Malheureusement, le principe de sagesse en matière de longévité des données ne s’applique plus dans cette ère de déluge de données. Nul ne sait combien de microbillets, de messages et de flux audio et vidéo doivent être conservés ni pour combien de temps.
Les mégadonnées recèlent sans doute quelques réponses à ces questions. Certains fournisseurs de plateformes offrent des capacités d’analyse automatisée des sentiments en scrutant les blogues, sites Web et autres sources dans une tentative de générer des valeurs scalaires relatives à la façon dont une entreprise est perçue. Mais les perceptions sont transitoires et peuvent changer radicalement en un très court laps de temps. Compte tenu de cette dynamique, quelle est la valeur des données au fil du temps?
L’analyse prévisionnelle est un autre domaine qui peut souffrir de la dégradation du modèle à mesure que les données se modifient au fil du temps. Quel est le soi-disant « effet de levier » des modèles utilisant des données si anciennes (ou qui changent si rapidement) que l’exactitude de leurs prédictions devient contestable?
Cette préoccupation est amplifiée par le fait que les données de ces méga sources présentent une plus grande plage dynamique et une plus grande volatilité que celles de sources traditionnelles.