Le big data, comprendre son sens et ses applications.

On entend aujourd’hui beaucoup parler de Big data dans de nombreux secteurs sans vraiment en connaître le sens. Pour beaucoup c’est un mot qui regroupe tous les liens avec les données mais celui-ci est plus précis que l’on ne le pense.

Dans le cadre de mon mémoire je me suis intéressé au Big Data et plus particulièrement à ses applications dans la gestion des stocks en magasin et plus particulièrement dans le milieu pharmaceutique. C’est pour cela que je souhaite partager avec vous les connaissances que j’ai pu acquérir sur ce sujet.

Commençons par une définition générale du sujet :

Qu’est-ce que signifie le Big Data ?

Le Big data traduit en français par mégadonnées regroupe toutes les données que nous pouvons créer et peuvent provenir de multiples sources comme les réseaux sociaux, les publications, les recherches internet, les objets connectés et bien d’autres.

Le problème c’est que nous créons aujourd’hui un nombre de données colossales et exponentielles. Chaque jour nous créons environ 2,5 quintillions d’octets de données par jour pour donner une comparaison ce sont environ les données produites entre le début de l’humanité et 2003 tous les 2 jours. Cependant pour utiliser ces données il faut utiliser des machines très puissantes pour pouvoir générer de la valeur.

Le Big Data est donc quant à lui défini par des modèles, le plus connu étant le modèle des 3V défini par Gartner qui correspond au Volume, à la Vélocité et à la  Variété :

• Le Volume définit le fait que les données sont extrêmement nombreuses et en constante augmentation. Cela inclut donc un énorme défi de stockage. Les réseaux sociaux ainsi que les données météorologiques sont des sources de données énormes.
• La Vélocité définit alors la vitesse de création des données qui est importante et surtout récurrente elle ne s’arrête jamais.
• La Variété définit donc le fait que les données proviennent de différentes sources et qu’elles ont différentes formes. Ces données peuvent être déjà structurées ou non.

Le modèle des 3V est donc le modèle le plus courant pour définir le Big Data mais on a pu voir émerger ces dernières années d’autres variantes tel que :

• La Valeur qui est le fait de pouvoir générer des bénéfices grâce à ces données.
• La Véracité induit la qualité des données et leurs fiabilités. Le nombre de données étant énorme leurs qualités permettent d’avoir une analyse plus précise et permettent de réduire les erreurs.
• La Visualisation est la mise en forme de ces données pour faciliter leurs compréhensions set leurs utilisations.

L’analyse de ces données :

Comme nous avons pu le voir les données récupérées sont très nombreuses et elles ont donc besoin d’être analysées. Mais ces données ne peuvent pas être analysées par une personne, le temps qu’elle analyse un nombre de données il y aura déjà eu beaucoup d’autres données à analyser. C’est pour cela qu’on utilise des algorithmes pour permettre à la personne d’avoir déjà eu un premier tri effectué par l’algorithme.

L’analyse de ces données permet donc de mieux comprendre les besoins et les attentes des individus en analysant les comportements. Cela permet de comprendre les problèmes rencontrés plus rapidement et de gagner en temps d’action. L’analyse des Big data permet aussi d’aider à la prise de décision grâce à l’analyse tirer des données.

Le Big Data permet donc une amélioration constante que ça soit pour les consommateurs ou bien pour les machines et les applications. Elle permet de résoudre et d’éliminer rapidement les problèmes

Qu’elles sont ses applications ?

On peut voir qu’aujourd’hui les utilisations du Big Data sont variées mais surtout très nombreuses.

On le retrouve dans la recherche scientifique pour l’astronomie par exemple, dans le secteur médical pour permettre des diagnostics basés sur des chiffres qui sont très précis, cela permet ensuite de personnaliser les traitements et de réduire les marges d’erreur, dans le climat pour améliorer l’efficacité énergétique ou encore pour le domaine des transports pour optimiser les déplacements et la gestion des transports en commun par exemple.

Toutes ces applications ne sont que quelques exemples de l’ampleur que peut avoir l’utilisation du Big Data et cela s’amplifiera certainement dans les années à venir.

Heureusement l’utilisation du Big Data est encadrée par des lois.

Quel futur pour le Big Data ?

Une des applications qui est déjà en cours mais qui ne fera qu’augmenter dans les prochaines années est l’utilisation du Big Data pour l’intelligence artificielle. Déjà amplement utilisé dans les entreprises l’IA devient de plus en plus présente et précise grâce à son association au big data. Le machine learning permet à l’intelligence artificielle d’apprendre d’elle-même, quand elle est liée au big data elle possède un plus large spectre de données et cela favorise donc son apprentissage.

Le Big Data est encore en pleine évolution aujourd’hui et il faut continuer de comprendre et d’optimiser ses utilisations.

Sources : 

– https://fr.statista.com/infographie/17800/big-data-evolution-volume-donnees-numeriques-genere-dans-le-monde/
– https://www.lcl.fr/mag/tendances/big-data-definition-enjeux-et-applications
– https://fr.wikipedia.org/wiki/Big_data
– https://www.lebigdata.fr/intelligence-artificielle-et-big-data