Dans sa définition classique, une métadonnée est littéralement une donnée sur une donnée, ou encore un ensemble structuré d’informations décrivant une ressource. Pour tous ceux qui évoluent dans le monde de l’entreprise, les métadonnées sont surtout synonymes d’une corvée nécessaire. Ce sont en effet toutes les informations qu’il faut entrer manuellement pour pouvoir partager un document dans le système d’information de l’entreprise.

Dans le cadre d’un web syntaxique (le web que nous connaissons depuis sa création), les métadonnées ont principalement comme fonction de nous aider à retrouver les informations stockées. Elles facilitent le classement en nous permettant par exemple de ranger les factures par fournisseur, nos photos de vacances par année ou, de retrouver une page sur internet via un moteur de recherche qui, sans que nous nous en rendions compte, exploite un grand nombre de métadonnées pour augmenter la qualité du résultat qu’il nous livre.

 

Les métadonnées : du classement à l’exploitation

 

Nous sommes tous fascinés par la rapidité de l’évolution des smartphones, des tablettes et des applications qu’elles proposent. Si on observe attentivement les dix dernières années, on pourrait avoir l’impression que la révolution réside dans la mutation de ces appareils. En fait, ce qui a fondamentalement changé, c’est l’importance des métadonnées générées par notre utilisation ainsi que la facilité avec laquelle les algorithmes les exploitent (elles sont nettement plus structurées que les données).

La montée en puissance des algorithmes combinée à l’augmentation sans limite de la puissance de calcul et de la quantité de données stockées nous font entrer dans une ère où l’information et l’objet ont une importance secondaire. Aujourd’hui, les acteurs du Big Data peuvent en prédire plus sur les comportements futurs d’un utilisateur en analysant les métadonnées liées à son utilisation qu’en lisant les documents ou les mails qu’il produit.

La première conséquence visible est la flambée de la valeur financière des métadonnées et la constitution d’entreprises pour les collecter (la plupart des applications smartphone le font) pour les agréger et pour les exploiter. Il s’agit d’ailleurs de la principale source de revenus pour les réseaux sociaux comme Twitter dont le modèle minimaliste (140 caractères maximum pour un tweet) cache habilement que la majorité des données collectées ne sont pas dans le tweet mais dans les métadonnées qui l’accompagnent.

Le rythme s’accélère encore avec l’arrivée progressive de l’internet des objets, c’est à dire, avec la mise sur le marché de milliards d’objets connectés qui produiront chacun d’énormes quantités de données et de métadonnées. Reste à inventer les algorithmes qui leur donneront du sens afin de mieux les exploiter.

 

Quelles conséquences pour les entreprises ?

 

Les entreprises sont immergées dans ce monde de métadonnées et leurs employés peuvent laisser sans le vouloir de nombreuses informations métiers visibles, en utilisant les nouvelles technologies de communication. Rappelons-nous, que dans le monde privé, une analyse des métadonnées est souvent plus parlante que celle des données elles-mêmes. Les objectifs et les moyens des entreprises sont différents de ceux des géants du web. Collecter un grand nombre de métadonnées, qu’elles proviennent des utilisateurs ou des objets connectés, n’est pas un but en soi.

Par contre, la protection des données sensibles et la préservation d’une frontière entre l’interne et l’externe sont des priorités. Si tous les déplacements et les usages des employés d’une entreprise sont « captés » via la géolocalisation et l’usage d’application comme la météo, Siri, Cortana ou Maps, que peut-on en retirer comme informations sensibles, que peut-on en déduire de stratégique ? Difficile à dire aujourd’hui, car l’ampleur et les objectifs réels de cette collecte de métadonnée ne sont pas affichés clairement.

Dans tous les cas, cela montre l’importance :

  • D’avoir une réflexion sur les données et les métadonnées générées par l’ensemble des employés et des appareils d’une organisation ;
  • De mettre en œuvre une gouvernance des données à l’échelle, non pas d’une application ou d’un département, mais bien de l’entreprise dans son ensemble ;.
  • De définir des rôles qui permettront de faire face à cette nouvelle réalité

 

 

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