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Les mégadonnées sont confrontées à un gros problème de nos jours et, chose intéressante, cela n'a rien à voir avec la technologie. Non, c'est un problème de relations publiques, où les mégadonnées sont un peu comme les tristement célèbres pitreries de Tom Cruise sur Oprah: tout le monde en parlait, mais la plupart des gens n'avaient aucune idée de ce que cela signifiait (et le reste s'en fichait probablement) . Pour les célébrités, le battage médiatique obscur peut être un jackpot de bienvenue. En ce qui concerne les affaires et la technologie, cependant, les mots à la mode comme les mégadonnées ne comblent pas toujours l'écart entre le CTO qui veut implémenter les mégadonnées et le PDG qui veut savoir pourquoi .
Une définition complète des mégadonnées peut encore faire l'objet d'un débat, mais ce que personne ne conteste, c'est que les mégadonnées augmentent de jour en jour, avec des données d'entreprise explosant d'année en année et des interactions sur les réseaux sociaux atteignant des centaines de millions par jour. Et comme les entreprises de toutes sortes deviennent de plus en plus numériques, la quantité de données devrait encore augmenter. C'est pourquoi il est si important de comprendre à quel point les mégadonnées peuvent aider. Jetons donc un œil à la façon dont les mégadonnées peuvent être définies - et pourquoi la définition de cette définition devient de plus en plus précieuse pour les entreprises de toutes tailles. (Suivez la conversation en ligne autour du Big Data en consultant les experts du Big Data à suivre sur Twitter.)
Qu'est-ce que le Big Data?
Certains appellent simplement n'importe quelle situation avec "beaucoup" de données volumineuses. Ceci est une erreur. Bien qu'un grand volume d'informations fasse partie de la définition, il est incomplet. Les gens traitent de grands volumes de données depuis des décennies. Cela signifie-t-il que votre base de données de 10 Go des années 90 était un big data parce que cela semblait beaucoup à l'époque?
