Comment réduire l’impact environnemental des projets data ?

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En physique, l’entropie correspond à l’état de désorganisation de la matière. La minimisation de l’entropie permet l’organisation des éléments la plus éloignée de l’aléatoire. Elle est devenue un enjeu majeur de notre temps, qui concerne directement l’organisation des activités humaines. Et si nous l’appliquions à nos projets data ?

Par Jonathan Petit, responsable Data Science chez Avanade

Sortir du paradigme « plus de data = plus de valeur »

La tendance humaine à vouloir produire et surtout à stocker plus de denrées trouve son origine dans nos comportements ancestraux pour anticiper les pénuries. Il semblerait que cette tendance se vérifie particulièrement dans notre gestion des données ! Par précaution, notre habitude est de prélever et de stocker le maximum de données pour maximiser la probabilité de n’avoir « rien oublié » lorsqu’il s’agira de démarrer l’analyse et l’utilisation de celles-ci. Cependant, avant toute accumulation de données, la question pourrait être désormais : avons-nous besoin de toutes ces données et pour quels usages projetés ? Autrement dit, si une donnée n’a pas d’utilité aujourd’hui, sa valeur est en réalité négative, car elle génère d’ores et déjà une dépense énergétique du fait de sa récolte, de son stockage et de sa circulation.

La donnée se transmet, se diffuse, se copie vers des destinations multiples sans pour autant disparaître de son origine. Ainsi, le fait de créer une donnée n’est qu’une preuve de son coût et du potentiel multiplicatif de celui-ci et non de sa valeur. Toutefois, toute expérience repose sur des hypothèses. Pour vérifier celles-ci, la génération de données est donc incontournable. Inutile cependant d’en créer ou d’en traiter plus que nécessaire !

Vérifier et évaluer l’intérêt d’une donnée

Les questions liées à l’intérêt tangible d’une donnée sont nombreuses :

  • Quel objectif justifie la récolte et l’informatisation de cette donnée ?
  • A quel ensemble de phénomènes une donnée permet-elle de contribuer ?
  • Quelle donnée est la plus pertinente pour représenter au mieux un phénomène ?
  • Quelle donnée est rendue obsolète par la récolte d’une nouvelle donnée ?
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