La Conference SkyVue

La Conference SkyVue

Quelle est le but de la conférence ?

Nous organisons cette conférence dans le but de faire le lancement de nos nouvelles solutions, les applications Skyvue Access et Skyvue Capture. Cela va en étroite ligne avec notre vision de s’établir comme les leaders de la sous-région dans la documentation numérique et la gestion des actifs.

L’objectif est de montrer comment est-ce que ces applications développent et contribuent à révolutionner la documentation, le suivi et la gestion des projets en Afrique de façon simple et accessible de n’importe où. Ces produits seront principalement utilisés dans les projets de construction (suivi à distance, estimation des matériaux, contrôle de l’évolution…), de télécommunication (inspections des tours de télécom à distance, reporting des différents dommages), de banque (c’est à dire les projets financés par les établissements bancaires) et assurance (c’est à dire des actifs qui nécessitent d’être assurés et des actifs assurés qui nécessitent de bénéficier d’une évaluation des dégâts après sinistre.)

Pour les constructions, nos applications permettent de documenter chaque étape du projet pour donner accès à des informations d’avancements des travaux précises et fiables et être en mesure de déterminer avec précision la quantité de matières premières utilisée sur n’importe quel chantier.

Pour les télécommunications, nous donnons la possibilité grâce à nos produits de faire des inspections sures et rapides depuis une plateforme de gestion des actifs ce qui aide à gérer une grande quantité de données et à prendre de meilleures décisions commerciales.

Pour les banques il s’agit ici de faciliter le suivi à distance de l’avancement des projets financés par les établissements bancaires avec des données fiables et de sécuriser leurs investissements.

Pour les assurances il s’agit de faire l’évaluation du risque avant la définition de la prime et en cas d’incident que le jumeau numérique serve de source unique de confiance pour pouvoir faire l’évaluation des dégâts et pour pouvoir assurer sereinement la gestion du sinistre.

 

Quel est le résultat attendu ?

Le résultat escompté pour cette conférence est de faire en sorte que quiconque de ces différents secteurs d’activités puisse comprendre la plus-value que lui apporteront ces applications et qu’il puisse être convaincu et porté à accepter ces solutions, à les utiliser et les faire connaitre après satisfaction.

 

Comment va se dérouler la conférence ?

Elle va se dérouler comme suit : En présentielle, n’accueillera qu’une quarantaine de personnes reconnues dans les secteurs des BTP, des télécommunications, des banques et des assurances et en direct dans une retransmission zoom pour ceux qui seront intéressés via ce lien d’inscription zoom : https://zoom.us/webinar/register/WN_UsuT3J6zRp-s6M5pD0qZaw

 

Besoin de plus d’informations ?

Si vous souhaiter en savoir plus ou avez des questions, vous pouvez nous contacter à notre adresse mail info@skyvuesolutions.com ou sur WhatsApp au +237 654 014 952.

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Présentation de SkyVue Capture
Présentation de SkyVue Capture

SKYVUE CAPTURE C’EST QUOI ? SkyVue Capture est un outil complémentaire à l’application SkyVue Access. Elle permet de Capturer facilement des données n'importe où sur un site de construction du sol  jusqu’au plafond de manière rapide et simple. Elle permet aux ouvriers présents sur un chantier de prendre les données nécessaires au suivi du projet afin que le propriétaire du chantier puisse les consulter à tout moment et évaluer l’état d’avancement de son bâtiment. SkyVue Capture a été conçu grâce à une technologie de pointe pour garantir simplicité, maniabilité et fiabilité.                                                                                                  SKYVUE CAPTURE COMMENT ÇA MARCHE? L’application Capture est conçue pour être utilisée principalement par les professionnels présents sur un chantier. Elle leur permet de prendre des photos de qualité, des images 360, des vidéos et des mesures. Comment ? Tout d’abord l’ouvrier ou chef de chantier doit télécharger l’application et se connecter. Une fois dans l’application il y retrouvera des projets créés avec leur plan et tags ajoutés en amont par le porteur de projet ou notre équipe sur la plate-forme SkyVue Access. Il n’aura alors qu’à entrer dans un tag et renseigner les données. (Photos, 360, vidéos, mesures : il s’agit ici des mesures du sol, des murs et des différentes ouvertures ) SkyVue Capture est dédié à la collecte des données par des ouvriers sur le terrain et uniquement sur le terrain parce que les données ne peuvent être prise que si la personne chargée de faire les capture se trouve hors de la zone du chantier.                                                                                          LES DOMAINES D’INTERVENTIONS DE SKYVUE ACCESS SkyVue Capture intervient essentiellement dans le domaine du BTP comme présenté  ci-dessus mais peut être utilisé pour les banques et les assurances pour la prise d’images 360 et de mesures.

Présentation de SkyVue Access
Présentation de SkyVue Access

SKYVUE ACCESS QU’EST CE QUE C’EST ? L’application SkyVue Access est une plateforme web créée pour répondre au problème de suivi de projets que rencontre souvent les propriétaires de chantier en Afrique. Elle aide à pallier au manque d’informations et de transparence lié aux projets de construction en ceci qu’elle donne une visibilité sur toutes les étapes du projet en tout temps et en tout lieu./dans un soucis de faciliter le suivi des projets pour les propriétaires de chantiers leur permettant ainsi de voir et savoir comment évolue leurs projets ceci grâce aux données présentent sur la plateforme n’importe où et n’importe quand. SkyVue Access a été conçu grâce aux toutes dernières avancées technologiques pour vous apporter fiabilité et efficacité. COMMENT FONCTIONNE SKYVUE ACCESS ? La plateforme prend principalement en compte 2 types de projets : les projets télécoms et les projets génie civil et 2 types d’utilisateurs : les entreprises et les particuliers. Projets génie civil Ici, particuliers et entreprises ont la possibilité de créer des projets qu’ils pourront suivre en temps et lieu voulu. Dans le cas d’une entreprise elle créée un compte compagnie ou elle enregistrera tous ses projets en tant que tel. Les projets sont classés en section et sous sections qui correspondent à des bâtiments ou des niveaux. On peut insérer des plans par niveau et sur ces plans faire des annotations telles que l’ajout des tags de pièces, des tags de mesure ou des commentaires. Un tag est un point qui donne des informations sur une pièce a l’aide d’images, de vidéos et d’images 360. L’objectif étant de collecter les plus de données sur ladite pièce en faisant une capture a ce tag plusieurs fois dans la même position en vue de monter l’évolution de la pièce ce qui permettra pour un tag d’avoir différentes images à différentes dates donnant à l’utilisateur la possibilité de faire une comparaison avant après de son chantier et avoir des 360 et 3D lui permettant de se balader dans son projet d’une pièce a une autre, d’un étage a un autre et voir le rendu même à distance. Les tags de mesure aident à prendre les mesures des murs, des sols, du plafond, des portes et fenêtres etc… et aussi de faire l’estimation de matériaux car, un des volets de l’application est de pouvoir faire une sorte d’audit sur les matières premières utilisées afin de s’assurer que la quantité de matériaux demandées correspond à la quantité utilisée sur le projet pour se faire on compare le devis des matériaux avec ceux sur le terrain. La plateforme est utile pour le porteur de projet qui n’est pas forcement sur place pour suivre l’avancement des travaux et doit s’en remettre au chef du chantier et ses ouvriers. Ce sont ces derniers qui rentrent les données dans SkyVue Access en passant par l’application SkyVue Capture. Les projets créés sur SkyVue Access sont géolocalisés de telle sorte que, la personne sur le terrain ne pourra prendre des données avec SkyVue Capture que si elle est dans le périmètre du projet ceci pour s’assurer de la véracité et la fiabilité des données.  Projets Telecom En ce qui concerne les télécoms, seules les entreprises peuvent y créer des projets leurs permettant alors d’avoir une vue d’ensemble sur leurs tours. Généralement, il y’a des antennes de différents opérateurs sur les tours ; donc on permet à une entreprise de voir le nombre d’opérateurs présents, la superficie qu’ils occupent, consulter et inspecter ses tours et savoir le poids des antennes par tours, avoir la localisation de ses tours sur une carte (c’est à dire ou est ce qu’elles sont situées dans un pays une province ou une ville donnée). Aussi, la plateforme permet de voir et évaluer l’étendue et le type de dégâts que peut avoir subi une tour et ses antennes au fil du temps. Par exemple la peinture qui se dégrade, des fils coupes de la rouille, des nids d’oiseaux. Lorsqu’on fait une inspection sur une tour télécom on signale tous les problèmes qu’on y retrouve et on les note comme archives. Cependant il ya des problèmes qui pourront perdurer dans le temps. Ainsi, lors des prochaines inspections de la tour on vérifiera que le problème signalé précédemment a été résolu ou alors s’il s’est aggravé. C’est donc ce type d’informations qui sera mis à jour à chaque inspection jusqu’à ce que cela soit clôturé. Si un problème perdure dans le temps, un niveau de sévérité lui est attribué en fonction de la gravité. L’objectif ici étant de permettre à la personne en charge du suivi de savoir où sont situées les tours, quels sont les problèmes qu’il faut gérer et quel est son niveau d’urgence, grâce aux données collectées (image tours 3D) et avoir à la fin un rapport global. LES DOMAINES D’INTERVENTIONS DE SKYVUE ACCESS SkyVue Access intervient comme énoncé plus haut dans les domaines du BTP et des télécommunications mais aussi dans le domaine des inspections à proprement parler pour les bâtiments dont on veut évaluer le niveau et le type de dégradation et déterminer les rénovations à faire à des endroits difficilement accessibles par l’homme sur des bâtiments très hauts. Elle intervient aussi dans le domaine de la banque étant donné que ces derniers octroient des prêts à des personnes ou entreprises pour des projets de construction, et ont besoin de faire un suivi pour s’assurer que l’argent versé est bien utilisé pour le dit projet et non injecté ailleurs. Donc le suivi que leur offre Access leur permet de savoir quand débloquer les fonds pour le déroulement d’un chantier. Notre équipe va sur le terrain collecter les informations que les banquiers les étudient sans avoir à se déplacer et s’assurer que le projet évolue comme prévu. Access intervient aussi dans le domaine des assurances dans le cas d’incendie, dégât des eaux ou autres sinistres. On fait une prise de vue 3D pré et post sinistre de l’endroit assuré ou à assurer ; ce qui sera utilisé pour les enquêtes par des experts en sinistre dans le cadre de leur audit.Retrouvez SkyVue Access sur PlayStore et AppStore.

Le Big Data
Le Big Data

Qu’est-ce que le Big Data ? Disons-le d’emblée : il n’y a pas de définition unanimement partagée de la notion de « Big Data ». Cela ne signifie pas pour autant que Big Data est un terme fourre-tout ou vide. Au contraire, il renvoie à une réalité bien consistante.Big Data est utilisé pour désigner deux ensembles de choses :Les grosses bases de données. « Big Data » signifie d’abord « big volume of data ». Dans le Big Data, il y a l’idée qu’on ne gère pas de la même manière des bases de données classiques et des énormes volumes de données. A partir d’un certain seuil, la différence quantitative, volumétrique, se transforme en différence qualitative. Les process et traitements changent de nature. A partir d’un certain seuil, les données ne peuvent plus être gérées de manière classique, dans des bases et des outils classiques. Ce qui nous amène immédiatement au second point.Les dispositifs informatiques et plus largement les technologies utilisés pour gérer de gros volumes de données. Le Big Data ne renvoie pas qu’aux données en tant que telles, mais aussi aux technologies, aux stratégies, aux techniques utilisées pour gérer de gros volumes de données.Les entreprises n’ont jamais eu autant de données à leur disposition, mais, pour la plupart, elles ne savent pas quoi en faire, elles n’en exploitent qu’une toute petite partie. Le Big Data, c’est avant tout l’art et la manière de faire un usage efficace de l’énorme volume de données que pratiquement toutes les organisations ont à leur disposition. Le Big Data permet d’exploiter de manière optimale les données à disposition, d’en dégager le maximum d’enseignements (insights) à valeur stratégique, de trouver plus facilement les réponses aux questions que l’on se pose.Si les problématiques associées au Big Data sont anciennes, ce n’est vraiment que maintenant qu’elles sont devenues impérieuses. Le Big Data devient indispensable pour les grandes entreprises.Pour mieux comprendre ce qu’est le Big Data et les problématiques qu’il soulève, apportons quelques précisions quant à sa définition. Dans le Big Data, la question du « volume » n’est pas le seul défi.   Définition du Big Data par les 3 « V »  Les prérequis fondamentaux pour travailler avec des Big Data sont les mêmes que ceux nécessaires pour travailler avec des bases de données classiques. Dans les deux cas, il s’agit de gérer des données : stockage, transformations et traitements divers et variés, BI, activation…Avec le Big Data, nous restons dans le monde plus large du Data Management. Néanmoins, l’échelle massive des données à traiter, la vitesse d’ingestion et de processing, les caractéristiques des données qui doivent être processées à chaque étape de traitement font émerger de nouveaux challenges technologiques. L’objectif principal du Big Data est de réussir à faire apparaître des enseignements (insights) et des connexions entre de gros volumes de données de nature hétérogène qui seraient impossible à obtenir avec les méthodes classiques d’analyse des données. En 2001, Doug Laney, un analyste de chez Gartner, a donné une définition intéressante du Big Data. Pour expliquer ce qu’est le Big Data, il a présenté la théorie des 3 V. C’est un mode de présentation du Big Data simple et efficace. Elle permet de mieux appréhender la définition du Big Data. Selon Doug Laney, le Big Data peut se comprendre à partir de trois notions ayant tous la particularité de commencer par la lettre « V » : Volume. Un système Big Data se caractérise d’abord par le volume de données en jeu. Un système Big Data traite un volume de données largement supérieur à ce que traitent les bases de données traditionnelles. Ce qui pose un défi technologique : les volumes de données en jeu excèdent les capacités de stockage d’un simple ordinateur, nécessitent des mises en réseau, l’utilisation du Cloud Computing…L’infrastructure IT sous-jacente doit être en mesure d’accueillir, de digérer et de traiter ces gros volumes de data.  Vélocité. Depuis le début, nous insistons sur la problématique du volume. Dans Big Data, il y a évidemment « Big ». Mais dans le Big Data, le volume n’est pas le seul sujet. Un système Big Data, c’est aussi un système dans lequel la donnée circule vite entre les outils, les bases, les applicatifs, les sources. Les données arrivent dans le système en provenance de sources multiples et sont processées souvent en temps réel pour générer des insights et mettre à jour le système. Dans le Big Data, l’approche orientée « batch » tend progressivement à céder sa place au streaming de données en temps réel ou quasi-temps réel. Dans certains cas d’usage du Big Data, le temps réel ou le quasi temps-réel sont nécessaires.  Variété. Les données sont en grand nombre et circulent vite dans le système. Mais ce n’est pas tout. Le Big Data se caractérise aussi par l’immense variété des données traitées. Les bases de données relationnelles ont affaire à des données structurées, bien définies, bien classées, bien normées. Un Data Warehouse organise de manière structurée des données structurées. Dans le Big Data, les données sont dans leurs majorités non-structurées ou semi-structurées. C’est pour cette raison que Big Data rime davantage avec Data Lake qu’avec Data Warehouse.En résumé, le Big Data est l’art de gérer de gros volumes de données, complexes et hétérogènes, pour la plupart non structurées, qui doivent circuler vite dans un système donné. Ce n’est pas possible avec les technologies classiques de gestion de données. C’est pour cette raison qu’une définition du Big Data ne doit pas simplement se concentrer sur les données, leur volume, leur format, mais aussi sur les technologies qui rendent possible les traitements Big Data.Certains auteurs ou éditeurs de logiciels ont voulu ajouter d’autres « V » aux trois proposés par Gartner, pour mettre en avant d’autres défis posés par le Big Data : Véracité. La variété des sources et la complexité des traitements peuvent poser des problèmes en ce qui concerne l’évaluation de la qualité des données (et, in fine, la qualité des analyses faites à partir d’elles). La problématique de la Data Quality est structurante dans n’importe quel projet Big Data. Variabilité. La variabilité des données entraîne une variation de leur qualité. Le fait que les données évoluent dans le temps peut entraîner une dégradation de leur qualité. Dans un système Big Data, il est important d’avoir à disposition des outils permettant d’identifier, de traiter et de filtrer les données de faible qualité pour en optimiser l’utilisabilité. Valeur. Le défi ultime du Big Data est de créer de la valeur. Or, parfois, les systèmes et les procédures en place sont si complexes qu’il devient difficile d’extraire de la valeur des données à disposition (d’en dégager des insights). La valeur rappelle la finalité business de tout projet Big Data – cette finalité business peut être atteinte directement (programmes & scénarios relationnels basés sur le Big Data) ou indirectement (via les analyses de BI).   Histoire du Big Data Bien que le concept de Big Data soit relativement nouveau, les grands ensembles de données remontent aux années 60 et 70, lorsque le monde des données commençait à peine à démarrer avec les premiers datacenters et le développement de la base de données relationnelle. En 2005, on assista à une prise de conscience de la quantité de données que les utilisateurs généraient sur Facebook, YouTube et autres services en ligne. Hadoop (une infrastructure open source créée spécifiquement pour stocker et analyser les jeux de Big Data) fut développé cette même année. NoSQL commença également à être de plus en plus utilisé à cette époque. Le développement d’infrastructures open source telle que Hadoop (et, plus récemment, Spark) a été primordial pour la croissance du Big Data, car celles-ci facilitent l’utilisation du Big Data et réduisent les coûts de stockage. Depuis, le volume du Big Data a explosé. Les utilisateurs continuent de générer des quantités phénoménales de données, mais ils ne sont plus désormais les seuls. Avec l’avènement de l’Internet of Things (IoT), de plus en plus d’objets et de terminaux sont connectés à Internet, collectant des données sur les habitudes d’utilisation des clients et les performances des produits. L’émergence du machine learning a produit encore plus de données. Alors que le Big Data a fait beaucoup de chemin, son utilité commence à peine à se faire sentir. Le Cloud computing a encore décuplé ses possibilités. Le cloud offre une évolutivité considérable, les développeurs peuvent simplement faire fonctionner rapidement des clusters dédiés pour tester un sous-ensemble de données. Les bases de données graphesgagnent elles aussi en importance, car elles permettent d’afficher des quantités massives de données d’une manière qui rend l’analyse rapide et complète.   Les défis liés au Big Data Si le Big Data ouvre des perspectives intéressantes, il n’en présente pas moins certains écueils.Premièrement, le Big Data est… volumineux. Même si de nouvelles technologies ont été mises au point pour le stockage des données, les volumes de données doublent environ tous les deux ans. Les entreprises éprouvent toujours des difficultés à maîtriser leur croissance et à trouver des moyens de les stocker efficacement. Mais il ne suffit pas de stocker les données. Pour être utiles, celles-ci doivent être exploitées et, en amont, organisées. Des données propres, ou des données pertinentes pour le client et organisées de manière à permettre une analyse significative, nécessitent beaucoup de travail. Les spécialistes des données passent 50 à 80 % de leur temps à organiser et à préparer les données avant leur utilisation. Enfin, la technologie du Big Data évolue rapidement. Il y a quelques années, Apache Hadoop était la technologie la plus utilisée pour traiter le Big Data. Puis, Apache Spark fit son apparition en 2014. Actuellement, l’association des deux infrastructures semble constituer la meilleure approche. Maîtriser la technologie du Big Data est un enjeu continu.   Fonctionnement du Big Data Le big data permet de relever un immense défi technologique : stocker une grande quantité de données provenant de différents canaux sur un immense disque dur, facilement accessibles depuis les quatre coins de la planète. Des données stockées en lieu sûr et récupérables à tout moment en cas d'incident quelconque. Pour y parvenir, les fichiers sont découpés en plusieurs fragments nommés « chunks ». Ces fragments sont ensuite répartis sur plusieurs ordinateurs, et il existe différentes façons de les reconstituer. Une panne survient ? Une autre machine vient prendre le relais en empruntant un autre chemin. Ainsi, les différentes pièces du puzzle restent disponibles en permanence, et peuvent être assemblées d'une façon ou d'une autre. La duplication massive des données est l'une des clés de voûte de l'architecture du big data. Le cloud computing, les supercalculateurs hybrides (high performance computing ou HPC) et les systèmes de fichiers distribués (DFS ou distributed files system) figurent parmi les principaux modèles de stockage actuellement disponibles. Le Big Data offre de nouvelles perspectives, qui ouvrent de nouvelles opportunités et favorisent de nouveaux business models. Son adoption implique trois actions principales : 1.  IntégrerLe Big Data rassemble des données provenant de nombreuses sources et applications disparates. Les mécanismes traditionnels d’intégration de données, tels que ETL (extract, transform, and load) ne sont généralement pas à la hauteur de la tâche. Pour analyser des jeux de Big Data à l’échelle de téraoctets, voire de pétaoctets, il est nécessaire d’adopter de nouvelles stratégies et technologies.Lors de l’intégration, vous devez importer les données, les traiter et vous assurer qu’elles sont formatées et disponibles sous une forme accessible à vos analystes. 2.  GérerLe Big Data nécessite du stockage. Votre solution de stockage peut se trouver dans le cloud, sur site, ou les deux à la fois. Vous pouvez stocker vos données sous la forme de votre choix et imposer à ces jeux de données vos exigences de traitement, ainsi que les moteurs de traitement nécessaires, à la demande. Nombreux sont ceux qui choisissent leur solution de stockage en fonction de l’endroit où sont hébergées leurs données. Le cloud est de plus en plus adopté, car il prend en charge vos besoins informatiques actuels et laisse la possibilité d’augmenter les ressources en fonction des besoins. 3.  AnalyserVotre investissement dans le Big Data porte ses fruits dès lors que vous êtes en mesure d’analyser vos données et d’agir à partir de l’analyse. Forgez-vous un nouveau point de vue grâce à une analyse visuelle de vos divers jeux de données. Explorez davantage les données afin de faire de nouvelles découvertes. Partagez vos conclusions avec d’autres utilisateurs. Créez des modèles de données avec l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Exploitez vos données. Quelques cas d’usage du Big Data  Le Big Data est utilisé dans un grand nombre de secteurs ou domaines d’activité. En voici quelques-unes.        Pour SkyVue      Le big data intervient dans l’étude et la collecte de données    notamment dans l’estimation de materiel de notre produit Quantum Développement de produits Des sociétés comme Netflix et Procter & Gamble utilisent le Big Data pour anticiper la demande des clients. Elles créent des modèles prédictifs pour de nouveaux produits et services, en classant les principaux attributs de produits ou services passés et présents et en modélisant la relation entre ces attributs et le succès commercial de leurs offres. De plus, P&G utilise les données et analyses émanant de groupes cibles, réseaux sociaux, marchés test et présentations en avant-première pour prévoir, produire et lancer de nouveaux produits. Maintenance prédictive Les facteurs permettant de prédire les défaillances mécaniques peuvent être profondément enfouis dans des données structurées, telles que l’année, la marque et le modèle de l’équipement, ainsi que dans des données non structurées couvrant des millions d’entrées de journal, de données de capteur, de messages d’erreur et de température du moteur. En analysant ces indications de problèmes potentiels avant que ceux-ci surgissent, les entreprises sont à même de déployer leur maintenance de manière plus rentable et d’optimiser le temps de fonctionnement de leurs pièces et équipements. Expérience client La course aux clients est lancée. Il est désormais possible d’avoir une meilleure vue d’ensemble de l’expérience client qu’auparavant. Le Big Data vous permet de rassembler des données provenant de médias sociaux, de visites Web, de journaux d’appels et d’autres sources pour améliorer l’expérience d’interaction et maximiser la valeur fournie. Commencez à proposer des offres personnalisées, à réduire la perte de clients et à traiter les problèmes de manière proactive. Fraude et conformité En matière de sécurité, il ne s’agit pas que de quelques pirates informatiques malhonnêtes : vous faites face à des équipes entières. Les paysages de la sécurité et les exigences de conformité sont en évolution constante. Le Big Data vous aide à identifier des modèles dans les données qui indiquent une fraude et à agréger de grands volumes d’informations permettant d’accélérer le reporting réglementaire. Machine Learning Le machine learning est un sujet brûlant en ce moment. Les données, plus particulièrement le Big Data, l’ont rendu possible. Nous sommes désormais capables d’enseigner aux machines, plutôt que de simplement les programmer. La disponibilité du Big Data pour former des modèles de machine learning rend cela possible. Efficacité opérationnelle L’efficacité opérationnelle n’est peut-être pas toujours l’actualité, mais c’est un domaine dans lequel le Big Data a le plus d’impact. Grâce au Big Data, vous pouvez analyser et évaluer la production, les commentaires et retours des clients, ainsi que d’autres facteurs, afin de réduire les pannes et d’anticiper les demandes à venir. Le Big Data permet également d’améliorer la prise de décision, en adéquation avec la demande du marché. Dynamiser l’innovation Le Big Data peut vous aider à innover en étudiant les interdépendances entre les êtres humains, les institutions, les entités et les processus, puis en déterminant de nouvelles façons d’utiliser ces informations. Exploiter les informations pour améliorer les décisions dans les domaines financiers et de planification. Examiner les tendances et les souhaits des clients pour offrir de nouveaux produits et services. Mettre en place une tarification dynamique. Les possibilités sont infinies.