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Les sous-secteurs

Mégadonnées (big data)

Apparu avec l’explosion quantitative des données numériques, le concept de mégadonnées renvoie à la présentation, à la capture, au partage, au stockage, au traitement et à la diffusion en temps réel de données numériques. Il découle de l’utilisation de produits numériques mis en place par les géants du Web comme Yahoo!, Google et Facebook.

Les mégadonnées regroupent une famille d’outils qui répondent à un triple besoin :

  • Volume de données important à traiter;
  • Variété d’informations en provenance de plusieurs sources;
  • Vélocité à atteindre en ce qui concerne la fréquence de création, la collecte, le traitement/l’analyse et le partage des données.

Le concept de mégadonnées vise à optimiser les temps de traitement d’un important volume de données au moyen de ces trois techniques :

  • Des bases de données spécialisées;
  • Des serveurs distribués pour assurer des traitements sur des dizaines, des centaines, voire des milliers de machines;
  • Des mémoires (memtables) permettant d’accélérer le traitement des requêtes.

Avantages du recours aux mégadonnées

En entreprise, le recours à des outils mégadonnées (big data) répond généralement à plusieurs objectifs comme l’amélioration de l’expérience client, l’optimisation des processus et de la performance opérationnelle et le renforcement ou la diversification du modèle d’affaires.

Actuellement, ce ne sont pas uniquement les géants du Web et du commerce qui bénéficient des mégadonnées, mais aussi la science, la médecine, les finances, la sismologie, la météorologie, la métrologie, etc.

Au Québec, soulignons entre autres la présence d’institutions de recherche vouées aux mégadonnées :

  • Big Data Montréal;
  • Centre de recherche en données massives (CRDM) de l’Université Laval;
  • Chaire d’excellence en recherche du Canada sur la science des données pour la prise de décisions en temps réel de Polytechnique Montréal;
  • Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD);
  • Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA) de l’Université de Montréal;
  • Institut de valorisation des données.  Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité. (IVADO), initiative de l’Université de Montréal, de HEC Montréal et de Polytechnique Montréal.

Pour en savoir plus, consulter le Profil du big data au Québec.  Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité. présenté par Montréal International et le ministère de l’Économie, de la Science et de l’Innovation (MESI).

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