vendredi 21 mars 2014

L’Internet des Objets : nouveau moteur du Big Data

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TalendLabs
Les Big Data ne peuvent pas se résumer à une unique utilisation ou à un seul type ou source de données. Beaucoup de cas d’usage qui fleurissent au sein des organisations sont basés sur une nouvelle capacité d’accéder et de traiter des données qui n’étaient pas accessibles auparavant. Le plus souvent, ces données permettent aux organisations d’explorer de nouvelles dimensions de leur business model ou d’enrichir des processus existants avec une nouvelle perspective.
Parmi ces « nouvelles données », on trouve celles générées par les objets connectés : l’Internet Industriel, ou pour reprendre un terme plus contemporain, l’Internet des Objets. Traditionnellement situés à la limite des technologies de l’information, ces objets connectés relèvent d’un domaine appelé « technologie opérationnelle ». Certains de ces objets existent depuis des décennies comme les chaînes de productions, les avions, les systèmes HVAC et les systèmes de contrôle d’accès pour ne citer qu’eux. D’autres sont plus récents : smartphones, capteurs d’activité (cardio-fréquencemètres ou podomètres par exemple), balances et compteurs intelligents, implants médicaux, etc.
Les données générées par l’Internet des Objets ne sont pas des big data qu’en termes de volumes, bien que les objets connectés peuvent engendrer une explosion de ces volumes. Prenons par exemple les compteurs électriques intelligents : au lieu d’effectuer une mesure par trimestre, ils vont en générer une toutes les 15 minutes, soit environ 10 000 fois plus de données par abonné ! Les avions de nouvelle génération comme le Boeing 787 Dreamliner génèrent des téraoctets de données de capteurs par vol, à multiplier par les milliers d’avions des flottes des compagnies aériennes.
Les données générées par l’Internet des Objets sont des big data aussi par les nouveaux cas d’usage qu’elles permettent. Ce qu’on appelle les « bâtiments intelligentes » (dotés d’ascenseurs intelligents, de systèmes HVAC intelligents, de contrôles d’accès intelligents, etc.) optimisent la consommation d’énergie basée sur l’utilisation réelle du bâtiment. Les capteurs d’activité aident les individus à mieux maitriser leurs habitudes alimentaires et leur rythme de sommeil. Les implants médicaux permettent de détecter les premiers signes d’un incident de santé et d’alerter les secours.
Implémenter ces nouveaux cas d’usage demande une recherche avancée sur ces nouvelles données. Cela implique exploration, intuition, essais et erreurs menées par des data scientists. Une fois les modèles et algorithmes définis, ils doivent être opérationnalisés et implémentés en temps réel. Et la fiabilité est un critère essentiel car même si il plus sûr de laisser un avion au sol que de le laisser voler, et même si il plus sûr d’appeler une ambulance pour un patient qui n’en a pas besoin plutôt que le contraire, ces erreurs ont un coût. Et pire encore, cela met à mal la crédibilité du concept : vous vous souvenez du « garçon qui criait au loup » ?
L’Internet des Objets est clairement un nouveau moteur des big data mais leur impose aussi de nouveaux défis.
Yves de Montcheuil, VP Marketing - Talend


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