Méga-données d’essai

Quand parle-t-on de méga-données d’essai ?

Les Big Data d’essai ou de mesure se réfèrent aux grandes quantités de données de mesure qui jouent un rôle important en particulier pendant la phase de développement (par exemple de véhicules). Pour optimiser la tenue de route, la transmission ou lors des tests de collision, il est enregistré en temps réel un nombre toujours croissant de valeurs mesurées. Les données collectées sont ensuite traitées, visualisées et analysées pour permettre d’obtenir des informations et - idéalement - de comprendre les relations de cause à effet.

Quelles sont les possibilités offertes par les méga-données d’essai ?

Comme pour le traitement des données à caractère personnel, les méga-données d’essai offrent un grand potentiel d’analyse non exploité : avec le logiciel adéquat, il peut être par exemple possible de tester des hypothèses et d’acquérir des connaissances notamment par la reconnaissance de modèles via des algorithmes appropriés. Les méga-données de mesure diffèrent sensiblement des autres types de données car elles ne sont généralement pertinentes que si associées à des unités physiques et au temps.

Comment profiter des Big Data d’essai ?

Hormis les systèmes de capteurs permettant la génération des données et le matériel destiné à leur saisie, c’est le logiciel spécifique qui fait ici toute la différence - à trois niveaux : 

  • disponibilité : les quantités de données de mesure générées doivent être gérées et organisées efficacement
  • opérationnalisation : traitement, visualisation et analyse des données en vue d’obtenir des informations utiles
  • exploration des données : reconnaissance comparative de modèles en vue d’obtenir des connaissances de base sur les corrélations - également dans le temps et avec des séries de tests
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