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Dans le cadre de la mission Mars, la NASA doit analyser de très nombreuses données pour calculer tous les risques liés à cette expédition sur la Planète Rouge. Les méthodes employées par l'agence spatiale peuvent être utilisées par les entreprises pour mener à bien leurs propres projets analytiques.
D'ici peu, une première équipe d'astronautes américaines sera envoyée sur Mars, pour fouler le sol de la Planète Rouge pour la première fois. Dans ce contexte, la NASA travaille activement pour déterminer les risques liés à cette future mission. Les modifications musculaires, pulmonaires, ou la perte de poids entraînées par plusieurs années passés dans l'espace, ou encore la quantité maximale de CO2 acceptable dans le véhicule de l'équipe, sont autant de données à déterminer avant le grand départ.
En fonction de ces nombreux risques, une certaine quantité de décisions devront être prises pendant la planification du voyage. La logistique et l'ingénierie seront directement impactées par ces paramètres. Pour déterminer ces risques, la NASA concentre ses efforts sur le développement d'un process de Data Science permettant d'utiliser les outils analytiques pour répondre à d'innombrables questions en perpétuelle évolution. Voici plusieurs méthodes utilisées par la NASA qui pourront aussi être utiles à toutes les entreprises pour leurs initiatives Big Data.
Simplifiez au maximum vos analyses Big Data
L'analyse Big Data est un défi de taille, mais il est inutile de compliquer les choses. Bien souvent, les entreprises perdent un temps fou à déplacer les données afin de les analyser, au lieu d'amener les outils analytiques vers les données. Par définition, le Big Data est trop volumineux pour être déplacé, et c'est la raison pour laquelle le stockage distribué et les frameworks de traitement comme Hadoop existent.
Pour le projet Mars de la NASA, de très nombreux niveaux de données sont à prendre en compte. Les données de santé d'anciens astronautes, les études de test, ou encore les études menées dans des environnements spatiaux simulés doivent toutes être analysées. Il est nécessaire de rassembler toutes ces données avant tout. Pour analyser les données à la source, la NASA utilise la plateforme Collaborative Advanced Analytics and Data Sharing développée par Lockheed Martin et plusieurs partenaires comme Alpine Data. Ainsi, plutôt que de perdre du temps à télécharger les données depuis des environnements analytiques séparés, les chercheurs peuvent utiliser leur temps et leur énergie à poser des questions et à recevoir des réponses.
Le lancement de la fusée vers Mars n'est que le commencement
Le lancement réussi de la fusée vers Mars ne sera que le début d'une expédition de plusieurs années. Sur le chemin, la NASA s'attend à rencontrer de nombreux défis. Il en va de même pour les projets Data Analytics en entreprise. Déployer un modèle analytique ne signifie pas que le projet est accompli. Il est nécessaire de raffiner le modèle et de le décliner constamment.
Travaillez avec les données à votre disposition
La NASA est confrontée à un défi d'envergure. Les données doivent être collectées sur un échantillon de seulement 300 astronautes acceptés au sein de l'Astronaut Corps. Il est ensuite nécessaire d'extrapoler. Par exemple, à partir de la réaction d'une femme de de 35 ans et 54 kilos à un voyage de cinq mois dans l'espace, les Data Scientists doivent déterminer comment une femme femme de 32 ans et 55 kilos réagira à un voyage de deux ans.
De plus, aucune donnée sur l'impact de la vie sur Mars n'est disponible pour le moment. La NASA doit se baser sur les voyages effectués sur la lune ou sur ISS, et sur les simulations pour développer ses modèles prédictifs. De la même manière, les entreprises peuvent utiliser les outils analytiques permettant un déploiement rapide de modèle prédictif pour essayer différentes façons d'extraire des informations des données qu'ils possèdent pour faire de meilleures prédictions même quand il manque des informations clés.
Brisez la boîte noire métaphorique
La mission Mars de la NASA représente un investissement de plusieurs milliards de dollars, mais également de vies d'astronautes qui risquent leur santé au nom de la science et de l'exploration. Comme toute entreprise utilisant les outils analytiques, la NASA doit pouvoir faire confiance au recommandations générées, mais ceci est difficile quand les prédictions sont calculées au sein d'une « boîte noire » que seuls les experts en science des données peuvent comprendre.
Pour un tel projet, il est indispensable de permettre aux chercheurs et autres ingénieurs, qui n'ont pas nécessairement de compétences en Data Science, de pouvoir effectuer des requêtes de données. Les entreprises et les informaticiens doivent donc collaborer étroitement pour créer des outils simples d'utilisation. C'est la raison pour laquelle la NASA a choisi une plateforme collaborative incluant des outils permettant d'étendre les sorties directement aux systèmes et applications utilisés par les scientifiques et les preneurs de décisions travaillant sur la mission Mars.
L'analyse de grands ensembles de données est un défi pour les entreprises, mais l'exemple de la NASA démontre que ce challenge n'est pas insurmontable. L'essentiel est d'utiliser les bons outils, et d'employer une approche bien planifiée.
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