big data = big rôle pour l'archiviste?

Big Data = Big rôle pour l’archiviste?

29 mai 2014

Par Catherine Nadeau

Conférence AAQ 2014

© 2014 KPMG s.r.l./S.E.N.C.R.L., société canadienne à responsabilité limitée et cabinet membre du réseau KPMG de cabinets indépendants affiliés à KPMG International Cooperative (« KPMG International »), entité suisse. Tous droits réservés. KPMG – CONFIDENTIEL.

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Au menu aujourd’hui

Introduction

Définir le Big Data

Utiliser le Big Data

L’importance de la gouvernance des données

L’archiviste au sein du Big Data

Les difficultés

Les facteurs de succès

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Publicité ciblée

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Guide des meilleures pratiques de l’Australie

http://www.finance.gov.au/sites/default/files/APS-Better-Practice-Guide-for-Big-Data.pdf

Allègement des processus pour offrir de meilleurs services aux citoyens Opportunités d’innovation Statistiques plus précises et de meilleures qualités, obtenues plus rapidement Indentification de nouveaux services à développer et offrir Développement de nouvelles politiques en support aux opérations permettant :

• Amélioration des temps de réponse par les premiers répondants

• Meilleure offre et une offre plus diversifiée en terme de santé et d’éducation

• Efficacité accrue des services gouvernementaux

• Optimisation de l’entretien des structures

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Big Data

http://www.information-management.com/gallery/how-cios-view-the-landscape-of-data-analytics-10025706-1.html?utm_campaign=daily-may%2029%202014&utm_medium=email&utm_source=newsletter&ET=informationmgmt%3Ae2694626%3A2056833a%3A&st=email

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Définition

Volume Vitesse Variété Big Data

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Volume

Every minute the world generates 1.7 million billion bytes of data, equivalent to 360,000 standard DVDs.

More digitised data was created in the last two years than in the rest of human history.

[http://europa.eu/rapid/press-release_MEMO-13-965_en.htm]

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Croissance

0,8 Zo

2,7 Zo

8 Zo 40 Zo

2009

2012

2015

Entre 2009 et 2012, nous avons vu une augmentation de 238% du volume de données numériques1 zettaoctet (Zo) =

1 billion de gigaoctetsRef.: http://cdn.idc.com/research/Predictions12/Main/downloads/IDCTOP10Predictions2012.pdf

2020

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Vitesse

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Variété

http://www.kpmg.com/Ca/en/IssuesAndInsights/ArticlesPublications/Documents/consumercurrents-16.pdf

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Au Québec…

http://www.metro.ca/ma-liste-epicerie/a-propos.fr.html

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Et ailleurs dans le monde

http://www.psfk.com/2013/12/supermarket-in-store-recommendations.html#!QRspLhttp://www.creamglobal.com/17798/33011/hellmann%E2%80%99s-interactive-shopping-cart

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Dans le secteur public

Épidemie!

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Gouvernance des données

La discipline qui comprend le contrôle et l’assurance qualité pour l’évaluation, la gestion, l’utilisation, l’optimisation, l’audit, la maintenance et

la protection des informations de l’organisation.

Data GovernanceThe exercise of decision-making and authority for data-related matters. The organizational bodies, rules, decision rights, and accountabilities of people and information systems as they perform information-related processes. Data Governance determines how an organization makes decisions — how we “decide how to decide.”Source: http://www.datagovernance.com/glossary-governance/

Data governance (DG) refers to the overall management of the availability, usability, integrity, and security of the data employed in an enterprise.Source: http://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/data-governance

Data governance is the practice of organizing and implementing policies, procedures and standards for the effective use of an organization’s structured/unstructured information assets.Source: https://www.sdn.sap.com/irj/sdn/go/portal/prtroot/docs/library/uuid/60022998-5d17-2b10-dbaa-8e3ab357fa55

Data Governance: The execution and enforcement of authority over the management of data assets and the performance of data functions.Source: http://www.tdan.com/view-articles/5037

Data governance is the decision-making process that prioritizes investments, allocates resources, and measures results to ensure that data is managed and deployed to support business needs.Source: http://www.tdan.com/view-articles/5037

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Objectifs

Accroître la confiance

Diminuer les risques

Améliorer la sécurité

Exploiter les données

Optimiser les processus

Accroître la responsabilisation

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Cycle de vie des données

Collecte Entretien Analyse

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Du pareil au même

http://www.francois-planchu.com/fr/ressources/textures/textures-medievales/textures_803.html

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3 projets

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Champs d’intervention

•Bases de données et champs

•Collecte et provenance

•Choix et formats des données

•Renseignements confidentiels

Analyse de la situation et Évaluation des

besoins

•Durée légale

•Opportunités d’affaires

•Calendrier de conservation

•Limite des systèmes

Conservation des données

•Vue d’ensemble

•Besoins communs

•Échanges et silos d’information

Interopérabilité

•Optimisation des processus

•Responsabilisation de chacun

•Développement et mise en place de politiques et procédures

•Harmonisation entre gestion des documents et des données

Développement

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Comment s’y prendre

Comment?

S’intéresser

Comprendre

Écouter

S’exprimer

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Difficultés

http://blogs.informatica.com/perspectives/wp-content/uploads/2013/04/Degradation.png

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LDIY

LDIY ?

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Difficultés

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Facteurs de succès

Corriger les

anomalies

Développer des processus répétables

Définir les rôles et

responsabilités Impliquer les parties prenan

tesSuccès!

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Des ressources

•DAMA : Data Management International

http://www.dama.org/i4a/pages/index.cfm?pageid=1

•TDWI : The Data Warehousing Institute

Chapitre de Montréal http://tdwichapters.org/montreal

•Information Management

http://www.information-management.com/

•ARMA International

http://www.arma.org/

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Questions ?

Catherine Nadeaucnadeau@kpmg.ca