Le Big Data
Comprendre les données massives, leurs enjeux et leurs impacts
📈Qu'est-ce que le Big Data ?
Le Big Data (données massives) désigne des ensembles de données si volumineux et complexes qu'ils nécessitent des technologies spécifiques pour être stockés, traités et analysés.
Les 3V du Big Data
📦 Volume
Quantités massives de données générées chaque seconde : des téraoctets (To) aux pétaoctets (Po). Exemple : YouTube reçoit 500 heures de vidéo par minute.
⚡ Vélocité
Vitesse à laquelle les données sont créées, traitées et analysées. Exemple : tweets en temps réel, données GPS actualisées en continu.
🎨 Variété
Diversité des formats : textes, images, vidéos, sons, données structurées (tableaux) et non structurées (posts sur réseaux sociaux).
💡 Certains ajoutent 2 autres V : Véracité (fiabilité des données) et Valeur (utilité des informations extraites).
🌐Sources de données massives
📱Réseaux sociaux
Facebook, Instagram, Twitter, TikTok : milliards de posts, photos, vidéos et interactions quotidiennes.
🔌Internet des Objets (IoT)
Montres connectées, capteurs industriels, voitures autonomes, domotique : données collectées en continu.
💳Transactions
Achats en ligne, paiements bancaires, e-commerce : millions de transactions par jour dans le monde.
🔍Navigation web
Historiques de navigation, recherches Google, clics, cookies : traçage des comportements en ligne.
🎯Usages et applications
🎬 Systèmes de recommandation
Netflix, Spotify, YouTube analysent tes habitudes pour te suggérer des films, musiques ou vidéos adaptés à tes goûts.
🔮 Prédictions et analyses
Météorologie, prévisions économiques, détection de fraudes bancaires : anticiper des tendances grâce aux données historiques.
🏥 Santé
Analyse de millions de dossiers médicaux pour améliorer les diagnostics, découvrir de nouveaux traitements, suivre des épidémies.
🏙️ Smart Cities (Villes intelligentes)
Gestion du trafic routier, optimisation des transports en commun, éclairage public intelligent, surveillance de la pollution.
🛒 Marketing ciblé
Publicités personnalisées basées sur tes recherches, achats et comportements en ligne.
⚠️Enjeux éthiques et environnementaux
🔒 Vie privée et confidentialité
- •Collecte massive de données personnelles (localisation, achats, messages)
- •Risques de surveillance et de profilage abusif
- •Protection insuffisante : piratages, fuites de données
- •Nécessité de réglementations (RGPD en Europe)
⚡ Impact environnemental
- •Datacenters énergivores : consomment énormément d'électricité pour fonctionner et refroidir les serveurs
- •Empreinte carbone importante si l'énergie n'est pas renouvelable
- •Déchets électroniques liés au renouvellement constant du matériel
- •Initiatives : datacenters verts, énergies renouvelables, optimisation des algorithmes
⚖️ Biais et discrimination
Les algorithmes de Big Data peuvent reproduire ou amplifier des biais présents dans les données :
- •Discrimination dans le recrutement, les prêts bancaires
- •Surveillance disproportionnée de certaines populations
- •Nécessité d'audits et de transparence des algorithmes
💡 Bonnes pratiques
- ✅Limiter la collecte de données au strict nécessaire
- ✅Anonymiser les données personnelles
- ✅Transparence sur l'usage des données
- ✅Utiliser des énergies renouvelables pour les datacenters
📝Quiz - Testez vos connaissances
1. Quels sont les 3V qui caractérisent le Big Data ?
2. Quelle n'est PAS une source majeure de Big Data ?
3. Quel est un usage concret du Big Data ?
4. Quel est un enjeu environnemental du Big Data ?
5. Dans quel domaine le Big Data est-il utilisé pour améliorer les diagnostics ?
SNT 2nde - Thématique : Les données structurées et leur traitement
