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Big Data : utiliser les données de manière optimale

Date de publication
14 octobre 2016
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Big Data

En interprétant correctement les données du Big Data, on identifie tendances, prévisions, et décisions à prendre. Des PME ont bien compris le filon.

Selon IBM, chaque jour, nous générons 2,5 trillions d’octets de données. 90% des données dans le monde ont été créées au cours des 2 à 3 dernières années seulement.

Ces données proviennent de partout :

  • de capteurs utilisés pour collecter les informations climatiques;
  • de messages sur les sites de médias sociaux;
  • d’images numériques et de vidéos publiées sur le web;
  • d’enregistrements transactionnels d’achats en ligne;
  • de signaux GPS de téléphones mobiles.

 

Ces données sont appelées Big Data ou volumes massifs de données.

Ce flux gigantesque et ininterrompu de données est d’abord une opportunité pour les entreprises

Recycler les données du Big Data

Ces informations potentielles restent des « déchets » tant que nous ne les recyclons pas. Car ce flux gigantesque et ininterrompu de données est d’abord une opportunité pour les entreprises. Il leur permet d’obtenir de nouvelles informations, indisponibles autrement et qui se révèlent d’une importance stratégique. Des informations qui leur permettent de devenir plus agiles.  Un état d’esprit « agile » favorise l’adaptation au changement. C’est une condition indispensable pour rester en adéquation avec le monde d’aujourd’hui. Il permet aussi de répondre à un marché en constante évolution. Il permet de trouver enfin une réponse aux défis laissés en suspens.

Grâce au traitement du Big Data, il suffit de poser les bonnes questions. On y répondra en interprétant correctement les données. Ce qui permet de transformer ces « déchets » en informations utiles.

Les PME innovantes ont bien compris qu’elles avaient un rôle à jouer dans ce contexte. Des entreprises wallonnes comme OncoDNA et Dnalytics (médecine personnalisée) ou encore Eonix (transports) ont saisi la balle au bond.

Des tas de données, variées et fiables, à traiter rapidement

Les outils qui permettront de rendre le Big Data intelligible et pertinent devront travailler sur :

1. Le volume : il s’agira,  par exemple, de transformer les 12 téraoctets de tweets créés quotidiennement en analyses poussées d’opinions sur un produit. Ou encore de convertir les 350 milliards de relevés annuels de compteurs afin que les marchés puissent connaître les besoins réels en énergie.

2. La vélocité : il s’agira aussi de travailler vite. Parfois, 2 minutes c’est trop. Pour les processus « chrono sensibles » tels que la détection de fraudes, le Big Data doit être utilisé « au fil de l’eau ». C’est-à-dire au fur et à mesure que les données sont collectées par l’entreprise afin d’en tirer le maximum de valeur. Il faudra donc, par exemple:

  • scruter 5 millions d’événements commerciaux par jour afin d’identifier les fraudes potentielles;
  • analyser en temps réel 500 millions d’enregistrements détaillés d’appels quotidiens.

 

3. La  variété : le Big Data se présente sous la forme de données structurées ou non structurées :

  • textes,
  • données de capteurs,
  • sons,
  • vidéos,
  • données sur le parcours,
  • fichiers journaux,
  • etc.

 

De nouvelles connaissances sont issues de l’analyse collective de ces données. Les centaines de flux vidéo des caméras de surveillance, par exemple, permettent de contrôler les points d’intérêt des clients d’une chaîne d’hypermarchés. On peut tirer parti de la croissance de 80 % du volume de données images, vidéos et documentaires pour améliorer la satisfaction client.

 

4. La véracité : 1 décideur sur 3 ne fait pas confiance aux données sur lesquelles il se base pour prendre ses décisions. User des multiples sources d’informations générées par le Big Data, parfois en temps réel, permet de voir ces données de base confirmées ou nuancées grâce à la variété et au nombre de sources en perpétuelle augmentation.

L’exemple d’une application Big Data réalisée en Wallonie : la prévision de grandes migrations humaine

La révolution du « Big Data» n’est pas uniquement dûe à la quantité d’informations générées mais aussi aux applications qui peuvent en découler grâce à leur analyse.

C’est particulièrement le cas dans le domaine des « computational social sciences ». L’accès aux données de réseaux sociaux ou les données mobiles remplacent maintenant les questionnaires individuels. Elles procurent aux scientifiques des ressources d’une échelle et d’un niveau de détails inédits.

« Ma recherche, explique Pierre Deville, Chercheur FNRS (UCL & Northeastern University) et co-fondateur de SWAN Insights, s’inscrit dans cette nouvelle optique. Il s’agit de comprendre, modéliser et enfin prédire les comportements humains à partir de ces données. Récemment, nous avons développé un outil permettant d’estimer les densités de populations à l’échelle de tout un pays. Et ce de manière dynamique. En analysant l’activité des antennes de téléphonie mobile, il est possible d’estimer le nombre de personnes aux alentours de celles-ci. Et ce de manière totalement anonyme. Ce système automatisé et peu coûteux se révèle aussi efficace qu’une estimation par image satellite. Il peut donc permettre de pallier l’absence d’opérations de recensement fiables et fréquentes dans les pays en voie de développement. Ces estimations dynamiques en quasi temps réel permettent également de détecter les mouvements de populations. Une détection qui constitue une information vitale lors de la planification d’aide en cas de situations d’urgences comme des conflits, épidémies ou encore catastrophes naturelles. »

Découvrez ces mouvements de population en vidéo :

 

Trouver des données libres dans l’Open Data

Une partie de ces données commencent à être accessibles librement, moyennant le respect de certaines règles.

C’est ce qu’on appelle l’Open Data. « L’Open Data, c’est la mise à disposition gratuite, mais sous licence, de ces données publiques dans des formats adaptés, explique-t-on à l’Agence du Numérique. Il rend possible la création de nouvelles applications permettant de conférer une réelle valeur ajoutée à ces données. On parle ici:

  • d’applications composites;
  • de tableaux de bord;
  • d’infovisualisations (visualisation d’informations);
  • de géolocalisations;
  • de cartographies;
  • d’applications d’intérêt public.

Les entreprises privées et autres porteurs de projets numériques trouveraient là le moyen d’opérationnaliser rapidement leurs idées innovantes. »

Quelles sont les conditions ? En 2007, un groupe de travail a publié une liste de 8 principes. Les données publiques sont ouvertes si elles sont:

  • complètes,
  • primaires,
  • opportunes,
  • accessibles,
  • exploitables,
  • non discriminatoires,
  • non propriétaires,
  • libres de droit.

Quelles compétences Big Data en Wallonie ?

Une expertise de pointe, nécessaire pour tirer parti des opportunités du Big Data, se développe en Wallonie.

Des entreprises exploitent déjà ces nouvelles possibilités. L’innovation peut porter sur les méthodes et algorithmes d’analyse de données, comme dans le cas de la société PEPITe. D’autres acteurs se positionnent sur les outils informatiques capables d’adresser les défis des quatre V du Big Data. Par exemple Nextlab dont la compétence sur le logiciel de traitement de données Spark est reconnue internationalement. D’autres entreprises développent une expertise spécifique. Par exemple, en partant des masses de données qu’elles gèrent dans les secteurs où elles sont présentes (énergie, santé, finance, etc), comme le fait par exemple NRB.

Mais aussi dans le cadre de la recherche appliquée, comme au CETIC, ou en recherche fondamentale avec les universités de la Fédération Wallonie-Bruxelles.

Consciente des opportunités, la Wallonie souhaite stimuler l’utilisation du Big Data par les entreprises. Elle a engagé la création d’une plateforme d’innovation (PFI). Cette dernière rassemble les acteurs wallons spécialistes en Big Data. L’objectif est d’augmenter la masse critique dans ce domaine à haut potentiel de valorisation.

C’est maintenant à vous de jouer !

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