Big Data vs Small Data

Tom Davenport, dans son dernier ouvrage («Judgment Calls: 12 Stories of Big Decisions and the Teams That Got Them Right», Harvard Business Review Press) publié en mars 2012. Tom Davenport explique notamment qu’il n’est pas indispensable de recourir à l’analyse de grandes quantités de données pour prendre les bonnes décisions, ni d’analyser soi-même les données, et qu’il est souvent pertinent de considérer les données collectées aux plus bas échelons d’une organisation. L’auteur explique que, dans la mesure où les Small Data peuvent être collectées n’importe où dans une organisation, les managers n’ont plus d’excuse pour ne pas améliorer leur façon de prendre des décisions.

Les forces et faiblesses des réseaux LP WAN nous rappellent que le «one size fits all» technologique est une illusion. Ces réseaux ne manipulent que de très faibles volumes de données structurées. Aux antipodes du Big Data, il n’est pas question ici de dégager une tendance émergeant d’un très grand nombre de mesures non ciblées mais bien d’aller précisément mesurer ou agir sur des paramètres clefs. Ces deux approches sont complémentaires.

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