Le big data est traduit de manière littérale par « grosses données » ou « mégadonnées ». D’ailleurs, c’est la deuxième traduction qui est la plus recommandée. D’une manière générale, le Big Data regroupe des données qui se distinguent par leurs grandes variétés, qui arrivent en volumes croissants avec une grande vitesse.
Un des principaux bénéfices de l’internet des objets est de mesurer ce qui se passe dans le monde réel. Il est ainsi important de faire la collecte et l’analyse des données pour connaitre l’usage des produits et à en anticiper les événements.
Avant cette collecte et analyse des données, ces dernières sont associées aux objets connectés en quatre types de données.
Tout d’abord, il y a les données d’état qui sont les plus répandues puisque ce sont des données qui sont logiquement associées à l’objet connecté. Les données d’état servent à la mise en place d’une base de référence qui deviendra davantage comme les matières premières qui alimentent les moteurs d’algorithmes des solutions de Big Data permettant ainsi la réalisation du prévisionnel à long terme.
Ensuite viennent les données de localisation qui possèdent des fonctionnalités de traitement à temps réel. Ce sont l’extension logique du GPS dont les données se complètent.
Les données personnalisées distinguent les données anonymes sur l’usage et les préférences individuelles aux données personnelles associées à la vie privée, source de scepticisme de la part des utilisateurs.
Enfin, il y a les données décisionnelles, associées aux données d’état, elles doivent faire preuve de décision que ce soit automatisée ou personnelle.