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29 janvier 2015 - Big Data - Les nouveaux devins - Documentaire

29 janvier 2015 - Big Data - Les nouveaux devins - Documentaire
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16 juin 2017 - Le Big Data « Big Data » désigne à la fois la production de données massives et le développement de technologies capables de les traiter afin d’en extraire des corrélations ou du sens. C’est dans les années 1990 que le terme Big Data prend sa signification actuelle d’un défi technologique à relever pour analyser de grands ensembles de données, d’abord scientifiques, mais de plus en plus souvent collectés au quotidien par divers moyens techniques (téléphone portable ou autres objets connectés dans l’Internet des Objets, réseaux sociaux, capteurs, caméras…). L’accélération de la création des données est souvent exprimée au travers de trois dimensions (les « 3V ») : le volume, la vélocité (fréquence et rapidité de transmission des données) et la variété des types de données. D’où viennent toutes ces données ? Dans le domaine scientifique, les données proviennent généralement de résultats de simulation ou d’expériences. Bref historique du stockage des données Comment traiter autant d’informations ?

MBA MCI 22/12/15 Big Data agricole : pourquoi tant d’agitation ? Depuis la rentrée de septembre 2015, dans le secteur agricole, on ne parle que de ça. Ce mot est sur toutes les lèvres, tous les grands titres de presse spécialisée en ont fait leur une. Pourquoi en ce moment ? Big Data agricole : n’exagère-t-on pas un peu ? N’en déplaise aux plus gênés face à ce terme anglais déroutant, l’expression « Big Data » convient très bien à la situation observée dans l’Agriculture. Les agriculteurs produisent une quantité folle de données, sans parfois même en avoir conscience. Pourquoi cette agitation ? En mai 2015, nous apprenions que Google (via son fond de placement Google Ventures) devenait l’investisseur principal de Farmers Business Network (FBN), une entreprise américaine qui collecte et analyse du Big Data sur les activités agricoles. En savoir plus sur Farmers Business Network Pourquoi cette agitation ? Il faut en avoir conscience : l’Agriculture devra nourrir une population qui pourrait dépasser les 9 milliards d’individus en 2050, selon la FAO.

Conduire un projet Big Data, 1ère étape : revoir son organisation interne - BVEx France Mettre en place un projet Big Data ne consiste pas uniquement à introduire de nouvelles technologies. C’est potentiellement aussi revoir le fonctionnement interne de son entreprise pour rapprocher les métiers de l’IT et fonctionner en mode agile, peut-être même créer de nouveaux business modèles et donc l’organisation associée. Former les équipes à ces technologies et adapter son organisation deviennent donc des éléments importants de la réussite du projet Big Data.Nous avons constaté quelques exemples réussis et nous vous en partageons les points essentiels :Mettre en place une équipe pluridisciplinaire restreinte de 10 à 12 personnes. Il est essentiel de casser les « silos » de l’entreprise pour que les équipes métier, développement et production puissent communiquer et travailler ensemble. Cela facilite la prise en compte des contraintes de développement et/ou de production à la source sans perdre de vue l’objectif business.

01 décembre 2017 - Big data, Blockchain, objets connectés : « L’informatique est désormais partout ! » « Les technologies de pointe liées à l’informatique sont désormais utilisées dans tous les secteurs, qu’il s’agisse de l’industrie, des banques, des assurances, ou encore des éditeurs de logiciels ou de jeux vidéo, explique Kamal Hennou, directeur de l’ESGI (École supérieure de génie informatique). Elles sont au cœur de notre vie quotidienne et le mouvement ne peut que s’accentuer. » Voitures, chatbots, smart contacts : l’informatique est omniprésente… Et se propage à vitesse grand V ! Le troisième exemple parlera sans aucun doute au consommateur qui sommeille au fond de vous ! Enfin, les « smart contracts » sont en pleine expansion. L’ESGI propose neuf spécialisations Contrairement à ce qu’on pourrait imaginer, « seul un tiers des étudiants de première année arrivent en étant déjà des passionnés d’informatique », rappelle Kamal Hennou ; les autres étudiants « vont progressivement trouver leur univers. » Pas besoin d’être un crack en maths pour être bon en informatique

The Mistakes Companies Make With Big Data Big data has launched a boom industry in data analytics and science. To find out where this revolution is headed and how companies can get a competitive advantage, The Wall Street Journal’s Rebecca Blumenstein spoke with Hilary Mason, chief executive and founder of Fast Forward Labs and former chief scientist at Bitly, and Andreas Weigend, director of the Social Data Lab and former chief scientist at Amazon.com Inc. Here are edited excerpts of the discussion. The big missteps MS. BLUMENSTEIN: What are some of the biggest misunderstandings about data? MS. On the implementation side, one of the common mistakes is to think of their data as a liability, as something that can only go wrong. MS. MR. Two things happened. And people were more interested in his outbox than his inbox. MS. MS. We work with an insurance company that has put a ton of time and energy into taking information about customers. MS. MR. I said, “They said I would get upgraded.” The role of intuition MS. MS. He was not wrong.

Machine Learning et Big Data : définition, applications, techniques Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants. Apprentissage automatique définition : qu’est ce que le Machine Learning ? Si le Machine Learning ne date pas d’hier, sa définition précise demeure encore confuse pour de nombreuses personnes. Le Machine Learning est très efficace dans les situations où les insights doivent être découvertes à partir de larges ensembles de données diverses et changeantes, c’est à dire : le Big Data. Les différents types d’algorithmes de Machine Learning On distingue différents types d’algorithmes Machine Learning.

Open Data : le répertoire SIRENE en accès ouvert et gratuit à compter de 2017 Echanger sur "les potentialités économiques de la démarche d’open data initiée par le Gouvernement". Ce 12 janvier 2016 était organisé à Bercy la conférence-débat Dataday, à l'initiative d'Axelle Lemaire. L'occasion pour la secrétaire d'Etat au Numérique d'annoncer par ailleurs l'ouverture du répertoire SIRENE. La mesure était attendue. "Il est nécessaire de sortir de la culture du secret d'administration", a ainsi affirmé Axelle Lemaire lors du Dataday, auquel sont intervenus l'entrepreneur Rand Hindi, Godefroy Beauvallet du Conseil National du Numérique ou encore Laure Lucchesi de la mission Etalab. Pour retrouver le différé de la conférence, c'est ici. 30 mars 2018 - Google : voici toutes les données que le géant du web détient sur vous Google en sait bien plus à votre sujet que vous ne l’imaginez. Grâce aux données collectées à partir de ses différents services, la firme américaine élabore des profils complets sur ses utilisateurs et leurs activités. Découvrez toutes les données que le géant du web garde à votre sujet, et comment les consulter. Depuis quelques semaines, Facebook est au coeur d’une polémique autour de sa politique en matière de collecte de données. Suite au scandale de l’affaire Cambridge Analytica, de nombreux utilisateurs se méfient désormais de la quantité et de la nature des données que Facebook conserve à leur sujet. Cependant, Facebook n’est pas la seule entreprise à agréger des informations sur ses utilisateurs. Tout d’abord, la firme de Mountain View stocke tous les endroits où vous vous êtes rendus avec votre téléphone allumé et la géolocalisation activée ( google.com/maps/timeline?

Splunk named one of Fast Company’s 10 Most Innovative Companies in Big Data for 2015 It’s an exciting day for Splunk as we’ve been named one of Fast Company’s 10 Most Innovative Companies in Big Data for the third year in a row! Once again, this recognition is a testament to the brilliant work of Splunkers around the world and the amazing ingenuity of our customers. Last year we delivered even more ways to use Splunk with the launch of Splunk Cloud, Splunk MINT, the Splunk App for Stream and the Splunk Mobile App, not to mention new features for Splunk Enterprise and Hunk, and new integrations with AWS. Meanwhile, our customers continue to amaze us with the fascinating insights and incredible feats they achieve with our technology. These are just some of the ways you’ll find Splunk on the front lines of innovation. Makes us realize every day why we make these cool t-shirts.

JDN - Big Data : comparatif des technos, actualités, conseils... Pour faire face à l'explosion du volume des données, un nouveau domaine technologique a vu le jour : le Big Data. Inventées par les géants du web, ces solutions sont dessinées pour offrir un accès en temps réel à des bases de données géantes. Comment définir le Big Data, et quelle est sa promesse ? Face à l'explosion du volume d'informations, le Big Data vise à proposer une alternative aux solutions traditionnelles de bases de données et d'analyse (serveur SQL, plateforme de Business Intelligence...). Confrontés très tôt à des problématiques de très gros volumes, les géants du web, au premier rang desquels Yahoo (mais aussi Google et Facebook), ont été les premiers à déployer ce type de technologies. Quelles sont les principales technologies de Big Data ? Elles sont nombreuses. Des infrastructures de serveurs pour distribuer les traitements sur des dizaines, centaines, voire milliers de nœuds.

Le Big Data peut il faire disparaitre le hasard ? Certaines ruptures technologiques sont particulièrement visibles et frappent les esprits : c’est par exemple le cas pour les tablettes numériques, les voitures électriques ou encore de l’éclairage par LED. Mais certaines révolutions techniques se déroulent sous nos yeux sans que nous en soyons vraiment conscients : tel est le cas des « Données massives » (Big Data). En seulement cinq ans, les données massives et leur traitement intelligent ont déjà profondément bouleversé l’ensemble des secteurs d’activité économique et scientifique… et ce n’est qu’un début ! Dans le domaine capital de la production d’énergie propre par exemple, nous allons être confrontés au cours du prochain quart de siècle à un redoutable défi mondial : assurer au moins la moitié de notre production totale d’énergie à partir de sources d’énergies renouvelables, principalement le vent, le soleil, et les énergies marines. PredPol est dérivé des programmes de prévention des séismes.

La revue digitale - Big Data PDG du CNRS : « inutile de vous draper dans vos connaissances, vous serez impacté par l’intelligence artificielle » L’intelligence artificielle impactera chacun d’entre nous. Personne ne sera épargné quelque soit ses connaissances. +20% de C.A. grâce au Machine Learning pour Oxwork, spécialiste du vêtement de protection Le Machine Learning, une forme d’intelligence artificielle, dope le chiffre d’affaires d’Oxwork, spécialiste d... Axa : « on doit restituer nos données clients à nos concurrents de demain avec le RGPD » Le 25 mai prochain, Axa se prépare à une révolution sur ses données clients. Le Data Mining aiguillonne la détection des cas de fraude à la Caf : +5% en 2017 La détection des cas de fraude est en hausse de 5% à la Caf (Caisse d’allocations familiales). Mounir Mahjoubi : « l’intelligence artificielle ressemble aux hommes pas aux femmes » Les intelligences artificielles telles qu’elles sont conçues aujourd’hui, ressemblent aux hommes car ce sont eux qui les conçoivent.

"Le big data est une bulle qui, quand elle va exploser, fera des dégâts considérables", prévient Michel-Edouard Leclerc L'Usine Digitale - En avril 2015, vous avez annoncé un investissement d'un milliard d'euros sur trois ans, qui sera partiellement consacré à la transformation digitale des centres E.Leclerc. Comment allez-vous répartir ces financements ? Michel-Edouard Leclerc - Nous allons investir la moitié de ces fonds dans la logistique. C'est le nerf de la guerre ! Le développement du multicanal a un impact énorme sur notre organisation. Pour rester compétitifs, nous ne vendons pas à la clientèle de nos points retrait des produits qui passent par nos supermarchés : il serait absurde de déballer la marchandise et de la mettre en rayon pour la remballer une heure plus tard. Comment comptez-vous investir le demi-milliard d'euros restant ? Parallèlement à l'investissement logistique dans les 16 entrepôts du groupe, nous modernisons le parc de nos 500 hypermarchés. Dans la pratique, Amazon est loin d'être notre principal concurrent aujourd'hui ! Vous avez d'autres projets dans les cartons ? Oui.

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