Données massives, vous avez dit données massives ?

P. Boelle, R. Thiébaut, D. Costagliola
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Abstract

Le terme de données massives décrit le recueil, la gestion et l’analyse de données de sources hétérogènes, d’un volume important, avec une grande vitesse de génération. À côté des données omiques, les données de capteurs, les smartphones et les réseaux sociaux créent une énorme quantité d’informations utilisables en épidémiologie. Les méthodes statistiques classiques ont des limites dans ce contexte qu’on soit dans la situation où l’on a un grand nombre de sujets et un grand nombre de variables ou dans celle où le nombre de variables est bien plus grand que le nombre de sujets. Les méthodes data-driven ou hypothesis-driven peuvent être utilisées pour réduire l’information et aider à l’interprétation des associations mises en évidence. Nous illustrons les aléas et les succès de quelques approches développées sur les données massives dans le champ des maladies transmissibles. Il faut garder à l’esprit que les données massives ne sont pas une solution magique pour l’interprétation causale des associations, au cœur de la démarche épidémiologique.
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大数据,你是说大数据吗?
海量数据一词描述的是收集、管理和分析来自异构来源、大容量、高生成速度的数据。除了经济数据,来自传感器、智能手机和社交网络的数据还创造了大量可用于流行病学的信息。传统的统计方法在这种情况下有局限性,无论是在有大量的受试者和大量的变量的情况下,还是在变量的数量远远大于受试者的数量的情况下。数据驱动或假设驱动的方法可以用来减少信息,并帮助解释突出的关联。我们展示了在传染病领域开发的一些大数据方法的不确定性和成功。必须记住,大数据并不是解释关联因果关系的神奇解决方案,而这是流行病学方法的核心。
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