Big Data : à quoi servent toutes nos données ?

De plus en plus on entend ou on lit l'expression "Big Data". On parle alors de "données massives" ou de "grosses données". Il s'agit de toutes les données qui sont récoltées à longueur de journée. Dans notre vie quotidienne, on crée, on produit des données en permanence : quand on paye avec une carte bancaire, on laisse des traces informatiques ; même chose quand on achète sur Internet.

De plus en plus de données

Tous les 2 ans, on crée autant de données qu'il y en a eu depuis le début de l'humanité et ça va continuer parce qu'on utilise de plus en plus d'appareils et d'objets connectés, par exemple comme les bracelets ou les montres qui surveillent notre santé et qui récoltent donc des tas d'informations

Ces données sont évidemment utilisées à des fins marketing. C'est l'utilisation la plus basique, celle peut-être qui nous touche le plus. Nos données sont collectées pour faire de la publicité ciblée : en fonction des sites sur lesquels on va, de notre sexe, de notre âge on reçoit des messages publicitaires qui correspondent à ce qu'on aime pour nous inciter à acheter. Mais l’utilisation des données massives va bien au-delà. 

Santé, sécurité, transports.... le Big Data est partout

Dans le domaine de la santé, une entreprise comme Celtipharm, collecte les tickets de caisse d'un réseau de pharmacies afin de prédire une épidémie et de la cartographier avec précision. 

Dans le domaine des transports, le laboratoire d'accidentologie créé conjointement pas Peugeot-Citroën et Renault, à partir de données récoltées dans des véhicules équipés de capteurs essaie de comprendre ce qui se passe quelques minutes avant qu'un accident se produise, les enchaînements de gestes et d'événements qui peuvent mener à ces accidents afin de mieux les prévenir. 

Et dans notre vie quotidienne, l'exploitation des données massives permet de créer des applications très utiles : "Tranquilien" par exemple permet de savoir quels sont les trains les moins bondés en Ile de France. Cette application a été conçue en compilant des données issues de différentes sources, notamment celles de la SNCF. Elles concernent les heures d'affluence, les taux d'occupation des trains en fonction des jours de la semaine, des heures mais aussi la météo. 

Plusieurs start-up travaillent elles sur des applications qui permettent de prédire à l'avance où trouver des places pour se garer dans les villes.

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