|
Les mégadonnées (ou données massives) désignent les ensembles de données devenus si volumineux, si disparates, si rapides et si incertains que les outils informatiques classiques de gestion de base de données ne satisfont plus les organisations (Abbasi et al. 2016). Les mégadonnées peuvent avoir des origines variées comme les données des réseaux sociaux, de l’internet des objets ou des systèmes d’information d’entreprise (Baesens et al. 2016). Avec le développement du haut débit, des capacités de stockage, de collecte et d'analyse de données, les mégadonnées offrent un terrain propice pour l’innovation dans différents domaines : le commerce électronique et le renseignement commercial (Chau et Xu 2012; Park et al. 2012); le gouvernement électronique et la politique (Kim et al. 2014; Kitchin 2014); les sciences et les technologies (Marx 2013; Psaty et Breckenridge 2014), la santé (Khoury et Ioannidis 2014, Wang et al., 2017); la sûreté et la sécurité publique (Cardenas et al. 2013; Lyon 2014). L'analyse des mégadonnées peut bénéficier au personnel de l’entreprise autant qu’aux parties prenantes externes à l’organisation. En permettant de révéler des signaux faibles et des modèles émergents, elle améliore la prise de décisions et l’identification de nouvelles solutions face aux problèmes organisationnels et sociétaux.
Tout en offrant de nombreux avantages, l'accès aux données et leur analyse posent des défis technologiques et organisationnels considérables. Les sujets d'intérêt comprennent, sans s'y limiter : Défis et opportunités des mégadonnées ; Méthodes de collecte, agrégation, organisation et analyse des mégadonnées ; Gestion de l’hétérogénéité des sources multiples et autonomes des données ; Visualisation de mégadonnées ; Mégadonnées pour la collaboration inter-organisationnelle ; Sécurité et de confidentialité des mégadonnées ; Éthique sur les mégadonnées ; Changements des pratiques managériales dans l’ère des mégadonnées ; Émergence de normes sur les mégadonnées ; Découverte de connaissances à partir des mégadonnées ; Analyse des réseaux sociaux collaboratifs.
________________
Management & Data Science est une revue scientifique en sciences de gestion qui analyse l’impact des données massives et de la transformation digitale sur le management (Stratégie, Management, RH, etc.). Un numéro spécial sera publié à l’issu du colloque AIM.
|
