background preloader

Economie numérique

Facebook Twitter

Google Flu Trends' Failure Shows Good Data > Big Data - Kaiser Fung. By Kaiser Fung | 8:00 AM March 25, 2014 In their best-selling 2013 book Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think, authors Viktor Mayer-Schönberger and Kenneth Cukier selected Google Flu Trends (GFT) as the lede of chapter one. They explained how Google’s algorithm mined five years of web logs, containing hundreds of billions of searches, and created a predictive model utilizing 45 search terms that “proved to be a more useful and timely indicator [of flu] than government statistics with their natural reporting lags.” Unfortunately, no. The first sign of trouble emerged in 2009, shortly after GFT launched, when it completely missed the swine flu pandemic. Last year, Nature reported that Flu Trends overestimated by 50% the peak Christmas season flu of 2012. Last week came the most damning evaluation yet. In short, you wouldn’t have needed big data at all to do better than Google Flu Trends.

Poor assumptions are neither new nor unpredictable. Can we do better? That’s a nice little $40M ecommerce company you have there. Call me when it scales. By Josh Hannah, Guest Contributor On March 22, 2014 It will surprise a lot of entrepreneurs to learn that building an e-commerce business with $10 million to $20 million in revenues is not that hard. It also surprises many to learn that it’s not actually that valuable.

This is in stark contrast to, say, a SaaS business, which is very difficult to build to that level but valuable when you do. As I read this week’s board deck for one of our portfolio companies, JustFab, I was struck by one of the reasons this discrepancy exists: marketing leverage. Most retail businesses (traditional or online) have to spend marketing money to acquire a new customer at scale. Small e-commerce companies can be exempt from that – if you fill a niche and you have distinctive product-market fit with a set of customers, you can and should land them virally or cheaply. But as the business grows, you need channels of acquisition that you control beyond sitting around and hoping your customers tell their friends.

[LEARN] Alibaba, le géant chinois de l'e-commerce. L’entrée en bourse d’Alibaba sera certainement l’une des plus importantes jamais réalisées aux USA, notamment par une firme chinoise. Il faut dire que les chiffres de l’ancien portail devenu géant de l’e-commerce sont renversants : Alibaba a généré $ 1,36 milliards de revenus nets au 4e trimestre 2013, un chiffre qui a plus que doublé par rapport à 2012. L’IPO d’Alibaba qui pourrait intervenir cette semaine permettrait au géant chinois de lever plus de 15 milliards de dollars. Certains analystes financiers à l’instar de Carlos Kirjner chez Alliance Bernstein vont jusqu’à évaluer Alibaba à plus de 245 milliards de dollars, ce qui positionnerait en 9ème place des sociétés les plus importantes, derrière Wallmart dont la capitalisation est de 249 milliards de dollars. La plupart des analystes prévoient une valorisation entre 150 et 200 milliards Quoiqu’il en soit, cette introduction boursière devrait satisfaire les actionnaires de Yahoo, qui détient 24% d’Alibaba.

Alibaba c’est : Building data startups: Fast, big, and focused. This is a written follow-up to a talk presented at a recent Strata online event. A new breed of startup is emerging, built to take advantage of the rising tides of data across a variety of verticals and the maturing ecosystem of tools for its large-scale analysis. These are data startups, and they are the sumo wrestlers on the startup stage. The weight of data is a source of their competitive advantage. But like their sumo mentors, size alone is not enough.

The most successful of data startups must be fast (with data), big (with analytics), and focused (with services). Setting the stage: The attack of the exponentials The question of why this style of startup is arising today, versus a decade ago, owes to a confluence of forces that I call the Attack of the Exponentials. At the same time, these technological forces are not symmetric: CPU and storage costs have fallen faster than that of network and disk IO. Leveraging the big data stack Fast data Big analytics Focused services Related: David McCandless: The beauty of data visualization | Talk Video. Datawocky: More data usually beats better algorithms. I teach a class on Data Mining at Stanford. Students in my class are expected to do a project that does some non-trivial data mining.

Many students opted to try their hand at the Netflix Challenge: to design a movie recommendations algorithm that does better than the one developed by Netflix. Here's how the competition works. Netflix has provided a large data set that tells you how nearly half a million people have rated about 18,000 movies. Based on these ratings, you are asked to predict the ratings of these users for movies in the set that they have not rated. Different student teams in my class adopted different approaches to the problem, using both published algorithms and novel ideas. Team B got much better results, close to the best results on the Netflix leaderboard!! Another fine illustration of this principle comes from Google. The recognition that hyperlinks were an important measure of popularity -- a link to a webpage counts as a vote for it.

Web_Standards.mp4. Game over, Bitcoin ! À quand des monnaies virtuelles valorisant l'humain ? La monnaie virtuelle Bitcoin est la preuve que les monnaies cryptées distribuées ont de l’avenir, mais ses défauts soulèvent des critiques justifiées. Il est temps de passer à l’étape suivante de la révolution monétaire pour créer un système au service de l’humain. Quand Bitcoin a démarré en 2009, il ne s’agissait que d’un obscur projet crypto-anarchiste.

Aujourd’hui Bitcoin est devenu un sujet super hype dans la communauté mondiale des utilisateurs d’internet – et même au delà. Des squats de Londres à Kreuzberg, le quartier alternatif de Berlin, tout le monde n’utilise pas Bitcoin, mais tout le monde en parle. De quoi s’agit-il ? Si certaines rêvent que le bitcoin s’impose comme véritable alternative aux euros ou au dollar, aujourd’hui, le système demeure essentiellement utilisé pour effectuer des dons en ligne, acheter des services d’hébergement, jouer à des jeux d’argent en ligne, ou encore l’achat de stupéfiants.

“Un système conçu pour créer des milliardaires en bitcoins” zcopley. How Bitcoin Works. Pararth Shah's answer to How do you explain Machine Learning and Data Mining to non Computer Science people.

Start Up

Startupfood. Non au techno-féodalisme ! En 1955, Walter Reuther, président du syndicat américain des ouvriers de l'automobile, racontait sa visite dans une usine du groupe Ford. Désignant les robots, son accompagnateur lui avait demandé comment il s'y prendrait pour que ces machines versent leur cotisation au syndicat. « Et vous, comment allez-vous les convaincre d'acheter des Ford ? », répliquait M. Reuther. L'automatisation n'est pas une nouveauté. Le problème est que la généralisation des technologies de l'information entraîne une inégalité croissante des revenus. Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee, auteurs de The Second Machine Age (paru en janvier aux Etats-Unis), affirment qu'elle favorisera la prospérité de tous mais qu'elle modifiera la répartition des opportunités, d'une part, entre travailleurs et, d'autre part, entre travailleurs et détenteurs de capitaux.

En outre, « dans un ... Numérique 1 – Emploi zéro ! J’aime le web et j’aime le monde numérique plus généralement. Les nouvelles technologies ont permis de créer une valeur absolument gigantesque, elles ont créé de nouveaux marchés inimaginables il y a quelques années, en somme elles ont largement augmenté la taille du gâteau ! En revanche, il ne fait plus trop de doute que le numérique détruit beaucoup plus d’emplois qu’il n’en crée, il va même peut-être détruire tous les emplois… Pour éviter tout de suite les remarques et commentaires : je ne me plains pas de ce fait, je l’accepte, et je pense que nous devrions collectivement réfléchir à la société dans un monde post-emploi. Cette idée du numérique qui détruit l’emploi est en train de monter fortement et elle est de plus en plus documentée. Rien que cette semaine, la couverture de The Economist , un billet sur France culture ou encore une interview de Paul Jaurion dans le figaro.

Certes, le numérique crée aussi de l’emploi. Le numérique lui-même est pris dans ce tourbillon. Années. Le bitcoin s’apparente à un schéma de Ponzi. Le PDG d’une bourse de bitcoin a été arrêté il y a deux semaines par les autorités fédérales américaines. Les autorités de l’Etat de Floride, aux Etats-Unis, viennent d‘arrêter le fondateur et un des dirigeants d’une « Bourse » bitcoin pour blanchiment d’argent. Le Trésor et le Sénat américains ont exclusivement focalisé leur analyse sur le risque d’utilisation du bitcoin à des fins de détournement de capitaux liés au crime organisé ou à la fraude.

Cette motivation est certes importante, mais elle ignore le risque de manipulation qui menace les investisseurs crédules. Schéma de Ponzi Le bitcoin est, depuis novembre 2013, victime d’une manipulation qui s’apparente au schéma de Ponzi (Ponzi Scheme, en anglais). On se souviendra que Bernard Madoff avait monté de toute pièce une activité qui lui avait permis de récolter 50 milliards de dollars qui se sont effondrés comme un château de carte. Il n’y avait pas d’actifs derrière ces fonds. Trois mois de manipulation Le mécanisme est simple. Sharing Is Caring, Unless It Costs You Your Job. Hiroko Masuike/The New York TimesTama Robertson, center, is among the New Yorkers who has used Airbnb to rent out rooms in their homes to short-term visitors, sometimes legally, sometimes not.

For travelers trying to economize, the ability to rent someone’s spare bedroom is a real breakthrough. Cities like New York, London and Paris are easier to visit than they have been in many years. But for those who actually work in the hotel industry, this business model is bad news: Airbnb and its imitators might eventually put them out of a job. A new study by researchers at Boston University demonstrates for the first time that as the so-called sharing economy rises, the traditional lodging industry gets squeezed. That does not sound like much of a drop. The researchers focused on Texas, using publicly available data from Airbnb as well as tax data.

Airbnb, which was founded in San Francisco in 2008, regularly issues studies saying how much it adds to the local economy. Mr. Google s'offre un génie de l'intelligence articifielle, Demis Hassabis, fondateur de DeepMind. Netflix est-il french compatible ? "La télévision sur internet va remplacer la télévision linéaire. " Ce pronostic tranché est émis sans détour par l'incontournable Netflix, dont l'ascension a émaillé toute l'année 2013.

Ce service internet propose, contre un abonnement de 7,99 euros mensuels, l'accès à un large catalogue de films et séries en illimité sur sa télé, son smartphone, sa tablette et sa console de jeux. Si, l'an dernier, la plateforme américaine n'a eu de cesse d'accumuler les records (40 millions d'abonnés dans 41 pays, une action multipliée par trois au Nasdaq), 2014 devrait être synonyme d'un abordage de la Belgique, de l'Allemagne et de... la France. De quoi susciter l'intérêt jusqu'au sommet de l'Etat. Netflix sait que la France est un vrai panier de crabes et y débarquer sans appuis sera compliqué", estime Matthieu Soulé, analyste stratégique à L'Atelier BNP-Paribas. Les clefs du succès américain... Le succès outre-Atlantique de Netflix tient à quatre facteurs principaux : Bitcoin.