Il fut un temps où la règle d’or était “small is beautiful”. Désormais, démocratisation des technologies et envahissement du numérique obligent, le pendule est reparti dans l’autre direction. Il n’y aurait plus dorénavant de salut et de valeur que dans la fouille de tonnes de données, de provenances variées. On ne sait pas toujours ce que l’on cherche mais on est convaincu de trouver, quoi qu’il arrive, quelque chose d’où naîtra de la valeur, de la différenciation, un avantage concurrentiel, une meilleure (em)prise sur la clientèle ou sur l’environnement. Bigger is more useful? Sans doute mais à condition, comme toujours, de pouvoir s’en servir. Découvrez dans ce dossier ce qui se cache derrière cette appellation de big data, en quoi ce concept se différencie de l’aide à la décision, de la business intelligence, classique. Pour illustrer ce qu’il est possible de faire avec le big data, nous multiplions les exemples de réalisations. Découvrez ce qu’en font déjà – entre autres – UCB, Pepite, Alstom Transport. Les “mégadonnées” trouvent leur utilité dans des domaines aussi variés que l’aéronautique, la gestion de l’énergie, l’agriculture, les soins de santé, la gestion de la mobilité urbaine. Exemples à l’appui. Vous verrez aussi que les mégadonnées offrent potentiellement de nombreux avantages et perspectives nouvelles pour les PME, via la voie de la mutualisation. Un projet de “Plate-forme” mettant en commun les compétences d’acteurs locaux complémentaires, est ainsi en cours de préparation en Wallonie. Découvrez aussi les activités de deux sociétés bruxelloises – Swan Insights et Real Impact Analytics – qui sont décidé de faire du big data leur coeur de leurs compétences et de leur positionnement commercial. Avec, d’emblée, une présence à l’international. Enfin, nous nous attardons sur les compétences nouvelles qu’implique le big data. Coup d’oeil notamment sur le profil de “data scientist” et sur ce que proposent (ou préparent) les universités en matière de formation.
Big data: bigger is more useful?
DossierSommaire
- Big data: ‘big’ mais aussi et surtout hétéroclites Big data: ‘big’ mais aussi et surtout hétéroclites Le terme même de ‘big data’ évoque des perspectives de très gros volumes et de gros moyens, technologiques et financiers, à mettre en oeuvre. Si c’est souvent le cas, le ‘big data’ est aussi un outil auquel des acteurs plus modestes ont tout intérêt à s’intéresser pour, eux aussi, en tirer parti. Petit décryptage d’un terme parfois trop opaque.
- Plate-forme Big Data: mise en commun de compétences et de projets Plate-forme Big Data: mise en commun de compétences et de projets Telle qu’imaginée, la “Plate-forme” Big data qui se prépare en Wallonie est une plate-forme d’innovation technologique, devant favoriser et concrétiser innovations et implémentations “de rupture”, au bénéfice des acteurs économiques locaux. Premier terrain visé: le “big data”.
- Swan Insights: vers de l’analytique “prescriptif” Swan Insights: vers de l’analytique “prescriptif” Créée en 2013, la société bruxelloise Swan Insights se positionne sur le terrain du “big data” en se spécialisant dans l’analyse de gros volumes hybrides de données et l’analyse prédictive et prescriptive. Objectif: procurer à ses clients des indications précises pour la prise de décisions stratégiques. Parmi les différenciateurs: approche scientifiquement validée et personnalisation poussée. [ ARTICLE RESERVE AUX ABONNES "SELECT" ET “PREMIUM" ]
- Real Impact Analytics: challenger belge du Big Data dans les télécoms Real Impact Analytics: challenger belge du Big Data dans les télécoms [ SELECT ] Des bureaux à Bruxelles, Dubai, Johannesburg et Sao Paulo, une mention dans le “magic quadrant” de Gartner et un chiffre d’affaires qui file vers les 7 millions d’euros fin de cette année. En à peine 4 ans. La bruxelloise Real Impact Analytics est occupée à se faire un nom dans le petit monde des fournisseurs de solutions analytiques pour le marché télécom.
- Big data: de multiples champs d’application industrielle Big data: de multiples champs d’application industrielle L’une des utilisations que fait déjà l’industrie du ‘big data‘ est destinée à la maintenance préventive et prédictive (pannes, entretiens, performances...) des équipements. Chez nous, des acteurs appliquent par exemple le potentiel du big data pour les besoins des secteurs de l’énergie, de l’aéronautique, des transports... Petit florilège.
- CHU Liège: aide à la décision pour professionnels de la santé CHU Liège: aide à la décision pour professionnels de la santé Le CHU de Liège a initié lui-même ou participe à des projets européens où les “mégadonnées” sont appelées à jouer un rôle majeur. Parmi les domaines d’applications: l’optimisation des soins à distance et l’aide à la décision pour les professionnels de la santé.
- Santé: déchiffrer les maladies Santé: déchiffrer les maladies Lutte contre le cancer, analyse du génome, exploitation “intelligente” des données génétiques, prédiction et prévention des épidémies... La médecine s’intéresse elle aussi aux potentiels du big data et de l’analytique évolué.
- PageRank et prédiction d’épidémies PageRank et prédiction d’épidémies Lors d’un séminaire organisé pendant la Big Data Week qui s’est déroulée en mai en Wallonie, Nahid Emad, professeur d’informatique à l’Université de Versailles, a illustré les relations qui existent entre le Big Data et les outils de modélisation et de simulation dans un contexte du calcul intensif.
- Big data: tout un champ de nouvelles compétences Big data: tout un champ de nouvelles compétences Le monde du “big data” fait surgir d’innombrables besoins en compétences. Pas forcément entièrement nouvelles mais sensiblement “reformatées” par rapport à l’existant. Compétences purement technologiques mais aussi aptitudes à maîtriser les spécificités du “big data”: volumes gigantesques, variété infinie des types de données, instabilité de pertinence, qualité... Petit portrait d’un des “métiers” nouveaux, celui de “data scientist”, et arrêt sur ce qui se fait ou se prépare du côté de l’enseignement.
- Qualité du big data: probabilité ou certitude? Qualité du big data: probabilité ou certitude? Plus le volume de données augmente, plus on peut accepter un certain degré d’inexactitude dans les données, le volume minimisant l’impact de ces imperfections sur l’image globale. Le tout est évidemment de savoir quel degré de “bad/dirty data” est acceptable.
- Big data: condition sine qua non d’“intelligence urbaine” Big data: condition sine qua non d’“intelligence urbaine” L’analyse de données massives, hétérogènes et croisées est potentiellement une mine d’or pour les villes…
- Big Data: ami des festivals? Big Data: ami des festivals? Et si les festivals se tournaient vers le ‘big data‘ et l’analytique pour se prémunir contre les mauvaises surprises, pour améliorer l’“expérience” festive? Petit exercice théorique (pas encore de réalisations en Belgique) sous la plume de Thierry De Keyser (IBM)
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