Narrative Science. Fast and Efficient Delivery These data insights can be delivered on demand or on a schedule (hourly, daily, weekly, monthly) in your chosen format, including mobile, HTML, dashboard annotations or any document type.
For mobile devices, whether via email or app, narrative content is ideally suited for consumption; much better than traditional methods like spreadsheets or graphs. Also, API options are available for integration with your existing systems and applications. You may think you know business intelligence, but Quill’s process of deriving data and developing narratives is unlike any other business intelligence platform on the market. Learn more about the potential for transformative insight as it applies to your industry or need. Quill delivers stories that are understandable, precise and expressive. Big data. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
Big data. Visualization of daily Wikipedia edits created by IBM.
At multiple terabytes in size, the text and images of Wikipedia are an example of big data. Growth of and Digitization of Global Information Storage Capacity Source Big data is a broad term for data sets so large or complex that traditional data processing applications are inadequate. Le Big Bang de la Big Data - INNOVATION. Dalida - Avec le temps. Big Data : un marché de 24 milliards de dollars en 2016. Ce n’est pas en 2013 qu’on cessera d’entendre parler du Big Data, même si la concrétisation en termes de projets n’est sans doute pas à l’heure actuelle à la hauteur du marketing entourant ce concept.
Mais la taille de ce marché a de quoi aiguiser les appétits. Dossier Big Data : l'analyse des données intéresse de plus en plus les entreprises : Quelques grands acteurs du Big Data. Les fournisseurs de solutions ont commencé à élaborer leurs offres à la fin des années 2000 et le mouvement s'est accéléré ces derniers temps avec l'arrivée sur ce créneau d'acteurs historiques comme Oracle, IBM ou, plus récemment, Microsoft.
Ces derniers ont d'ailleurs investi plus de 15 milliards de dollars pour acheter des entreprises de logiciels spécialisées dans la gestion et l'analyse de données. En juin 2011, Informatica, acteur dans le domaine de l'intégration de données, a également annoncé son offre. Comme le rappelle l'étude d'IDC citée à propos de Hadoop, le marché du Big Data est en pleine croissance et la majorité des offres s'articulent autour d'Hadoop. L' « hégémonie » du framework de la Fondation Apache et de MapReduce reste une évidence. Sinequa, la référence française ? Dossier Big Data : l'analyse des données intéresse de plus en plus les entreprises : Les solutions dédiées au Big Data. Pour répondre aux trois défis (volume, variété et vélocité), les solutions de Big Data s'appuient principalement sur des moteurs de recherche développés pour le Business Search.
Ces outils sont beaucoup plus efficaces et « intelligents » que Google dont les résultats s'appuient uniquement sur la popularité (d'un point de vue statistique) d'une information. Pour traiter ces gros volumes de données disparates, les éditeurs se sont tournés vers les appliances et trois types de technologies distinctes : une accélération matérielle à l'aide de mémoires dynamiques DRAM ou Flash, le recours à des bases de données massivement parallèles ou à des solutions utilisant des formats de bases de données non relationnelles basées sur NoSQL. Dossier Big Data : l'analyse des données intéresse de plus en plus les entreprises. Le volume de données produit et à traiter par les entreprises ne cesse d'augmenter.
Ce constat n'est pas récent. Mais à l'ère d'Internet et de la multiplication des appareils connectés, l'analyse de ces informations hétérogènes est devenue complexe. Un challenge relevé par des technologies très pointues. Le Web croule sous les données textuelles, audiovisuelles et graphiques. En 2008, environ 480 milliards de gigaoctets étaient disponibles sur Internet. Dossier Big Data : l'analyse des données intéresse de plus en plus les entreprises : Les besoins des entreprises. Les besoins des entreprises La montée en puissance des réseaux sociaux et du commerce électronique a encouragé le développement de solutions dédiées au Big Data.
Logiquement, les premiers clients, et même les initiateurs, ont été les acteurs historiques de l'Internet (Yahoo ! , Google...), ensuite les poids lourds du e-commerce (e-Bay, Amazon...) et enfin les réseaux sociaux (Facebook, Linkedin...). La seconde vague de clients comprend les acteurs de la grande distribution et des télécoms, mais aussi les organismes financiers. Big Data : 10 points majeurs à considérer pour leur gestion et leur analyse.
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. Big Data : 10 points majeurs à considérer pour leur gestion et leur analyse.
Le Big Bang de la Big Data - INNOVATION. Peut-on être contre les big data ? L'article présente les thèses d'Alan Mitchell, le directeur de la stratégie du cabinet Ctrl+shift.
Selon lui, "les Big Data auraient presque un côté contre-révolutionnaire : le chant du cygne d’une informatique productiviste, centralisatrice, centrée sur les grandes organisations. " L'effort consenti - notamment en R&D - pour développer cette informatique et ses applications aurait été mieux employé à développer le pouvoir de création des individus, et à les aider à produire eux-mêmes les arbitrages qui leurs sont proposés par cette informatique massive. Daniel Kaplan lui-même reconnaît, à la fin de l'article, que le propos est peut-être un peu fort et qu'il est peu adapté, par exemple, aux les sciences dures. Big data.