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Comment utiliser et valoriser les données dans un contexte Big Data – réflexion méthodologique sur les défis que soulève l’analyse statistique de données hétérogènes massives - 25/04/15

Doi : 10.1016/j.respe.2015.03.034 
F. Conesa a, , F. Destin b
a CEO 6-8, Lyon, France 
b Sophia Antipolis, Les Algorithmes Aristote A, 06410 Biot, France 

Auteur correspondant.

Résumé

Des milliards de données d’activités, de ressenties, d’intentions, ou juste de comportement sont stockées via différentes applications opérationnelles, ou outils et autres médias de tous les jours. Et les trois quarts de ces données ont été créés par les utilisateurs–consommateurs–patients que nous sommes. L’exploitation de ces données peut s’avérer complexe, et ne peut se résumer à un simple projet technologique de migration de données ou d’architecture informatique. Les univers métiers se digitalisent. C’est un fait. Pour exemple, le monde de la santé doit faire face à l’explosion du volume de données générées par les avancées en génomique, et protéomique, le tout associé aux données de laboratoires, l’historique du patient, les données de recherches cliniques, et de la blogosphère santé. Dans toutes les industries, une multitude d’outils tentent d’interagir entre eux pour former des plate-formes de plus en plus complexes, et multiplient l’hétérogénéité des données. Traiter seul l’ensemble de ces données requiert un travail colossal. L’atteinte de cet objectif passe par la maîtrise et l’apprentissage des données accumulées, de leurs analyses, et des retours métiers qui vont améliorer le modèle, le rendre plus apte à anticiper. Cet apprentissage ne peut se faire que via le support des modèles d’analyses statistiques, pour valider ou invalider les hypothèses, pour suivre ou détecter les modifications d’un comportement, d’un processus, et donc de surveiller la distribution des probabilités des variables qui caractérisent le sujet d’étude. Pour cela, François Conesa et Francis Destin via SOLADIS accompagnent leurs clients dans le rapprochement et l’exploitation des données opérationnelles, des données issues de la blogosphère, de réseaux métiers et publications spécialisés, le tout avec un seul objectif : supporter la stratégie des clients de SOLADIS en mettant à disposition l’expérience et l’expertise des consultants du cabinet : essai clinique, étude épidémiologique, médecine personnalisée, pharmacovigilance, étude comparative, assurance qualité, gestion des risques, scale-up, analyse Big Data marketing… Notre démarche éprouvée autour des sujets Bigdata ou base de données massives permet à nos clients de booster leurs activités, d’améliorer les ventes, de mieux appréhender les soins, voire de repenser l’organisation, en passant d’un mode de reporting et de constat, vers un mode plus interactif et prédictif où le client final, l’organisation et la stratégie de l’entreprise et celle de l’hôpital devient centrale.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Bigdata, Marketing, Reporting, Business Intelligence, Statistique, Corrélation, Données massives, Epidémiologie, Mathématique, Pharmacovigilance, Étude, Étude comparative, Expertise, Stratégie, Apprentissage, Ressenti, Textmining, Datamining, Génomique, Web, Proteomique, Santé, Comportement, Processus, Organisation, Base de données, Extraction, Chargement, Démarche, Méthodologie, Activité, Modèles, Prévision, Tendance, Analyse, Anticipation, Blogosphère, Verbatim, Réseaux sociaux, Performance, KPI, Indicateurs, Règles, Gestion, Soin, Hôpital, Institut


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