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Big data et protection sociale: jusqu'où aller? Big data, digitalisation, dématérialisation, explosion numérique... Comme n'importe quel autre secteur d'activité, la protection sociale et tous les organismes qui en dépendent n'y échappent pas. Mais jusqu'où faut-il aller pour ne pas ajouter une "fracture numérique" à une fracture sociale ? C'est le thème central du film de Ken Loach, "Moi, Daniel Blake", palme d'or à Cannes, qui sort actuellement en salles. Autres questions liées à la précédente, comment gérer ces "digital natives" qui mettent en route ces nouvelles technologies dans des organisations souvent rigides et fortement hiérarchisées ? Quelle culture d'entreprise faut-il développer pour tirer un maximum d'efficacité de ces innovations technologiques ? Un coup d'avance à la sécu D'une certaine façon, la sécurité sociale a servi de banc d'essai pour le développement sur grande échelle des NTIC.

L'objectif prioritaire était évidemment de réaliser des économies d'échelle et de gagner en productivité. Révolution Big Data – Les enjeux et les risques du Big Data | SLN Web. 2 avril 2014 Chaque minute, dans le monde, sont envoyés plus de 204 millions de mails. Chaque minute, Google enregistre 2 millions de requêtes différentes sur son moteur de recherche et Facebook, autant de « likes ». Chaque minute, 85 000 dollars de commandes sont passées sur Amazon. Non, Big Data n’est pas le nouveau sandwich de chez McDo ou le héros du dernier Pixar. Qui n’a d’ailleurs jamais entendu parler de data ? Ces données, ces statistiques, ces informations traduisant tout ce qui se passe sur internet ? Le développement d’internet et des médias sociaux participent à la multiplication des données produites sur internet. Le Big Data, c’est le terme générique désigné pour traduire le volume exceptionnel, le « gros » volume de données produites sur Internet.

Un vent de révolution souffle dans le dos de chacun. Pour bien appréhender la révolution Big Data, il est nécessaire d’en comprendre les enjeux. Pourquoi parle-t-on de Big Data ? Le Big Data, une affaire de 5V +LudoSLN. Developpez.com, le club des décideurs et professionnels en Informatique. Mairie d'Evry. Éducateur spécialisé / Éducatrice spécialisée. Description métier L’éducateur spécialisé partage la vie quotidienne d’enfants, d’adolescents et d’adultes présentant des handicaps physiques ou mentaux, des troubles du comportement ou encore des difficultés sociales ou d’insertion. Il travaille en collaboration avec tous ceux qui participent à l’action éducative et sociale : psychologues, psychiatres, personnels administratifs, assistants de service social, enseignants, magistrats… Selon son lieu de travail, l'éducateur peut exercer :- en internat : dans ce cas, il est responsable d'un groupe d'une dizaine de jeunes en dehors des heures de classe ou d'atelier ;- en externat : il prend en charge les jeunes pendant les horaires scolaires ou travaille en collaboration avec des enseignants.

En foyer, il organise la vie quotidienne et les loisirs des jeunes ;- en prévention spécialisée dans un quartier : il est dans ce cas “éducateur de rue” et aide les jeunes à résoudre leurs problèmes d'insertion ou d'ordre affectif. Évolutions Salaires. Les 7 étapes du Big Data pour le secteur de la santé. Grâce au Big Data, les professionnels de la santé gagnent en efficacité et parviennent à réduire les coûts d’investissement nécessaires pour faire avancer l’industrie de la santé. Voici les 7 étapes du Big Data pour le secteur de la santé. Chaque année, nous nous rendons chez le médecin pour une consultation générale. Malheureusement, le médecin en question a généralement peu de temps à accorder à ses clients, et l’examen complet doit être effectué en seulement quelques minutes. Heureusement, grâce à l’aide du Big Data, les médecins peuvent désormais procéder efficacement malgré le temps imparti. Face à la hausse des coûts de R&D et de l’espérance de vie, le Big Data permet de réduire l’investissement nécessaire.

En lisant les sept étapes du Big Data pour le secteur de la santé, vous serez sans doute plus enclins à partager vos informations avec les médecins compétents. 1 – Sources 2 – Collecte 3 – Modèles, algorithmes, intelligence artificielle 4 – Options 5 – Décision 6 – Méthodes.