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Smart Data : définition et différences avec le Big Data

Le Smart Data est un concept différent du Big Data, reposant principalement sur l’analyse de données en temps réel. Découvrez ce que désigne concrètement le terme de Smart Data, mais également ses différences avec le Big Data et ses différents secteurs d’application. 

Le terme Smart Data désigne une approche de l’analyse de données consistant à analyser directement les données à la source, sans avoir besoin de les transmettre vers un système centralisé. En effet, traditionnellement, les données sont d’abord collectées, converties, placées dans une base de données, et traitées par vagues. Or, avec cette approche, les données sont généralement obsolètes lorsqu’elles sont enfin analysées.

Smart Data : à quoi ça sert ? Quel est l’intérêt ?

Grâce à l’approche Smart Data, aussi appelée analyse en streaming, les données sont directement analysées à la source pour permettre de prendre des décisions immédiatement. Le délai de traitement est réduit à quelques secondes seulement. Le terme « Smart » (intelligent) fait référence à l’intelligence de ce concept, mais aussi au fait que cette approche soit souvent liée à l’internet des objets et aux capteurs des objets connectés (smart things). En outre, la notion d’intelligence repose sur le fait que moins de données sont traitées, car des modèles statistiques se chargent de déterminer quelles sont les variables pertinentes, à savoir les plus corrélées. C’est ce qui permet de gagner du temps.

Dans certaines situations, cette approche est indispensable. Par exemple, une voiture autonome ne peut attendre que les données soient transmises vers le cloud et que les résultats soient renvoyés à l’utilisateur. Dans ce cas de figure, les données doivent être directement rassemblées par des capteurs afin que les processeurs de la voiture puissent les analyser et que les résultats soient envoyés aux actuateurs qui contrôlent les freins et le volant du véhicule. Si les données ne sont pas analysées immédiatement, les conséquences peuvent être tragiques.

Smart Data : quels sont les secteurs d’application ?

Les Data Scientists, les professionnels du marketing ainsi que les constructeurs expérimentent actuellement des façons d’utiliser le Edge Computing et les appareils Smart Data pour générer davantage de revenus, améliorer le processus de prise de décision, et repérer les problèmes d’équipements avant qu’ils ne tombent en panne. Les possibilités offertes par le Smart Data sont donc nombreuses.

En ce qui concerne les secteurs d’application, le Smart Data peut également être utile dans de nombreuses industries. Dans le domaine des services financiers, le Smart Data peut servir à la détection et à la prévention de fraude. Dans le retail, il peut permettre aux marques d’analyser le sentiment de leurs clients, et à proposer des promotions personnalisées et contextuelles.

Pour l’industrie des télécommunications, le Smart Data permet de mieux allouer la bande-passante en fonction des besoins en temps réel, et à diagnostiquer l’état des antennes. Dans le domaine de la manufacture, le smart data permet la maintenance préventive. Pour les professionnels de la santé, le Smart Data peut permettre de surveiller les signes vitaux des patients et à réduire le taux de réadmission.

De même, dans l’industrie pétrolière, le Big Data permet la réparation proactive des infrastructures, et à équilibrer la puissance délivrée en fonction de la consommation. Le secteur public peut utiliser le Smart Data pour détecter et prévenir les tentatives d’intrusion sur le réseau, et à prédire les risques d’épidémie. Enfin, dans le secteur des transports, le Smart Data permet de détecter les conduits à risque.

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