Qu'est-ce que le Big Data

Le Big Data fait référence à une collection de données qui ne peuvent pas être capturées, gérées et traitées dans un certain laps de temps à l'aide d'outils logiciels conventionnels. Elles nécessitent de nouveaux modèles de traitement pour avoir des capacités massives, des actifs informationnels diversifiés et à forte croissance pour les capacités de prise de décision, de découverte d’informations et d’optimisation des processus.

Que peuvent faire les Big Data ?

Ce flux toujours croissant d'informations de capteurs, de photos, de textes, de données sonores et vidéo constitue le fondement du Big Data.

Nous pouvons désormais utiliser ces données d’une manière qui n’était même pas possible il y a quelques années. Désormais, les projets Big Data peuvent nous aider à :

Traiter les maladies et prévenir le cancer : médecine basée sur les données, qui implique l'analyse de grandes quantités de dossiers médicaux et d'images à la recherche de modèles pouvant aider à détecter la maladie à un stade précoce et à développer de nouveaux médicaments ; 🎜>

Nourrir les affamés – L'agriculture est révolutionnée par des données qui peuvent être utilisées pour maximiser les rendements des cultures, minimiser la quantité de polluants rejetés dans les écosystèmes et optimiser l'utilisation des machines et des équipements

Explorez au loin ; planètes - La NASA analyse des millions de points de données et les utilise pour modéliser toutes les possibilités d'atterrissage de ses rovers sur la surface de Mars et planifier de futures missions

Prédire et réagir aux catastrophes naturelles et d'origine humaine - analyser les données des capteurs pour prédisez les tremblements de terre qui pourraient survenir ensuite, et les modèles de comportement humain aident à fournir des indices aux organisations humanitaires pour secourir les survivants. La technologie des mégadonnées est également utilisée pour surveiller et protéger les réfugiés loin des zones de guerre dans le monde entier ;

Prévenir la criminalité - les forces de police adoptent de plus en plus de stratégies basées sur les données, basées sur leurs propres renseignements et sur des ensembles de données publiques pour déployer plus efficacement. ressources et agir comme un moyen de dissuasion en cas de besoin ;

Rendre notre vie quotidienne plus facile et plus pratique - achats en ligne, voyages de masse ou vacances de loisirs, choisir le meilleur moment pour réserver un vol ou décider des films à regarder ensuite… C'est tout est rendu plus facile grâce au Big Data.

Comment fonctionne le big data ?

Le fonctionnement du Big Data est que plus vous en savez sur quelque chose ou n'importe quelle situation, plus vous pouvez prédire de manière fiable ce qui se passera dans le futur. En comparant davantage de points de données, des relations auparavant cachées commenceront à émerger et, espérons-le, contiendront des informations sur la manière dont nous pouvons commencer à changer.

Généralement, cela se fait via un processus de construction d'un modèle basé sur les données que nous pouvons collecter, puis d'exécution de simulations, d'ajustement des valeurs des points de données à chaque fois et de surveillance de la manière dont cela affecte nos résultats. Ce processus est automatisé : la technologie d’analyse avancée actuelle exécutera des millions de ces simulations, ajustant toutes les variables possibles jusqu’à ce qu’un modèle ou une idée soit trouvé qui aide à résoudre le problème.

Les données nous parviennent de plus en plus sous forme non structurée, ce qui signifie qu'elles ne peuvent pas être facilement placées dans des tableaux structurés avec des lignes et des colonnes. Une grande partie de ces données se présentent sous la forme d'images et de vidéos - depuis les images satellite jusqu'aux photos téléchargées sur Facebook ou Twitter, en passant par les e-mails, les messages instantanés et les appels téléphoniques enregistrés. Pour donner un sens à tout cela, les projets Big Data utilisent souvent des analyses de pointe issues de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Par exemple, en apprenant aux ordinateurs à reconnaître ce que représentent ces données – grâce à la reconnaissance d’images ou au traitement du langage naturel – ils peuvent identifier des modèles de manière fiable, plus rapidement et de manière plus fiable que les humains.

Au cours des dernières années, il y a eu une forte tendance vers les outils et technologies Big Data via des plateformes « as-a-service ». Les entreprises et les organisations louent de l'espace serveur, des systèmes logiciels et de la puissance de traitement auprès de fournisseurs de services cloud tiers. Tout le travail est effectué sur les systèmes du prestataire de services et les clients ne paient que pour ce qui est utilisé. Ce modèle rend la découverte et la transformation basées sur le Big Data accessibles à toute organisation et élimine le besoin de dépenser des sommes importantes en matériel, logiciels, immobilier et personnel technique.

Problèmes liés au Big Data

Aujourd'hui, le Big Data nous offre des informations et des opportunités sans précédent, mais il soulève également des inquiétudes et des problèmes qui doivent être résolus :

Confidentialité des données – Les grandes quantités de données que nous générons aujourd’hui contiennent de nombreuses informations sur notre vie personnelle, dont nous avons le droit de garder la plupart d’entre elles confidentielles. De plus en plus, on nous demande d’équilibrer la quantité de données personnelles que nous divulguons avec la commodité offerte par les applications et services basés sur le Big Data. À qui permettons-nous l’accès à ces données ?

Sécurité des données – Même si nous convenons que quelqu'un possède nos données dans un but spécifique, pouvons-nous lui faire confiance pour les garder en sécurité ? Le cadre juridique existant est-il capable de réglementer l’utilisation des données à cette échelle ?

Discrimination relative aux données – Quand tout sera connu, sera-t-il acceptable de discriminer des personnes sur la base de données sur leur vie ? Nous utilisons déjà les cotes de crédit pour décider qui peut emprunter de l’argent, et l’assurance repose en grande partie sur des données. Nous pouvons nous attendre à une analyse et à une évaluation plus détaillées, et nous devons noter que cela n’a pas pour but de rendre la vie plus difficile à ceux qui disposent déjà de moins de ressources et d’un accès à l’information.

Relever ces défis fait également partie du « big data ». Ils constituent certainement un élément majeur du débat sur l’utilisation du Big Data dans le monde universitaire. Cependant, ceux qui souhaitent exploiter le Big Data pour leur entreprise doivent également y répondre. Ne pas le faire peut entraîner de lourdes amendes, car tout ce qui est fait concerne les données personnelles. Nous constatons à maintes reprises que l’incapacité à résoudre ces problèmes est souvent l’une des raisons pour lesquelles les initiatives Big Data des entreprises échouent.

Lorsque les gens commencent à parler de « big data », cela est parfois considéré comme une mode – le dernier terme technologique à la mode dont on parlera pendant un moment, puis de la prochaine grande nouveauté tranquillement. oublié. Cela n'a pas encore été prouvé - en fait, même si de nouveaux langages populaires sont apparus, le Big Data est toujours la force motrice de chacun d'entre eux. La quantité de données dont nous disposons ne fera qu’augmenter et les techniques d’analyse deviendront plus performantes.

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