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Big data

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14 juillet 1789 : On a imaginé la révolution avec du Big Data ! 14 juillet 1789, la fumée et les flammes s’élèvent dans la capitale française. Le peuple affamé prend les armes et se soulève contre le pouvoir royal passif qui semble ignorer la réalité de la population. La prise de la Bastille est un symbole fort, tant il fut l’apanage du pouvoir royal totalitaire. C’est probablement l’évènement le plus marquant de la révolution française et historiquement emblématique qui a laissé place à l’esprit républicain et à la fête nationale qu’on connaît. On assiste, à ce moment-là, à l’effondrement du pouvoir royal sur le sol français qui laissera après la terreur l’avènement de la 1ere République et la diffusion des idées des lumières que nous avons connu… Néanmoins, même si nous ne sommes pas partisans du retour de la monarchie, nous avons tenté de nous mettre quelques instants à la place du pouvoir en 1789 s’il avait eu les outils de traitement et d’analyse des données et de Big Data dont on dispose aujourd’hui.

Résultat ? Du big data au smart data. Une analyse approfondie. Le développement des nouvelles technologies a fait apparaître un nouveau concept il y a quelques années : le “Big Data”. Ce concept, qui se nourrit d’outils comme les cookies, les moteurs de recherche ou l’e-commerce, permet aux entreprises d’acquérir de grandes quantités de données… Dans ce sens, Internet est la plus grande source de données qui existe au monde. Étant donné la possibilité de récolter une quantité énorme de données en très peu de temps, le smart data, une nouvelle approche du traitement des données, est devenu la vraie clé du succès. À l’heure actuelle, la multiplication des données n’est pas toujours exploitée intelligemment par les entreprises. Ce phénomène est comparable à l’extraction du pétrole. Du big data au smart data Le big data se base sur les 4 V : le volume des données, la vitesse d’obtention et de transfert, la variété des sources et la véracité des informations.

Étape 1. Analysez, réfléchissez et identifiez les besoins en données pour votre business. Big data : Et si nos empreintes numériques pouvaient servir d’indicateurs économiques. Digital Le 21/09/2016 Publications sur les réseaux sociaux, requêtes sur les moteurs de recherche… Les nombreuses traces que nous laissons en ligne pourraient être agrégées et analysées pour élaborer de nouveaux indicateurs économiques. Les décisions de politique économique semblent souvent en retard sur la situation macro-économique. Et il y a de bonnes raisons à cela. Bien évidemment, le retard entre l’économie et la politique s’explique aussi en grande partie par la longueur du processus législatif, le délai inhérent à l’implémentation des mesures et le temps nécessaire pour qu’une réforme porte ses fruits (certains rajouteront sûrement le manque de volonté politique et le calendrier électoral).

Prenons un exemple simple. Bien qu’il n’existe pas de statistiques officielles concernant l’utilisation précise du big data en économie, quelques évidences anecdotiques semblent déjà confirmer cette tendance. Le big data pour prévoir en temps réel Les limites du big data appliqué à l’économie. Data et Créa : et si on les mariait ? | L’ADN. La mode voudrait que le monde du marketing et de l’innovation soit divisé en deux. à l’image de notre cerveau, il serait partagé entre hémisphère gauche et droit, entre raison et désir, vision analytique et vision créative. Calculatrice ou Crayola. Analyste ou créatif. Et l’on nous demanderait de choisir notre camp. D’un côté : la « dataïfication » du monde et les capacités de plus en plus puissantes des machines marqueraient la victoire des cerveaux analytiques par KO.

La créativité devrait se soumettre au diktat de la donnée. L’algorithme serait né pour dominer le monde et emmener l’humanité dans une nouvelle transcendance. De l’autre : la data serait une machine de destruction massive. Un peu d'histoire... Les années 1970. Puis, à la fin des années 1970, une bande de jeunes californiens, épris de beat culture, des Nolan Bushnell, Ted Dabney (fondateurs d’Atari), Steve Wozniak, Steve Jobs… se passionnent pour l’informatique. Et dans les années 1980, l’ordinateur devient personnel. 7 étapes pour booster son marketing à la data. Big Data, le modèle GAFA et sa déclinaison marketing - Dossier : Data driven marketing. L’apparition des besoins croissants d’analytics pour traiter de grandes quantités de données est apparue avec les grands noms de la tech. Google en tête, suivi par IBM, Microsoft, Oracle ou même Wikipédia. Leur point commun : avoir à traiter d’immenses quantités de données pour leur activité.

L’utilisation du Big Data et des technologies de Data Mining sont alors devenues une réalité du business de nombreuses entreprises dans le web et le digital. Mais aujourd’hui, le Big Data a fait son chemin et ses intérêts dans la proposition de valeur des géants de la Silicon Valley font de nombreux émules, d’abord chez les prestataires de services de Marketing Cloud, ensuite au sein de nombreuses entreprises et start-ups, pour qui les affaires passent de plus en plus souvent par le net. Le Big Data ne s’est pas inventé tout seul : il s’est imposé Il serait mentir que d’affirmer que le succès des géants de la Silicon Valley auraient pu affirmer leur modèle économique sans Big Data.

Calaméo - "Point Sur" le Big Data (Octobre 2015) Pourquoi nous aimons les données ! Publié le 21 juillet 2014 Aujourd’hui, grâce à la science et l’informatique, les données sont partout et permettent tant de modéliser le climat, que d’anticiper les comportements des consommateurs. C’est sûrement formidable pour certains, mais pas forcément toujours très rassurant… Pourquoi les données ne seraient-elles pas véritablement accessibles, inscrites dans nos usages quotidiens ? Et même, à l’instar des matériaux qui couvrent nos objets, pourquoi ne deviendraient-elles pas objet d’émotion, de plaisir ? Certes, les gouvernements et entreprises, producteurs et exploitants de données ont fait quelques efforts.

Depuis peu, sur de nombreux portails, nous pouvons ainsi accéder aux fameuses « Open Data ». Mais cette accessibilité-là demeure encore toute relative et les données restent froides et désincarnées. Des données aux informations Les données n’ont aucun intérêt. De la « Data Viz » à la « Data Use » Toucher du doigt Tout nouveau médium requiert un temps d’appropriation. Big Data : pourquoi nos métadonnées sont-elles plus personnelles que nos empreintes digitales. A l’occasion du colloque « la politique des données personnelles : Big Data ou contrôle individuel « organisé par l’Institut des systèmes complexes et l’Ecole normale supérieure de Lyon qui se tenait le 21 novembre dernier, Yves-Alexandre de Montjoye (@yvesalexandre) était venu présenter ses travaux, et à travers lui, ceux du MediaLab sur ce sujet (Cf. « D’autres outils et règles pour mieux contrôler les données » ).

Yves-Alexandre de Montjoye est doctorant au MIT. Il travaille au laboratoire de dynamique humaine du Media Lab, aux côtés de Sandy Pentland, dont nous avons plusieurs fois fait part des travaux. Nos données de déplacements sont encore plus personnelles que nos empreintes digitales Faire correspondre des empreintes digitales n’est pas si simple, rappelle Yves-Alexandre de Montjoye. Image : illustration de l’unicité de nos parcours repérés via des antennes mobiles. Et Yves-Alexandre de nous inviter à retrouver un de ses collègues du Media Lab.

Hubert Guillaud. Qu'est-ce que le Big Data ? Les 3 V du Big Data Pour bien délimiter le Big Data, le concept a été caractérisé par « Les 3 V » : Volume, Vitesse et Variété. Volume Lorsqu'on parle de volume pour le Big Data, on évoque souvent les 7 téraoctets (7.000 milliards d'octets) générés quotidiennement par Twitter ou les 10 téraoctets de contenus échangés tous les jours sur Facebook. On cite également YouTube qui prend en charge chaque minute l'équivalent de 48 heures de vidéos. De même Google, Amazon et les autres grands acteurs de l'économie numérique sont par nature des gestionnaires de flux de données et manipulent donc des volumes impressionnants. C'est au début des années 2000 que les grands intervenants du Web ont ressenti, bien avant les autres secteurs d'activité, la nécessité de gérer une masse exponentielle d'informations. Variété Le corollaire du volume croissant est une diversification importante des formats et des sources de données.

Vitesse La vitesse correspond à la fréquence de remontée des informations. De la statistique aux big data : ce qui change dans notre compréhension du monde. Par Hubert Guillaud le 19/12/12 | 9 commentaires | 4,776 lectures | Impression Lors de la dernière édition des Entretiens du Nouveau Monde industriel qui avaient lieu les 17 et 18 décembre 2012 au Centre Pompidou, le sociologue Dominique Cardon a proposé une intéressante matrice pour comprendre à la fois les limites de la réutilisation des données ouvertes et celle des “Big Data“. Nous sommes désormais confrontés à un incroyable déluge de données produit par le numérique, reconnaît Dominique Cardon. C’est ce qu’on appelle le Big Data. Les données semblent innombrables, proliférantes… Et vont demain nous en apprendre toujours plus sur nous-mêmes… Mais sont-elles nécessaires ? Depuis quelques années, un ensemble de discours (relayé à la fois par des militants, des citoyens, des entreprises, des pouvoirs publics) se met en place autour “du nécessaire partage des données”.

Le modèle statistique des données ouvertes consiste, lui, à porter sur la place publique de la donnée “brute”. Comment le Big Data va révolutionner 2013. "2012 a été l'année de l'évangélisation, 2013 sera l'année de la mise en place. " Chez Atos, géant international du service informatique, pas de doute : cette année verra la multiplication des systèmes d'analyse dits de "Big Data". Plus qu'un concept, cette "grosse quantité de données" (littéralement) renvoie à de nouveaux systèmes informatiques qui promettent de "révolutionner la vie quotidienne". Le Big Data a émergé face à un constat. Chaque jour, 2,5 trillions d'octets de données sont générés dans le monde. Ces informations proviennent de partout : réseaux sociaux, photos et vidéos publiées sur internet, signaux GPS des smartphones, indications climatiques captées à travers le monde, transactions bancaires, etc.

Un énorme volume de données qui ne révèle tout son potentiel qu'après traitement, analyse et surtout croisement. Prédire les crises cardiaques Mais dans la pratique, comment s'illustre ce Big Data ? Les applications du Big Data sont nombreuses. Big Data = Big brother ? Vertigineux "big data".

Chaque seconde, la masse de données créées sur Internet par les smartphones, ordinateurs et tablettes explose. Appelé "big data" par les experts du Web, cet amas colossal est un marché prodigieux. LE MONDE | • Mis à jour le | Par Sarah Belouezzane et Cécile Ducourtieux Photos, vidéos, sons, chiffres, textes... Depuis la démocratisation de l'Internet haut débit, ce sont des milliards de données qui sont déversées par les particuliers, les entreprises et même l'Etat sur la Toile. Les spécialistes appellent ça le "big data", littéralement "grosse donnée"... Tous les jours, ce sont 118 milliards de mails qui sont envoyés à travers le monde, 2,45 milliards de contenus différents qui sont postés sur Facebook. Les humains ne sont pas les seuls responsables de ce déluge d'informations.

"Cela fait quelque temps déjà que le nombre de données produites et stockées est important, note Patrice Poiraud, directeur business et analyse chez IBM. Du Big Data au Valued Data - TRIBUNE. Les articles, dossiers, tables rondes et conférences sur le big data se sont multipliés depuis quelques mois. De plus en plus de sociétés s’emparent du phénomène de mode pour revendiquer leur expertise du sujet et s’accaparer les centaines de millions, voire les milliards de dollars promis sur ce « nouveau » marché.

Les modes se suivent et se ressemblent : le « tout CRM » à la fin des années 90, le « 1 to 1 » début 2000, le « web 2 »… A chaque fois, ces expressions sont synonymes d’avancées concrètes, d’outils innovants mais aussi de sur-promesses et de raccourcis. Il y a beaucoup de confusion et de fantasmes derrière l’expression « big data ». Cette expression n’est pas suffisamment bien définie. C’est dommage car il est vrai que les données se multiplient et il est vrai qu’il faut apprendre à les collecter, à les extraire, à les exploiter et à les interpréter. Mais le flou est entretenu et personne ne sait vraiment de quelles données on parle quand on parle de « big data ».