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Big data 1 Pourquoi ne parlons-nous plus de Data mais de Big Data V comme Volume le Big Data c ? est donc un volume exceptionnel de données V comme Vitesse le Big Data c ? est un traitement des données rapide en temps réel V comme Variété le Big Data c ?

Pourquoi ne parlons-nous plus de Data mais de Big Data V comme Volume le Big Data c ? est donc un volume exceptionnel de données V comme Vitesse le Big Data c ? est un traitement des données rapide en temps réel V comme Variété le Big Data c ? est des données variées prenant di ?érentes formes Ainsi une image une vidéo un tweet un like sont des datas Une simple trace laissée sur un site internet suite à votre visite les fameux cookies ou par un de vos objets connectés sont des datas V comme Véracité le Big Data pose le problème de la véracité des données Sont-elles pertinentes sont-elles réelles Rappelez-vous l ? a ?aire du faux tweet ayant entra? né la chute du cours d ? une action au Nasdaq V comme Valeurs le Big Data pose aussi la problématique de savoir quelles valeurs ajoutées apportent ces données Le tri des données est alors indispensable Il est primordiale de bien sélectionner les données à analyser en fonction de son activité et surtout de ses objectifs avantages acceptation d ? étudiants aux études supérieures en se basant sur des critères objectifs ce qui a permis à des étudiants qui n ? auraient pas été acceptés d ? accéder à ces études identi ?cation plus rapide d ? élèves en di ?culté d ? apprentissage octroi de prêts à des personnes qui n ? auraient pas pu en recevoir avec les méthodes traditionnelles aide aux diagnostics aux traitements et surtout à la prévention en médecine augmentation de la diversité en les utilisant dans le processus d ? embauche les entrevues traditionnelles avantagent les personnes qui ont des caractéristiques semblables à celles des recruteurs Les auteurs soulignent ensuite que des participants aux ateliers ont émis de nombreux bémols à ces avantages notamment en raison de la qualité souvent douteuse des données massives qui excluent souvent certaines catégories de la population comme les personnes pauvres ce qui peut mener à des décisions discriminatoires et néfastes envers les groupes mal représentés dans ces données D ? autres ont souligné que ces données ne peuvent faire ressortir que des corrélations sans savoir si elles sont causales Les auteurs précisent ensuite des e ?ets potentiellement négatifs de ces données ?? désavantages des personnes qui ont les mêmes caractéristiques que celles qui ont un comportement à risque peuvent se faire refuser l ? accès à des services prêts cartes de crédit etc même si leur dossier personnel est impeccable cela peut aussi toucher les embauches l ? accès aux études supérieures et bien d ? autres domaines o? on utilise ces données certaines caractéristiques personnelles peuvent être rendues publiques uniquement gr? ce à des corrélations par exemple les j ? aime ? de Facebook ont permis à cette entreprise de Cdéterminer correctement des fois l ? orientation sexuelle d ? utilisateurs leur religion et leur consommation de drogues ces renseignements peuvent servir aux fraudeurs en permettant d ? identi ?er les personnes les plus