Aujourd’hui, nous allons aborder d’une solution que nous utilisons et qui regroupe la méthode du Big Data et l’approche de la systémique. En effet, elles étroitement liées dans le monde de la technologie de l'information et de la communication.
La systémique est une approche interdisciplinaire qui permet d'analyser les systèmes complexes en les considérant comme des ensembles d'éléments interconnectés. Cette approche est particulièrement utile pour comprendre les interactions entre les différents éléments d'un système et pour identifier les causes profondes des problèmes. Vous l’aurez deviné, le système ici est l’entreprise, quelle que soit sa taille. Les intéractions, quant à eles sont les différents flux entre les différentes parties du système.
Le Big Data, quant à lui, fait référence à l'ensemble des données volumineuses et complexes qui sont générées chaque jour à partir de sources diverses telles que les réseaux sociaux, les objets connectés, les transactions financières, etc. L'analyse de ces données massives permet d'identifier des tendances, des modèles et des corrélations, ce qui peut aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.
Dans ce contexte, la systémique est un puissant outil qui peut être utilisée pour analyser les relations entre les différentes sources de données du Big Data. En considérant l'ensemble des sources de données comme un système complexe, la systémique peut aider à identifier les interactions entre les différentes sources et à comprendre comment ces interactions affectent les résultats de l'analyse du Big Data.
En somme, le Big Data et la systémique sont deux solutions qui peuvent être utilisés ensemble pour mieux comprendre les systèmes complexes et prendre des décisions éclairées basées sur des données massives et variées.
La systémique : qu’est-ce que c’est ?
La systémique est une approche interdisciplinaire qui permet d'analyser les systèmes complexes en les considérant comme des ensembles d'éléments interconnectés. Elle étudie les propriétés des systèmes en termes de leurs structures, de leurs processus, de leurs comportements et de leurs interactions avec l'environnement.
La systémique permet de comprendre les interactions entre les différents éléments d'un système, ainsi que les relations entre les systèmes et leur environnement. Elle s'intéresse aux propriétés émergentes des systèmes, c'est-à-dire les caractéristiques qui ne peuvent être expliquées par l'analyse des parties individuelles, mais qui résultent de l'interaction de ces parties dans le système global.
La systémique est une approche qui peut être appliquée à de nombreux domaines, tels que la biologie, la physique, la sociologie, l'économie, la psychologie, la gestion, l'informatique, etc. Elle est utile pour comprendre les systèmes complexes, pour identifier les causes profondes des problèmes et pour concevoir des solutions efficaces.
Quelques exemples d’analyse de « codes cachés » dans les relations des sources de données
Voici quelques exemples concrets de relations entre différentes sources de données dans le contexte du Big Data :
1.Données des réseaux sociaux et données de géolocalisation : en combinant les données des réseaux sociaux avec les données de géolocalisation, il est possible d'analyser les habitudes de déplacement des utilisateurs, les événements qui se déroulent dans un lieu donné, les préférences des utilisateurs en matière de divertissement, etc
2.Données des transactions financières et données démographiques : en associant les données des transactions financières avec les données démographiques, il est possible de comprendre les habitudes d'achat des consommateurs, les comportements d'achat selon l'âge ou la localisation, les préférences en matière de produits, etc.
3.Données de capteurs IoT et données météorologiques : en combinant les données des capteurs IoT avec les données météorologiques, il est possible de comprendre les effets du temps sur les objets connectés, les variations de température et d'humidité, l'impact des conditions météorologiques sur les équipements, etc.
4.Données de santé et données environnementales : en associant les données de santé avec les données environnementales, il est possible de comprendre les effets de la pollution sur la santé, les maladies liées à l'exposition à des substances toxiques, l'impact des conditions environnementales sur la santé mentale, etc.
5.Données de production industrielle et données de maintenance prédictive : en associant les données de production industrielle avec les données de maintenance prédictive, il est possible d'optimiser les processus de production, de réduire les coûts de maintenance, d'identifier les pannes avant qu'elles ne se produisent, etc.
Ces exemples montrent comment les relations entre différentes sources de données peuvent aider à comprendre les systèmes complexes et à prendre des décisions éclairées basées sur des données massives et variées.