Systèmes d'information de gestion · Terminale STMGBac
Données massives et décision : fiche de Terminale STMG
Publié le 11 novembre 2026 · Mis à jour le 11 novembre 2026 · Signaler une erreur
L'essentiel
- Les données massives (big data, mégadonnées) viennent de la croissance des bases de données et d'internet ;5 une fois exploitées, elles servent l'aide à la décision.3
- L'informatique décisionnelle regroupe les moyens, outils et méthodes pour collecter, consolider, modéliser et restituer les données.4
- Un système décisionnel assure quatre fonctions : collecte, intégration, diffusion, présentation, plus une fonction d'administration.4
- L'entrepôt réunit des données déjà préparées ; le lac de données accueille des sources aux formats multiples.41
- Les données personnelles posent des questions éthiques : vols de données, usages manipulateurs.5
Les notions à connaître
Tu as déjà vu comment une base relationnelle stocke des données fiables (SQL, jointures, intégrité). Ici, on change d'échelle : il ne s'agit plus d'interroger une seule base, mais de croiser beaucoup de données venues d'endroits différents pour éclairer un choix. Des données, une fois exploitées, constituent bien une aide à la décision.3
Du recueil à la décision
Entrepôt, lac de données et analyse
Les données massives arrivent sous des formes très différentes. Pour les accueillir, on parle de lacs de données : des espaces qui stockent des données de sources et de formats multiples.21 Les spécialistes, les data scientists, y disposent des données et d'une puissance de calcul suffisante pour lancer leurs traitements.1 Un traitement peut se faire en parallèle sur beaucoup de machines.1
Un projet permanent et des enjeux éthiques
En management, tu dois donc toujours relier deux regards : ce que la donnée permet de décider, et ce qu'on a le droit d'en faire.
Pièges à éviter à l'examen
Questions flash
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Les quatre fonctions sont la collecte, l'intégration, la diffusion et la présentation des données ; l'administration vient en plus pour contrôler le système.4 La suppression n'en fait pas partie : on peut la confondre avec le filtrage, mais filtrer relève de la collecte, qui sélectionne les données utiles.
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L'entrepôt de données rassemble les données collectées dans un espace unifié.4 Le tableau de bord est tentant, mais il sert à présenter les résultats : il relève de la restitution, pas de l'intégration.
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C'est faux : le volume de données numériques disponibles croît rapidement, notamment grâce aux bases de données et à internet.5 Penser à une baisse inverse le phénomène : c'est justement cette croissance qui fait émerger la science des données.
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Les vols de données personnelles et les usages manipulateurs posent des questions éthiques ; l'affaire Cambridge Analytica montre une influence possible sur des scrutins.5 Dire que le stockage est impossible est faux : les lacs de données existent justement pour accueillir des données de sources et de formats multiples.1
Les questions qu'on se pose
Quelle est la différence entre un entrepôt de données et un lac de données ?
L'entrepôt de données est le socle de l'intégration : il offre une source commune, homogène et fiable aux applications décisionnelles.4 Le lac de données accueille des données de sources et de formats différents.2 Retiens : l'entrepôt range des données préparées, le lac garde une matière plus variée.
Pourquoi la collecte est-elle l'étape la plus délicate ?
Pourquoi parle-t-on d'éthique dans ce chapitre ?
Parce que la masse de données personnelles peut être volée ou employée pour manipuler.5 À l'examen, relier une décision de gestion à la protection des personnes montre que tu maîtrises les deux faces du sujet.
Sources
- Ressources d'accompagnement - Données massives dans le système d'information, Éduscol. Consulté le 11 novembre 2026.
- Ressources d'accompagnement - Spécialité Systèmes d'information de gestion, Éduscol. Consulté le 11 novembre 2026.
- Sciences de gestion et numérique - Terminale STMG, Éduscol. Consulté le 11 novembre 2026.
- Informatique décisionnelle, Wikipédia. Consulté le 11 novembre 2026.
- Science des données, Wikipédia. Consulté le 11 novembre 2026.
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