Les données sont des informations, mais ce n’est qu’une partie de l’histoire. Un détail au sujet d’un événement ou d’un fait concernant la santé humaine n’est pas beaucoup de données avec lesquelles travailler. C’est la collecte, l’organisation et le stockage de l’information à laquelle nous pensons lorsque nous parlons de données.
À l’ère de l’Internet, les entreprises et les organisations du monde entier ont recueilli tellement de données que nous parlons maintenant de choses à une échelle exponentiellement plus grande. Maintenant, il y a le Big Data, et cela a un impact énorme sur nos vies à tous. Mais comment définir le Big Data et comment peut-il être mis en application?
Sommaire
Qu’est-ce que le Big Data ?
Les grandes données sont un ensemble de données si vaste que nos moyens traditionnels de gestion de l’information ne sont pas à la hauteur de la tâche. Cette collection peut prendre plusieurs formes.
Exemples de données massives applicables en traitement Big Data
- Les tweets stockés sur les serveurs de Twitter
- L’information que Google obtient en suivant les trajets en voiture.
- L’ensemble des résultats des élections locales et nationales d’un pays, en remontant aussi loin que les dossiers ont été conservés.
- Ce que les compagnies d’assurance maladie savent sur qui reçoit quels traitements et dans quels hôpitaux.
- Les types d’achats et les lieux qui apparaissent sur les cartes de crédit.
- Ce que les gens regardent sur Netflix, quand, où et combien de temps.
- Qu’est-ce que la technologie des grandes données ?
Nos PC peuvent gérer pas mal de données. Imaginez toutes les informations qu’il est possible d’entasser dans une seule feuille de calcul. Le logiciel de base de données est capable de traiter des volumes d’information encore plus importants. Ces outils peuvent s’entasser sur un seul disque dur qui, autrement, nécessiterait des étagères remplies de boîtes remplies de blocs-notes et de dossiers.
Mais ces outils sont insuffisants pour traiter tout le volume d’information que nous appelons le Big Data. Pour cela, nous avons développé de nouvelles méthodes. Le Cloud Computing décharge le travail de nos PC sur des serveurs distants. À partir de là, il existe de nombreuses façons d’accéder à l’information et de l’utiliser.
Utilisations notables du Big Data
Les mises en application du Big Data ne sont pas arrivées d’elles-mêmes. Plusieurs tendances ont favorisé son existence.
Internet Of Things
L’Internet que vous connaissez actuellement est l’Internet of People. C’est là que les gens interagissent les uns avec les autres, avec des machines qui facilitent cette communication. Vous visualisez les sites que les gens conçoivent. Vous lisez des mots que les gens ont tapés.
L’Internet of Things est celui où les appareils communiquent directement les uns avec les autres sans intervention humaine. Un seul appareil surveille le temps qu’il fait. Un thermostat intelligent accède à cette information et ajuste la température de votre maison.
Le Big Data et l’Internet of Things sont interdépendants. Ces appareils sont capables d’agir par eux-mêmes grâce à toutes les données dont ils disposent. Plus il y a d’appareils qui fonctionnent de cette façon, plus il y a de données qui sont générées.
Le Machine learning
Le Machine Learning fait référence à la capacité d’un ordinateur d’apprendre à partir de données. C’est ainsi que les stations de radio Pandora s’adaptent à votre style particulier. L’apprentissage machine est également à la base des recommandations de contenu sur YouTube et Netflix.
Ces prédictions sont dues à des algorithmes. L’algorithme de recherche de Google ? L’algorithme qui détermine ce que vous voyez dans le fil de nouvelles de Facebook ? Tout cela, c’est de l’apprentissage machine au travail.
Ce ne sont là que quelques exemples de la façon dont les algorithmes d’apprentissage machine influencent nos expériences quotidiennes.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle est l’étape suivante après l’apprentissage machine. Ici, non seulement un ordinateur apprend à partir de données, mais il utilise cette information pour prendre ses propres décisions et façonner son propre comportement.
Microsoft et Google ont tous deux montré leurs efforts pour créer des robots humanoïdes. Facebook utilise l’intelligence artificielle pour aider à prévenir les suicides. La technologie progresse à un rythme où il y a eu plusieurs cas où la pensée d’un ordinateur a surpassé celle d’un humain.
Qu’est-ce que Big Data Analytics ?
Les sources de données importantes ne nous disent rien par elles-mêmes. Quelqu’un doit donner un sens à toute cette information. C’est ce qu’est le domaine de l’analyse Big Data : regarder des volumes d’informations incompréhensibles et voir ce que nous pouvons apprendre.
Aujourd’hui, de plus en plus d’organisations lancent de nouveaux grands projets de données, et les entreprises se font concurrence pour offrir leur forme particulière d’analyse Big Data dans de nombreux domaines différents. C’est par ces actions que les grandes données ont un effet sur votre vie, même si vous êtes un Luddite des temps modernes.
Les avantages du Big Data
Les gens se précipitent pour utiliser le Big data afin d’améliorer nos vies. Voici quelques-uns des domaines où les applications du Big Data sont à l’œuvre.
Le Big Data dans les soins de santé
L’industrie des soins de santé n’est pas celle qui adopte le plus rapidement les nouvelles technologies. Certains fournisseurs continuent de migrer du papier vers des moyens de stockage numériques. Néanmoins, il y a des domaines où le Big Data fait la différence. Le premier est le domaine de l’intégration. Les assureurs et les fournisseurs s’efforcent de combiner des données provenant de différentes sources, comme les demandes de règlement, les radiographies, les notes du médecin et les ordonnances.
Beaucoup pensent que si les données sur les soins de santé étaient mieux intégrées, cela permettrait d’offrir de meilleurs soins à moindre coût. Lorsque Amazon, Berkshire Hathaway et JP Morgan ont annoncé plus tôt cette année qu’ils travaillaient ensemble dans le domaine des soins de santé, ils ont cité la technologie comme leur domaine d’intérêt.
Le Big Data dans la finance
L’industrie de la finance est tout-en-un sur l’idée de prendre des décisions basées sur l’analyse informatique. Les crashs Wall Street Flash sont dus à des transactions automatisées, avec des machines qui vendent rapidement des actions sans intervention humaine, sur la base de ce qui se passe sur le marché. C’est ce qu’on appelle le trading haute fréquence.
Maintenant, les scientifiques des données financières utilisent de grandes données pour prédire quels stocks réussiront et quand de futurs krachs sont susceptibles de se produire. Les banques considèrent également le Big Data comme un moyen d’augmenter leurs revenus.
Le Big Data dans le commerce électronique et le marketing
Nous générons beaucoup d’informations lorsque nous faisons des achats. En magasin, les cartes de crédit et les cartes de fidélité font le suivi de tous nos achats. Certains magasins utilisent des caméras ou même suivent nos téléphones pour voir quelle partie du magasin retient notre attention le plus longtemps. En ligne, nous devons créer des comptes avant de faire des achats, ce qui permet aux sites non seulement de suivre ce que nous achetons, mais aussi tous les articles que nous consultons.
Les magasins basent leurs agencements sur l’intérêt et le comportement des consommateurs. Les vendeurs en ligne décident de ce que nous voyons en fonction des informations démographiques et d’autres mesures. Les nouveaux magasins de briques et de mortier d’Amazon sont un exemple de la fusion des deux mondes.
Il y a une grande demande pour le genre de perspicacité qui vient de la surveillance de nos intérêts et de notre comportement en ligne. Facebook et Google sont des géants technologiques rentables en raison de leur capacité à vendre des publicités qui sont mieux à même de cibler des groupes de consommateurs spécifiques que d’autres méthodes et plates-formes publicitaires. Ils peuvent le faire grâce à toutes les informations que nous leur fournissons lorsque nous utilisons leurs services.
Le Big Data est-il dangereux ?
Le Big Data sont prometteuses, mais elles comportent aussi des risques. Premièrement, il y a l’érosion de la vie privée. Plus de gens en savent plus sur chacun d’entre nous qu’à n’importe quel moment de l’histoire de l’humanité. Il n’est pas seulement facile de trouver où nous vivons, mais aussi où nous allons, qui nous aimons, comment nous vivons et ce que nous pensons.
Cela rend les individus et les sociétés plus ouverts à la manipulation. Nous pouvons être amenés à donner nos mots de passe et nos numéros de carte de crédit ou à voter pour des candidats que nous n’appuierions pas autrement. Plus de données offre plus de moyens pour les annonceurs et les entreprises de médias de façonner nos désirs et nos valeurs.
Il y a plus de données sur nous qu’auparavant, et ces données sont stockées dans un plus grand nombre d’endroits. Cela crée plus de cibles pour l’attaque. Il ne suffit plus de protéger nos propres machines. Les atteintes à la protection des données sont maintenant monnaie courante, et ce qui arrive à nos données échappe à notre contrôle.
Même les entreprises qui font un travail décent de protection de nos données contre les attaques extérieures font souvent des choses discutables avec ces données elles-mêmes, comme c’est le cas avec Facebook.
Ensuite, il y a le risque de ce que les gens font avec l’information que les grandes données leur permettent de prédire. Les gens qui ont des habitudes alimentaires malsaines doivent-ils payer davantage pour l’assurance-maladie ? Devrions-nous accroître le maintien de l’ordre dans des domaines où nous prévoyons une augmentation de la criminalité ? Est-ce que nous augmentons les prix pour les acheteurs en ligne qui vivent dans des zones aisées ?
Trouver des moyens d’assurer la sécurité de nos données, le respect de notre vie privée et le maintien de nos valeurs sera un défi permanent au fur et à mesure que la tendance aux données volumineuses se poursuit. Pourtant, peu importe ce que nous en pensons, pour le meilleur ou pour le pire, nous vivons tous dans un monde de grandes données.