Dans le cadre de leur mission de service public, les organismes de protection sociale gèrent une multitude de données numériques, devenues un atout indispensable dans l’analyse constante et nécessaire pour répondre aux besoins des bénéficiaires, des professionnels de santé… Le rôle de la data gouvernance n’a jamais été aussi stratégique.
Qu’est-ce que le big data ?
Littéralement, le big data représente des données massives telles qu’aucun logiciel de base de données ou de gestion informatique ne peut réellement travailler (le volume de données est estimé à environ 2,5 trillions d’octets de données par jour). Nous pourrions donc le définir comme une solution permettant l’accès, en temps réel, à des bases de données géantes.
Le big data représente toutes les techniques de collecte, de stockage et d’analyse de données à partir desquelles nous pouvons analyser une situation, voire anticiper un comportement, un phénomène…
Il répond au principe des 3 V :
- Le Volume de données des informations produites chaque seconde,
- La Variété des informations traitées (données brutes, non structurées ou semi-structurées),
- La Vélocité ou Vitesse qui désigne le fait que ces données sont produites, récoltées et analysées en temps réel.
Quelle utilisation du big data dans les organismes de Sécurité sociale ?
Les organismes de protection sociale traitent quotidiennement de nombreuses données numériques : données sociales, données fiscales, données de santé, informations sur l’état civil des bénéficiaires… L’exploitation de ces données s’est avérée primordiale, notamment pour lutter contre la fraude aux prestations.
Mais le big data sert également d’autres objectifs et s’appuient sur des technologies comme le data mining*, le machine learning*, ou encore le smart data* pour affiner ses recherches et analyses :
- Lutter contre le non-recours aux droits, en identifiant notamment les bénéficiaires potentiels grâce aux échanges de données entre organismes ;
- Être plus performant dans les dispositifs de lutte contre la fraude en ciblant plus efficacement les dossiers frauduleux ;
- Améliorer la qualité du traitement des dossiers en évitant par exemple les erreurs de paiement grâce à la maîtrise des risques et payer ainsi le « juste droit » ;
- Mener des campagnes de prévention et d’information finement ciblées ;
- Et donc définir la stratégie des grandes politiques nationales.
Quelques chiffres
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L’évolution des systèmes d’information et l’utilisation accrue des technologies d’analyse nécessitent un accompagnement des équipes. Que ce soit au sein des directions des systèmes d’information, de la maîtrise des risques, des ressources humaines ou encore à l’agence comptable, le big data concerne toutes les fonctions supports.
Les formations dispensées par l’Institut 4.10 aideront vos collaborateurs à créer de la valeur grâce à l’analyse des données, protéger les informations traitées (notamment au travers de la cybersécurité), apporter des solutions techniques et maîtriser les outils indispensables.
Voici quelques-unes des formations les plus « prisées » :
- Big Data, état de l’art
- Apache Kafka, centraliser les flux de données en temps réel
- Elasticsearch, administration et exploitation
- Environnement R, traitement de données et analyse statistique
- Spark, développer des applications pour le big data
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Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à recourir à l’intelligence artificielle (IA) pour élaborer une stratégie basée sur le traitement et la gestion de la donnée numérique. Adoptez une stratégie data ! Ensemble, échangeons autour de vos projets big data et intelligence artificielle.
*Data mining : une méthode permettant d’analyser un très grand volume de données, d’établir des corrélations afin de définir des modèles et d’évaluer les probabilités futures.
*Machine learning : une forme d’intelligence artificielle (IA) auto-apprenante qui améliore ses performances en fonction des données qu’elle traite, et qui a pour but d’optimiser, de fluidifier et de sécuriser l’expérience utilisateur.
*Smart data : un traitement où les données sont analysées et triées à la source, sans risque d’obsolescence, permettant une prise de décisions stratégiques immédiates puisque le traitement des données est réduit à quelques secondes.
