Il ne faut plus dire Big Data mais mégadonnées


Le Journal officiel de la République française de ce jour publie l’avis de la commission générale de terminologie et de néologie qui est formelle : il faut dire désormais mégadonnées et non plus Big Data.
Pour la commission, les mégadonnées sont des données structurées ou non dont le très grand volume requiert des outils d’analyse adaptés.

Les réactions ne tardent pas

Les réactions des professionnels n’ont pas tardé. « J’aurais préféré ‘Déferlante Informationnelle’ qui rend mieux le côté Vélocité et Variété, et si l’on veut aussi Valeur et Véracité » note Gérard Peliks, de l’alliance Big Data. Il ajoute : « s’il fallait créer un néologisme en un seul mot, j’aurais apprécié ‘datadéluge’ qui est valable aussi pour des données en très petite quantité (de l’ordre du Méga) mais qui bougent très vite, ou encore pour des données toujours en très petite quantité (encore de l’ordre du mega) mais disponibles en de très nombreux formats. »


Autre réaction : « Mégadonnées est faux car mega, en grec signifie grande taille mais en informatique et dans le système métrique, cela veut dire millions. Or, dans le Big Data, nous sommes sur des Tera ou sur des Peta octets de données. Donc, l’expression devrait être « téradonnées » ou « pétadonnées »… enfin bref l’expression est fausse d’un point de vue métier du Big Data« .

Complexité de la structure

De fait, beaucoup de remarques soulignent que l’expression mégadonnées n’insiste que sur le volume, et que les traitements sont complexes, et qu’il faut alors parler de mégacomplexité. Et pour Gilles Fiollet, de l’Alliance Big Data, « le Big Data regroupe tout un ensemble de thématiques autour des données qui parfois sont plus complexes à traiter de par leur structure que par leur volume.« 

Une réaction sur “Il ne faut plus dire Big Data mais mégadonnées” :

  1. Wilfried

    L’Anglais est ma langue de travail, mais j’apprécie de lire des mots français quand je lis un texte en Français. Le terme « Big Data » est également incorrect puisqu’il ne reflète ni la vélocité ni la complexité des donnés en question. De plus, les Américains l’emploient à toutes les sauces…

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