Tentative de rapprochement des deux types de données

L’open data fait partie intégrante du big data et l’utilisation complémentaire des deux types de données peut générer des informations plus visuelles, plus complètes et plus compréhensibles. Ainsi, l’analyse et le traitement des mégadonnées est un sérieux défi pour les entreprises et l’ouverture des données nous assure que ces connaissances seront profitables pour tout le monde. Enfin, les Big Data et les Open data transforment les gouvernements, les entreprises et les citoyens, et ils sont particulièrement puissants quand ils sont combinés.

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