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L’Architecte face au BIM (Building Information Modeling)| Réf : H6040 v1
Auteur(s) : Bernard ESPINASSE, Patrice BELLOT
Date de publication : 10 févr. 2017
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Les Mégadonnées ou Big Data sont dès à présent utilisées dans tous les secteurs d’activités, tant scientifiques, techniques que socio-économiques, depuis les données récupérées de l’exploitation de moteurs d’avion permettant de mieux maintenir ou concevoir ces derniers, jusqu’aux données spécifiant nos relations sur les réseaux sociaux pouvant être utilisées par les banques pour estimer la qualité de notre crédit… . Donnons, de façon non exhaustive, quelques exemples d’usage des mégadonnées dans différents grands domaines d’activité.
2.1 Domaine de la recherche scientifique
Dans le domaine scientifique et technique, les scientifiques et ingénieurs font face à des mégadonnées notamment générées automatiquement par des capteurs ou instruments de mesure.
Par exemple dans le domaine de l’astronomie, en huit ans (2000-2008), le Sloan Digital Sky Survey, un grand programme d’observation astronomique, a enregistré 140 téraoctets d’images (140.1012). Mais il ne faudra que cinq jours à son successeur, le LSST (Large Synoptic Survey Telescope) pour acquérir ce volume.
En physique, dans sa quête du boson de Higgs, le grand collisionneur de hadrons (LHC) a amassé de son côté, chaque année, près de 15 pétaoctets de données (15.1015), l’équivalent de plus de 3 millions de DVD.
En recherche médicale, les technologies associées aux mégadonnées ont permis des avancées spectaculaires dans l’analyse du génome humain : alors qu’il a fallu dix ans, et plus de 2 milliards d’euros pour réaliser le premier séquençage humain complet, il est maintenant possible d’en réaliser un en quelques jours et pour environ mille euros. Ces connaissances sur le génome, couplées à d’autres, permettent de mieux comprendre l’évolution de pathologies, d’améliorer les mesures de prévention ou encore les protocoles de soins.
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(1) - AGRAWAL (D.), DAS (S.), EL ABBADI (A.) - Big data and cloud computing : current state and future opportunities. - In Proceedings of the 14th International Conference on Extending Database Technology (pp. 530-533). ACM (2011).
(2) - BLEI (D.) - * - Probabilistic Topic Models, Communications of the ACM (55 : 4), pp. 77-84. M (2012).
(3) - BRASSEUR (C.) - Enjeux et usages du big data. - Technologies, méthodes et mises en œuvre, Paris, Lavoisier, p. 30 (2013).
(4) - BURBY (J.), BROWN (A.) - Web Analytics Definitions – Version 4.0. - Retrieved from http://www.digitalanalyticsassociation.org/standards (2007).
(5) - CATTELL (R.) - Scalable SQL and NoSQL data stores. - ACM SIGMOD Record, 39 (4), pp. 12-27 (2011).
(6) - CHEN (H.), CHIANG (R.H.L.),...
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