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Mark Bonchek pour le réseau de blogs de la Harvard Business Review compare les avantages et les inconvénients des Big et des Little Data. L'objectif des Big Data est de faire progresser les buts organisationnels tandis que les Litlle Data aident les individus à atteindre leurs propres objectifs. Si les individus ne voient pas les Big Data, les Petites données les aident à mieux voir. Alors que les Big data dont contrôlées par les organisation, les Little Data le sont par les individus et les permissions d'accès s'inversent. Les Petites données sans les Grandes données sont incomplètes. Et les Big Data sans les Petites données risquent de se transformer en Big Brother... Et le designer d'esquisser les avantages des Little data en matière de commerce pour imaginer par exemple un assistant personnel... "Il ne fait aucun doute que les Big Data vont transformer les affaires. Mais à une époque où les individus sont connectés et autonomes, le ciblage de précision doit être mis en balance avec la valeur personnelle. Si vous voulez fidéliser, passer moins de temps à utiliser les données pour parler de vous aux consommateurs et plus de temps à leur dire des choses sur eux-mêmes". 

L'utilisation des Big Data devrait concerner à l'avenir de plus en plus d'industrie, estime Satya Ramaswamy pour le réseau de blog de la Harvard Business Review. Netflix a utilisé les Big Data pour produire la série "House of Cards", qui lui a apporté 2 millions de nouveaux abonnés au premier trimestre 2013. Une étude de Tata Consultancy Services - http://www.tcs.com/big-data-study/Pages/default.aspx -a sondé 1200 cadres d'entreprises dans le monde à ce sujet, montrant que les investissements dans les Big Data génèrent des rendements et des avantages compétitifs. Mais qu'est-ce qui distingue les entreprises qui ont de bons rendements avec les Big Data de celles qui en ont de moins bons ? Les entreprises qui réussissent dans les Big Data ont bien sûr tendance à faire des investissements plus importants. Mais dépenser plus n'est pas forcément une stratégie. L'étude de Tata Consultancy Services a montré 4 autres facteurs différenciants : le fait que les sociétés soit plutôt centrée sur l'internet, le fait qu'elles utilisent les Big data sur plusieurs secteurs de leur activité (marketing, ventes, R&D...), le fait qu'elles exploitent de manière agressive les données non structurées et les données extérieures, le fait qu'elles créent une équipe dédiée plutôt que de l'intégrer à d'autres départements existants.

Claire Gallon de Libertic revient sur les rumeurs de tarification des données de l'Open Data français pour les disperser. La circulaire du 26 mai 2011 a tranché et a instauré le principe de gratuité, rappelle-t-elle. La dissolution d'Etalab était attendue, rappelle-t-elle également. Placer l'open data français sous la tutuelle du nouveau service de modernisation de l'action publique devrait plutôt permettre au mouvement de devenir plus ambitieux. Par contre, elle s'inquiète, plus légitimement de la multiplication des conflits liés aux données fermées et au fait que l'open data demeure encore trop souvent, en France, une posture de communication, alors que nombres d'indices montre chaque jour les entraves fait au droit d'accès à l'information publique. L'interdiction faite de créer un comparateur de tarifs de consultations des médecins par exemple ou l'action de l'ordre des chirurgiens dentistes contre un site d'information sur les dentistes de gardes... ou l'initiative d'Ovni entravée par les préfectures de répertorier le nombre d'agents de polices municipale par commune. "Allons-nous continuer d'assister à de l'open data gadget qui ne libère que les informations accessibles par ailleurs ?" "Si l'open data ne devait libérer que des données consensuelles, sans remettre en question certaines pratiques, nous passerions à côté des objectifs et opportunités de ce projet social. Or cela requière du volontarisme politique qui fait encore cruellement défaut."

Pour Tricia Wang, les Big Data ont besoin de Thick Data, d'épaisseur. Comment les ethnologues du numérique doivent-ils s'intéresser aux Big data, trop souvent présenté comme un moyen 'objectif" de comprendre notre monde... ? Pour elle, il faut répondre à ce défi en observant l'épaisseur des données, et ce d'autant que les Big Data valorisent les données quantitatives au détriment des données qualitatives, chères à l'ethnologue. Pour répondre à cela, il est plus important encore de collecter et analyser des histoires (les données épaisses, qualitatives). Montrer une réaction émotionnelle est souvent plus convaincant que montrer des données, rappelle la sociologue. Et de militer pour une complémentarité des genres, l'un éclairant l'autre. 

Pas si simple de cerner l'Open Data, estime Jonathan Chibois. Pour Tim O'Reilly, si l'Open Gov est l'aboutissement de l'Open Data, pour l'Open Knowledge Foundation et la Sunlight Foundation, l'Open Data est avant tout une norme technique et juridique... Si la notion de transparence fait l'unanimité, ce n'est pas le cas du concept d'ouverture... "L'open" d'Open Data désigne moins ce qui rassemble les différents acteurs du mouvement que ce qui les différencie... Et Jonathan de proposer une définition : "L'Open Data est un mouvement militant en faveur de la transparence de l'action publique en démocratie, qui est homogène quant à ses fondements philosophiques et hétérogène quant à ses visées politiques. Tandis que les principes de mise à disposition sans contrainte, permanente et complète des données de l'État sont adoptés à l'unanimité comme principes fondateurs, la forme et l'ampleur de l'ouverture attendue du système politique actuel suscitent autant d'attentes différentes que le mouvement compte d'acteurs."

Pour Tony Byrne, ce ne sont pas les Big Data qui ont permis à Obama de l'emporter, mais les Small Data. Chaque électeur contacté voyait sa fiche mise à jour de manière itérative par ceux chargés de le contacter. Les étapes de bases sur les données étaient claires : Valider, nettoyer, annoter, enrichir, régler le message et répéter l'opération. Le facteur humain a été le plus essentiel dans l'affinage de ces données. Reste que Tony Byrne en fait une leçon : la qualité et la pertinence des données sont primordiales. Si les données étaient volumineuses, il a fallu des êtres humains bien vivant pour en réaliser la valeur, un enregistrement à la fois !

Pour Steve Needel, la promesse des big data s'appuient sur des hypothèses qui pourraient ne pas être valides. Les Big Data supposent une vision déterministe du monde, or nous savons mal prédire les comportements notamment car ceux-ci ne sont pas forcément cohérents. Les Big Data supposent également que nous ayons accès à suffisamment de données pour comprendre les facteurs causaux... Pour fonctionner, elle a besoin de données pertinentes, or il n'est pas dit que nous y aurons accès.

Rob Kitchin, qui s'apprête à publier "The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences", a toujours été partisan de l'ouverture des données. Si les avantages des données ouvertes sont bien documentées, peu d'études pointent les problèmes potentiels et les conséquences négatives liées à l'ouverture. Les données ouvertes souffrent de l'absence d'un modèle financier viable, elles favorisent des politiques bénignes plutôt que transformatrices, leur utilisation manque d'utilité et de facilité et facilite la libéralisation et la marchandisation des services publics.

Gregory Piatetsky-Shapiro revient sur les promesses du Big Data (la prédiction) pour nous rappeler qu'à ce jour, elles ne les ont pas encore relevées. Et de rappeler que Netflix a fait travailler des développeurs sur un nouvel algorithme qu'ils ne sont pas parvenu à implémenter et qui n'a permis d'améliorer les conseils personnalisés qu'à la marge. Les services d'analyses de Big Data des opérateurs de télécommunication sensés réduire le taux de désabonnement de leurs bases clients. Même l'amélioration du taux de clic sur les publicités est pour l'instant très insuffisant. Ces trois exemples montrent que "le caractère aléatoirement inhérent au comportement humain est le facteur limitant de la réussite de ces modélisation". Si les Big Data permettent des gains marginaux, le comportement humain demeure rétif à la modélisation. "L'analyse prédictive peut aider à comprendre comment faire se poser le Rover sur Mars, mais pas qui va acheter une barre de mars". Reste que l'analyste pense tout de même que les Big Data vont nous aider à mieux comprendre le comportement, comme le montre les progrès fais par Google ou Siri... Mais attention à ne pas en attendre trop !

La chercheuse Kate Crawford et le chercheur Jason Schultz proposent dans le dernier numéro de la "Boston College Law Review" une nouvelle forme de régulation pour les citoyens à l'heure du Big Data. Ils partent du constat qu') l'heure du ciblage comportemental, les informations personnelles permettant l'identification ont explosé. L'approche Big Data est en dehors des cadres de protection actuels de la vie privée et a pour conséquence de marginaliser le schéma réglementaire existant et ce d'autant qu'il fait peser sur chacun de nouveaux risques, comme le "préjudice prédictif", qui consiste en notre catégorisation sans notre connaissance ni notre consentement. Les systèmes de protection des données sont devenus insuffisants pour répondre au défi des Big Data. Et les chercheurs de proposer une nouvelle approche pour atténuer les méfaits du préjudice prédictif. Celle d'un droit à une procédure équitable. Les personnes jugées par les Big data devraient avoir des droits similaires à ceux des personnes jugées par un tribunal, et notamment un droit d'accès et de rectification...

A l'occasion du lancement de l'Open Data Institute - http://www.theodi.org - un organisme à but non lucratif britannique fondé par Tim Berners Lee et Nigel Shaldbot dont le but est de valoriser les données publiques, Data Publica livre une intéressante interview de Jeni Tennison sa directrice technique de l'organisation, qui explique comment l'Institut va fonctionner

A quoi ressemblera l'open data d'ici 3 ans ? Pour Claire Gallon, le nombre d'administration impliquées devrait avoir largement augmenté, les données seront plus variées et plus accessibles. Les API se multiplieront, les communautés thématiques d'utilisateurs également... "Les plateformes pourraient se transformer en extension des services d'information à l'habitant. Les pratiques de participation et de coproductions se multiplieront (...). L'open data ne sera alors qu'une étape d'un projet global de modernisation de l'action publique."

Viktor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukier, auteurs de "Big Data, a révolution that will transfomr how we live, work and think" publient un extrait de leur livre. "Il n'existe aucun moyen infaillible pour se préparer au monde des Big Data", mais nous devons concevoir des garanties pour que les spécialistes des algorithmes puissent évaluer l'analyse du monde, afin que les Big data ne transforme pas notre monde en une boite noire.

La charte Ethique & Big Data est une co-construction dans le cadre d'un groupe de travail mixte piloté par l'APROGED et de CAP DIGITAL et réunissant des partenaires académiques et industriels. Son objectif est de fournir des garanties concernant la maintenabilité des données, leur traçabilité, leur qualité, l'impact sur l'emploi, réduire le risque juridique. "La création, la maintenance, la diffusion et l'utilisation de données de toutes sortes est un enjeu économique majeur. Qu'il s'agisse de données démographiques, personnelles, de relevés de capteurs, de documents, thésaurus, ontologies. Ces bases de données sont essentielles à la création et la maintenance de nouveaux services. L'apparition du Cloud computing, de l'Open Data et du Big Data rendent ces questions particulièrement sensibles. Cependant, l'utilisation ou la réutilisation des données se heurtent trop souvent à des freins qui en empêchent l'exploitation optimale : provenance parfois opaque (en particulier dans les cas de « crowdsourcing »), traçabilité inexistante, protection intellectuelle incertaine, une qualité difficile à évaluer a priori. Dès lors, sécuriser la création de données est un facteur de compétitivité. Cette charte vise à harmoniser les rapports entre producteurs, fournisseurs et utilisateurs de données sur le plan du respect des lois, de celui de l'éthique, et garantir la confiance dans les rapports entre l'ensemble des acteurs impliqués."

Charles Nepote, responsable du programme sur la réutilisation des données ouvertes à la Fing, revient, dans un long entretien sur l'open data. Selon lui, "le premier bénéfice de l'open data, c'est la modernisation interne des collectivités". Une interview pour comprendre où en est et où va l'open data.

Comme le soulignait Bill Wise, PDG de MediaOcean - http://allthingsd.com/20130423/big-datas-usability-problem/ - le coût des erreurs liées au Big Data augmente à mesure que notre dépendance à l'égard des données augmente. Et Matt Asay pour le ReadWrite de prendre l'exemple de l'erreur d'écriture du nom du suspect dans les attentats de Boston et ses conséquences dans les bases de données du FBI. Plus les données sont importantes et plus la façon dont on les interroge ou dont on les gère est importante. Comme le dit Wise : l'erreur autour des données et de jeux de données va devenir de plus en plus critique. Comme le disait déjà Nate Silver - http://readwrite.com/2013/03/29/nate-silver-gets-real-about-big-data - les données sont corrompues par nos préjugés et le bruit augmente plus rapidement que le signal. Pour Matt Asay, cela signifie qu'il faut plus que jamais regarder dans nos organisations le fonctionnement de celles-ci et des process qui les agrègent. 

Pour le mathématicien Samuel Arbesman, plus que les Big Data, nous devrions porter attention aux Long Data, aux données qui permettent d'avoir un large balayage historique. Pourquoi ? Parce qu'elles nous permettent non pas d'avoir un instantané, mais de voir les processus et interactions qui se déroulent au fil du temps. Elles permettent de comprendre comment le monde change et comment nous changeons avec lui. Bref, nous permettre de mieux appréhender notre avenir.

Alex Howard pour O'Reilly Radar enquête sur les conséquences économiques de l'Open Data. Il signale que le cabinet Deloitte en collaboration avec l'Open Data Institute britannique a publié un rapport sur ce sujet - http://www.deloitte.com/view/en_GB/uk/market-insights/deloitte-analytics/bfb570a79416b310VgnVCM1000003256f70aRCRD.htm . Si Deloitte n'a pas démontrer la valeur de l'open data, l'étude montre que de nouvelles entreprises et modèles d'affaires émergent. Le maillon essentiel de la chaîne de valeur de l'ouverture des données demeure le consommateur (ou le citoyen). Michele Osella chercheur à l'Institut supérieur Mario Boella en Italie a publié une matrice de 8 modèles d'affaires basé sur la réutilisation des données publiques : le modèle premium, freemium, l'open source, le développement d'instructures et de plateformes....

Sabine Blanc dans le passionnant dossier sur l'Open Data qu'elle alimente pour la Gazette des Communes, revient sur les limites de l'Open Data et du tourisme. Si l'alliance semble prometteuse, force est de reconnaître qu'elle peine à porter ses fruits. Les concours sans suites se succèdent et les applications sans visiteurs également. L'open data ne suffit pas ? C'est ce qu'elle suggère en pensant que les éditeurs privés pourraient être plus à même d'en exploiter le potentiel en mêlant données publiques et données privées.

Wade Henderson et Rashad Robinson sont les responsables de deux organisations américaines de défense des droits civils. Leurs organisations ont signées "Les principes des droits civils pour l'ère des Big Data" : http://www.civilrights.org/bigdata . Dans une tribune pour Talking Points, ils rappellent que si les Big Data pourraient révolutionner le commerce et l'administration publique, ils font peser de lourds risques de discrimination sur les populations. Aux Etats-Unis, la Maison Blanche mène actuellement une enquête sur l'impact des Big Data sur nos vies, à laquelle les communautés qui défendent les droits civils veulent participer. Car ce sont les plus pauvres, les plus discriminés qui risquent demain de l'être plus encore.