Les données intelligentes désignent les données numériques qui ont été formatées de manière à pouvoir être utilisées au point de collecte avant d'être transmises à des plateformes en aval pour la consolidation et l'analyse des données. Le terme smart data est souvent associé à l'Internet des objets (IoT) et aux données que produisent les capteurs intelligents intégrés aux objets physiques. L'étiquette smart est directement liée au fait qu'un point d'entrée de données est suffisamment intelligent pour prendre immédiatement certains types de décisions sur les données entrantes, sans nécessiter la puissance de traitement d'un système centralisé. Par le passé, la plupart des analyses étaient effectuées par traitement par lots. Les données étaient collectées selon un calendrier, converties dans l'état souhaité, placées dans une base de données et traitées sur une base horaire, nocturne ou hebdomadaire. L'inconvénient de cette approche est qu'au moment où les données sont analysées, elles sont déjà anciennes. En revanche, la programmation de l'analyse intelligente des données (également appelée analyse en continu) surveille les données à la source, capture les événements qui constituent des exceptions, les évalue, prend une décision et partage le résultat - le tout dans une fenêtre de temps spécifique constituée de secondes ou de fractions de seconde. Par exemple, un véhicule à conduite autonome ne peut pas se permettre d'attendre que les données atteignent le nuage, puis que les résultats reviennent. Pour devenir intelligente, la voiture a besoin de données collectées par des capteurs. Les données peuvent alors être analysées instantanément par les processeurs de l'automobile, et les résultats envoyés immédiatement aux actionneurs qui contrôlent les freins et les volants. Les conséquences de ne pas disposer des données à analyser dès que les processeurs les ont reçues peuvent s'avérer fatales.
Les spécialistes des données, les analystes commerciaux, les responsables informatiques, les professionnels du marketing et les fabricants expérimentent également la manière d'utiliser l'informatique périphérique et les dispositifs de données intelligentes pour générer davantage de revenus, améliorer les processus décisionnels et détecter les problèmes avant que les équipements ne tombent en panne. Applications de données intelligentes
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