Toutes les données formelles et informelles, quantitatives et qualitatives, explicites et implicites et mêmes symboliques, internes et connexes et à adjacence congruente pour l’objet de la recherche, ayant immédiatement ou médiatement rapport à la nature et aux objectifs de la stratégie de recherche sur le sujet [ pensez entre autres données de sources classiques ou usuelles, sur les données générées dans les réseaux sociaux tous types et tailles confondus] sont, dans un premier temps, collectées, compilées et classées selon plusieurs paramètres et protocoles.

Cette masse énorme de matière première de données stochastiquement ordonnées est prête maintenant pour recevoir le malaxage et ensuite la trituration, à l’image du process de fabrication de la farine dans une minoterie :

__ Matière première principale, le blé tendre prêt à l’entrée en process = Masse de données globalement ordonnées

__ Produit fini, la farine = information pertinente

__ Un sous-produit, le son=information secondaire

__ Les déchets « irrécupérables » : informations inutiles pour l’objet de la recherche

A partir de là, s’enclenche un procédé d’imbrication, d’intrication et de croisement/recoupement au moyen d’une stratégie de combinaison associant productivement :

__Algorithmique itérative auto-apprenante et des heuristiques d’intelligence artificielle

__Techniques, pratiques et procédés éprouvées de stratégies d’exploitation de données par le data mining,le data warehouse et le Big Data

__ L’usage de langages de programmation forts agiles et à noyau computationnel puissant permettant la haute simulation, comme Python, ruby, R, etc. et des systèmes de gestion de bases de données compatibles Big data.

Et la finalité de tout celà, c’est pour en en extraire le jus, c’est-à-dire des informations solides autant pertinentes que perspicaces sur le sujet de recherche.

Et si ces informations-output concernent comme objet de recherche des personnes, elles peuvent leur renvoyer une image d’elles-mêmes qu’elles ne connaissaient pas et ne soupçonnaient même pas son existence.

Faîtes alors un benchmarking entre les pratiques les plus up to date d’un système de curiosité maladive et de voyeurisme d’un facteur (ou groupe de facteurs) mégère indélicat d’un côté, et le système de traitement de données du groupement GAFA décrit plus haut, quant à l’importance des informations tirées des données brutes de chacun des 2 systèmes.