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Le défi de gérer et d'exploiter les mégadonnées vient de trois éléments, selon Doug Laney, vice-président de la recherche chez Gartner. Laney a remarqué pour la première fois il y a plus de dix ans que les mégadonnées posent un tel problème pour l'entreprise car elles introduisent un volume, une vitesse et une variété difficiles à gérer. Le problème est que trop de services informatiques jettent tout ce qu'ils ont sur les problèmes de volume et de vitesse des données, oubliant d'aborder le problème fondamental de la variété des données.
En 2001, Laney écrivait que «les grandes entreprises utiliseront de plus en plus un entrepôt de données centralisé pour définir un vocabulaire commercial commun qui améliore la collaboration interne et externe». La question de ce vocabulaire - et la variabilité qui empêche les entreprises de le créer - reste aujourd'hui l'aspect le moins traité de l'énigme du big data. (Découvrez ce que les autres experts ont à dire. Consultez les experts du Big Data à suivre sur Twitter.)
Trois V de big data
De nombreuses entreprises ont trouvé des méthodes pour exploiter l'augmentation du volume et de la vitesse des données. Facebook, par exemple, peut analyser d'énormes volumes de données. Bien sûr, ces données sont souvent présentées à maintes reprises dans les mêmes paramètres. Cela a conduit à des innovations technologiques telles que les bases de données de colonnes, qui sont maintenant largement utilisées par d'autres sociétés qui font face à des magasins de données similaires de taille similaire.
