Prédiction et Big data

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Surnommées l’or noir du numérique, les Big data offrent de nouvelles perspectives aux entreprises qui les traitent.

Définition et exemples d’applications

Le recours quotidien à internet, aux services de télécommunication, aux cartes de crédit, aux achats en ligne ou encore à la géolocalisation génèrent de grandes quantités de données, aussi appelées Big data. Ces mégadonnées numériques se caractérisent par leur quantité, leur diversité, la rapidité de leur traitement ainsi que la plus-value qu’elles sont susceptibles d’apporter si elles sont analysées, par exemple grâce à l’Intelligence artificielle.

Les Big data sont saisies et enregistrées grâce à des systèmes de traitement à très haut débit, en vue de permettre leur future exploitation et analyse. Ces données sont néanmoins si volumineuses qu’elles dépassent les capacités d’analyse humaine et doivent être stockées sur des systèmes de stockage externe. Elles doivent également être correctement sécurisées. En effet, parce qu’elles récupèrent toutes les données d’un utilisateur, les Big data présentent des risques, allant de la perte d’anonymat, à la discrimination ou encore à la commercialisation par un tiers.

Opportunités pour les entreprises suisses

Depuis l’apparition du Big Data au tournant des années 2010, les entreprises œuvrent à intégrer ce nouvel outil dans leur modèle d’affaires. Ces mégadonnées peuvent par exemple donner une indication de l’utilisation et de la satisfaction réelle des clients, mais aussi de ce qu’ils sont susceptibles d’acheter en analysant leurs préférences de consommation.

En effet, grâce à ces outils analytiques et à la modélisation de données, les entreprises peuvent faire de l'analyse tendancielle ou prédictive, dresser des profils, anticiper des risques et suivre des phénomènes en temps réel. Dans l’industrie, les Big data peuvent par exemple prévoir la casse d’une machine ou son besoin de maintenance. Développées de façon itérative (soit avec des processus répétés, systématiques), elles fournissent une autre forme de création de valeur aux entreprises.

Pour aller plus loin

"Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science", Pirmin Lemberger, Marc Batty, Médéric Morel, Jean-Luc Raffaëlli (2019), Editions Dunod.

"Le Big Data", Pierre Delort (2018), Editions "Que Sais-je", Presse Universitaires Françaises.

"BIG DATA", Brian Clegg (2017), Editions Faber & Faber Libri (en anglais)

 
 

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Dernière modification 26.03.2020

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