| Titre : |
La transformation de L’industrie Pharmaceutique par le Big Data Analytics |
| Type de document : |
Mémoire |
| Auteurs : |
Michèle NANKAP, Auteur |
| Année de publication : |
2020 |
| Importance : |
63 p. |
| Note générale : |
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| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Management
CHIMIE SECTEUR ; INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE SECTEUR ; INFORMATION ; INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ; TECHNOLOGIE ; SCIENCE DE L'INFORMATION ; ANALYSE DES DONNEES
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| Résumé : |
Les entreprises Pharmaceutiques se sont toujours appuyées sur des données empiriques pour identifier des modèles, tester des théories et comprendre l’efficacité des traitements. L’avènement de l’impression à caractères mobile au XVe siècle a fortement contribué à accélérer la création et le partage de connaissances et de données dans la communauté scientifique du monde entier permettant ainsi de grandes découvertes et plusieurs avancées médicales.
Les technologies de l’information ont dans la même lancée accentué le processus, ce qui a permis de partager et d'exploiter plus de sources d'information qu'il n'en serait jamais possible à l'esprit humain solitaire de traiter. IDC (prestataire en étude de marchés) avait estimé en 2018 que chaque personne sur terre générerait 1,7 mégabytes de données par seconde d’ici 2020, ce qui représente le poids d’un fichier MP3 d’une chanson d’environ 2 minutes. Cette explosion de volume constitue ce que nous appelons communément aujourd’hui « Big Data » qui n’est autre qu’un ensemble de données numériques générées en volume élevé et en grande variété et qui s'accumulent à grande vitesse, résultant en des ensembles de données trop volumineux pour les systèmes informatiques traditionnels (Sanchez-Pinto, Luo, et Churpek 2018). L’analyse de ces données dans le but d’en tirer des enseignements constitue ce qu’on appelle le Big Data Analytics ou Big Analytics. |
| Programme : |
MS Marketing & Data Analytics |
| Permalink : |
https://cataloguelibrary.neoma-bs.fr/index.php?lvl=notice_display&id=534265 |
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La transformation de L’industrie Pharmaceutique par le Big Data Analytics / 2020 
