Les risques liés à la donnée sont essentiellement des risques d'intrusion. D'intrusion dans sa vie intime, dans sa vie personnelle, dans sa vie privée numérique. Quand on navigue sur le web, on laisse beaucoup d'informations, on laisse plein de traces - quelques fois sans s'en rendre véritablement compte.
Tout l'enjeu de la protection des personnes est de tenter de donner à l'individu un contrôle sur la collecte et l'exploitation de ses données personnelles, même s'il s'agit d'un "combat" difficile, compte-tenu de la croissance exponentielle des moyens informatiques de collecte et de traitement mondialisés.
Des données pertinentes permettent de résoudre proactivement les problèmes, de mesurer les progrès et de tirer parti des possibilités. La collecte de données permet de mesurer l'état général des affaires, sans se limiter à des circonstances ou événements précis.
L'un des plus importants enjeux de la data pour la performance des entreprises à terme est de tirer le meilleur profit de ses données. En premier lieu, il faudra rendre les données intelligibles pour tous au sein de l'organisation.
L'open data contribue à l'amélioration des services publics. Elle permet d'avoir une meilleure efficacité pour l'éducation ou encore une meilleure mobilité avec les transports. Elle est aussi un facteur d'égalité à l'accès des savoirs. On le voit notamment pour l'accès à la culture et au patrimoine.
Pour bien comprendre cette révolution, voici ses 5V : 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 différentes formes.
Les utilisateurs voient leur identité copiée ou leur compte piraté. Ce type d'usurpation est utilisé pour nuire et les usurpateurs en plus de poster des commentaires, du contenu, ou envoyer des messages, peuvent aussi diffuser des spams ou encore des arnaques.
L'analyse des données est essentielle pour comprendre les résultats des enquêtes, des sources administratives et des études pilotes, pour obtenir des renseignements sur les lacunes en matière de données, pour concevoir et remanier les enquêtes, pour planifier de nouvelles activités statistiques et pour formuler des ...
Grâce aux nouvelles technologies, ces informations, toujours plus nombreuses, sont analysées plus finement et permettent au Groupe d'offrir à ses clients des services plus personnalisés et plus pertinents en alliant le meilleur de l'humain et du digital. Parallèlement, la donnée est au cœur de la notion de confiance.
Favoriser la maîtrise et le respect des droits des personnes sur le terrain. Promouvoir le RGPD comme atout de confiance pour les organismes. Prioriser des actions de régulation ciblées sur des sujets à fort enjeu pour la vie privée.
2. Quel est le collecteur de données le plus agressif et pourquoi ? Le téléphone portable car nous l'avons toujours sur nous.
Un traitement de données personnelles est une opération, ou ensemble d'opérations, portant sur des données personnelles, quel que soit le procédé utilisé (collecte, enregistrement organisation, conservation, adaptation, modification, extraction consultation, utilisation, communication par transmission ou diffusion ou ...
Ils peuvent se traduire par des accès mal intentionnés volontaires (malveillance et ransomware) ou involontaires (maladresse, pas de classification de données), une altération des données (défauts de fonctionnement ou piratage) mais aussi la perte de données (erreur humaine, matérielle, corruption de données) qui reste ...
Un traitement facile par les algorithmes de machine learning : Le principal avantage des données structurées est leur facilité de traitement par le machine learning. La nature précise et organisée des données structurées permet de manipuler et interroger ces dernières facilement.
Les plus connus sont par exemple Statistica, Stata ou encore SPSS. Ces logiciels permettent également de travailler sur des données textuelles, mais d'autres outils ont été spécifiquement développés en sciences humaines et sociales pour le traitement statistique de corpus de texte.
Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
Volume, variété, vitesse, valeur – les « 4V »- sont les quatre critères définissant le phénomène Big data. Le Big data, c'est d'abord l'explosion du volume de données, qui met à l'épreuve les infrastructures de stockage classiques des entreprises.
Optimiser le traitement des données
Pour de nombreux experts, le traitement des données est l'un des enjeux les plus importants du Big Data. En effet, les informations arrivent en masse et se présentent sous divers formats.