Flexible Data. Flexible Data est un environnement de services qui permet de gérer vos données, optimiser vos ressources et infrastructures Data afin de vous simplifier l’accès à vos données.
Nous vous accompagnons sur tout le cycle de la donnée : collecte : acquisition, intégration dans le Système d’Information, stockage traitement : gouvernance de la donnée, analytics, business intelligence valorisation : visualisation, data science Vos données, une fois étudiées grâce à nos applications de prédiction ou d’analyse, voire complétées de données supplémentaires issues de nos/vos partenaires, vous permettront d’améliorer vos processus, générer des économies, mieux connaître vos clients et de créer de nouveaux services... Collecte de la donnée Gagnez en efficacité pour identifier, intégrer, et stocker vos données C’est la première étape !
Traitement de la donnée. Flux Vision. Vous souhaitez évaluer la fréquentation d’un lieu et comprendre d’où viennent vos clients ?
A partir des informations techniques du réseau mobile Orange, Flux Vision fournit des indicateurs statistiques de fréquentation, de provenance et de déplacement. Les algorithmes utilisés par Flux Vision garantissent une anonymisation irréversible en supprimant toute donnée à caractère personnel et en rendant impossible l’identification d’une personne physique. Cette solution répond aux besoins des secteurs du commerce, banque, tourisme, transports. Flux Vision vous permet d’évaluer la fréquentation globale d’un site, d’identifier les moments de forte affluence, de connaître les durées de visites, d’analyser les déplacements et la provenance des visiteurs.
Des statistiques variées Une solution innovante pour améliorer votre connaissance clients. J'ai voulu savoir qui avait vendu mes données personnelles et je suis tombée dans un puits sans fond. En fouinant dans l'onglet sur les préférences publicitaires de Facebook, je suis tombée sur des noms d'entreprises qui utilisent mes données. Problème : je n'ai jamais été leur cliente. C'était le début d'une longue descente aux confins de l'antre de la protection des données personnelles. Au mois de février, j’ai eu une soudaine envie d’aller fouiller dans l’onglet « préférences publicitaires » de mon compte Facebook. How much is your personal data worth? Explore how valuable your data are with this interactive calculator.
While the multibillion-dollar data broker industry profits from the trade of thousands of details about individuals, those bits of information are often sold for a fraction of a penny apiece, according to industry pricing data viewed by the Financial Times. The average person’s data often retails for less than a dollar. General information about a person, such as their age, gender and location is worth a mere $0.0005 per person, or $0.50 per 1,000 people. Le big data, planche à billets du spectacle. « Algorithmes, la bombe à retardement » : un cri d'alarme citoyen. Attention, c’est du brutal. Algorithmes, la bombe à retardement (Novembre 2018, Les Arènes) nous plonge dans les cuisines peu ragoûtantes des fabricants d’algorithmes.
L’auteure, Cathy O’Neil, est une mathématicienne américaine de haut vol passée de l’université aux banques puis aux analyses en big data avant de se reconvertir en lanceuse d’alerte. Data science : apprendre la discipline en 8 étapes avec DataCamp. Le métier de data scientist a été surnommé par Harvard Business Review comme « le plus sexy du 21e siècle » en 2012 et « le meilleur emploi de l’année » en 2016 par Glassdoor.
Data Camp a dévoilé une infographie qui résume la façon d’apprendre la data science en 8 étapes. Un métier encore méconnu La position vis-à-vis de la data science a considérablement évolué au cours de ces quatre dernières années. En 2012, la majorité des articles visaient à expliquer le rôle du data scientist et son activité exacte. À l’époque, une recherche Google de « comment devenir un data scientist » montrait que ce concept pouvait avoir un grand nombre de significations. Ils sont très importants, car il existe très peu de data scientists répondant aux attentes des entreprises à ce jour, bien que la définition de ce métier ne soit pas encore fixe. Avec plus de demande que d’offre, l’attention que l’on porte aux équipes de data scientists est à la hausse. De nombreuses compétences requises. 5 Big Data Use Cases To Watch - InformationWeek. Here's how companies are turning big data into decision-making power on customers, security, and more.
Big Data : quelles sont les 10 tendances majeures pour 2017. Smart Data Discovery is Changing the Analytics Landscape. We are at the beginning of the next fundamental shift in the evolution of analytics.
Smart data discovery, also called augmented intelligence, is already changing the analytics landscape. Early adopters cite unprecedented speed to insight by simply asking questions and getting answers. Augmented Data Discovery : Blog - ElegantJ BI - BI & Advanced Data Discovery. Le casse-tête économique du big data. Un peu désarmés, sans disposer nécessairement de toutes les mesures et de toutes les données nécessaires, les économistes du monde entier s’attaquent à la question de l’impact du big data.
Le paradoxe est flagrant, le big data ne fournit pas encore de données sur lui-même. Du moins pas assez pour dégager une réponse consensus à une nouvelle question : longtemps vus comme une source de progrès infini, le digital en général et le big data en particulier, auront-ils des effets positifs ou néfastes sur l’économie ? Il convient donc de comprendre comment le digital pourrait engendrer des effets économiques plus négatifs que positifs, ou l’inverse, avant d’examiner le rôle que la data jouera dans cette dynamique.
Mais nul à ce jour n’est en mesure d’apporter une réponse claire et surtout chiffrée. Des acteurs comme IDC ou Cisco se hasardent à avancer des chiffres. Certes le digital constitue un nouveau territoire rempli de promesses de richesses, mais il nous faudrait en savoir davantage. Winners aujourd’hui ? Ceux qui améliorent l’expérience utilisateur en temps réel. Au moment où -- enfin !
-- se multiplient les prises de conscience sur l'importance croissante des algorithmes (CSA, CNIL...), regardez cette démonstration faite il y a quelques jours à Münich lors de la conférence DLD par Scott Galloway, prof de marketing à l'Université de New York. Il montre, de manière édifiante, que seules s'en sortent aujourd'hui les entreprises utilisant les algorithmes et les données pour améliorer leur produits et services en temps réel.
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