Data mining : la méthode d’analyse du Big Data En règle générale, le data mining est associé auBig Data. Le Big Data, c’est l’ensemble des données qui ne peuvent plus être gérées manuellement, à cause de leur ampleur. Le traitement et l’analyse des données doivent donc être effectués à l’aide de méthodes informatisées. Le data mining est considéré comme une sous-étape du processus nommé Knowledge Discovery in Databases (soit la découverte de connaissances à l’aide des bases de données, en français). Le choix de la base de donnéesLe prétraitement, dans le but d’amorcer un nettoyage des donnéesLeur transformation dans la forme adéquate à leur traitement Le processus d’analyse mathématique (data mining)L’interprétation des résultats de l’analyse Les connaissances qui auront pu être acquises grâce aux KDD (Knowledge Discovery in Databases) font partie intégrante du positionnement stratégique de tout modèle de commerce en ligne, ainsi que des décisions marketing qui en découlent.
Les données en question - Interstices Une donnée est la description élémentaire d’une réalité ou d’un fait, comme par exemple un relevé de température, la note d’un élève à un examen, l’état d’un compte, un message, une photo, une transaction, etc. Une donnée peut donc être très simple et, prise isolément, peu utile. Mais le recoupement avec d’autres données devient très intéressant. Par exemple, une liste de températures pour une région donnée sur une longue période peut nous renseigner sur le réchauffement climatique. Pendant longtemps, le papier a fourni une mémoire pratique pour stocker et organiser les données. Cependant, l’utilisation du papier pour stocker les données se heurte à un problème majeur : le lien indissociable entre la donnée et son support. Avec l’informatique et le monde numérique, la donnée peut être séparée de son support, ce qui offre des possibilités nouvelles de traitement. Photo : janneke staaks/ Flickr – Licence Creative Commons CC BY-NC 2.0 On parle aujourd’hui de « Big Data ».
Data collection Gathering information for analysis Data collection or data gathering is the process of gathering and measuring information on targeted variables in an established system, which then enables one to answer relevant questions and evaluate outcomes. Data collection is a research component in all study fields, including physical and social sciences, humanities,[2] and business. While methods vary by discipline, the emphasis on ensuring accurate and honest collection remains the same. The goal for all data collection is to capture evidence that allows data analysis to lead to the formulation of credible answers to the questions that have been posed. Regardless of the field of or preference for defining data (quantitative or qualitative), accurate data collection is essential to maintain research integrity. Methodology[edit] A formal data collection process is necessary, as it ensures that the data gathered are both defined and accurate. Tools[edit] Data collection system[edit] See also[edit]
DATA MINING : Définition Data mining Le Data Mining (ou exploration des données) désigne l’ensemble des techniques et méthodes automatiques ou semi-automatiques issues de disciplines scientifiques (telles que les statistiques ou l’informatique) facilitant l'exploration et l'analyse des données contenues au sein d'une base décisionnelle (type Data Warehouse ou DataMart) et permettant la prise de décisions, à travers la découverte, rapide et efficace, de schémas d'informations inconnus ou cachés à l'intérieur de grandes bases de données. Autrement dit, le datamining permet d’extraire des savoirs et des connaissances précises à partir d’un grand volume de données. Le data Mining, né dans les années 1980, s’est répandu sur la scène économique pour faire face à la multiplication de bases de données difficilement exploitables sans un ensemble d’outils performants par les entreprises. Ceux-ci ont été développés pour étudier les interactions et explorer les données sous-jacentes. Ainsi, le Data Mining permet à une entreprise :
Plus de Big Data ? Moins d'Anonymat. L’anonymat devient une impossibilité mathématique. C’est ce que nous explique Patrick Tucker dans Technologie Review , la revue scientifique en ligne du MIT. En revenant sur la directive européenne de 1995 sur la vie privée , il met l’accent sur l’évolution de la notion de « donnée personnelle » depuis 18 ans. La quantité de données créée chaque année tend à redéfinir cette notion et de fait, celle de l’anonymat. Et il va de soi que les enjeux commerciaux et publicitaires sont considérables pour ceux qui arrivent à croiser les données numériques avec celles du « monde réel ». « En Février, Facebook a annoncé un accord avec Acxiom [Axciom élabore des profils d'internautes fonction des données collectées, NDLR] pour fusionner leurs données, reliant les activités du monde réel à celles du web. Pour lire l’intégralité de l’article (en anglais), c’est par ici .
Analyse des données L’analyse des données permet de traiter un nombre très important de données et de dégager les aspects les plus intéressants de la structure de celles-ci. Le succès de cette discipline dans les dernières années est dû, dans une large mesure, aux représentations graphiques fournies. Ces graphiques peuvent mettre en évidence des relations difficilement saisies par l’analyse directe des données ; mais surtout, ces représentations ne sont pas liées à une opinion « a priori » sur les lois des phénomènes analysés contrairement aux méthodes de la statistique classique. Les fondements mathématiques de l’analyse des données ont commencé à se développer au début du XXe siècle, mais ce sont les ordinateurs qui ont rendu cette discipline opérationnelle, et qui en ont permis une utilisation très étendue. Mathématiques et informatique sont ici intimement liées. fig.18 - Cartographie spectrale des Iris de Fisher qui ont donné lieu à de nombreuses études en analyse des données. [note 3],[note 4],[b 28].
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques - Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal vous Romain Chaumais from Paris ? Du "data déluge" au "big data" BigData Ysance from Jean Michel Billaut on Vimeo. (quelques petites coupures de son dans l'e-interview de Romain, mais c'est écoutable... Quelques conseils : il vaut mieux être en Ethernet sur la box qu'en wifi, éviter le contre-jour, mettre une pub sur votre entreprise derrière vous... Une maquilleuse n'est pas indispensable, par contre quand on aura la fibre, faudra y penser..) Que veut dire Ysance ? Ysance est spécialisée dans les projets informatiques innovants... Il nous prend un exemple trés parlant avec une barrière de péage sur autoroute.. Le "big data" permet un usage actif des données... Liaisons entre le "cloud computing" et le "big data" ? Quid de la vie privée ? Combien coûte le "big data" ? Qui sont les clients d'Ysance ? Concurrence ? Comment se positionne la France dans ce domaine ?... Pour contacter Romain Chomais : romain.chaumais(arobase)ysance.com © Une production du Billautshow - the video for the rest of us - the e-billautshow : the french worldwide hub
Data modeling The data modeling process. The figure illustrates the way data models are developed and used today. A conceptual data model is developed based on the data requirements for the application that is being developed, perhaps in the context of an activity model. Data modeling in software engineering is the process of creating a data model for an information system by applying formal data modeling techniques. Overview[edit] Data modeling is a process used to define and analyze data requirements needed to support the business processes within the scope of corresponding information systems in organizations. There are three different types of data models produced while progressing from requirements to the actual database to be used for the information system.[2] The data requirements are initially recorded as a conceptual data model which is essentially a set of technology independent specifications about the data and is used to discuss initial requirements with the business stakeholders.
Donnée (informatique) Les données sont, avec les traitements, l'un des deux piliers sur lesquels repose toute méthode en informatique. Les bonnes pratiques recommandent une indépendance stricte entre les données et les traitements. Ce principe vise à ménager et à faciliter les évolutions futures des applications : De la sorte toute modification ou refonte des données n'impacte pas ou très peu le domaine des traitements, et réciproquement. Les données ont une importance fondamentale dans tous les domaines : Les données principales ou données de référence (métadonnées) permettent aux maîtrises d'ouvrage au niveau des gouvernements comme dans les entreprises : de dialoguer avec les décideurs pour définir les exigences ;de construire les analyses en appui des décisions, en vue de l'alignement stratégique du système d'information ;de dialoguer avec les maîtrises d'œuvre. Les données peuvent être distinguées en fonction des critères suivants :
Philippe Naïm : "Nous créons de l'intelligence collective entre les métiers" En charge du développement et de la stratégie de Safran Analytics, Philippe Naïm explique comment Safran veut utiliser le big data pour créer de la valeur sur les marchés du groupe : l'aéronautique, la défense et sécurité. Quel est le rôle de Safran Analytics au sein du groupe ? Safran Analytics a été lancé en janvier. Notre objectif est de faire des données de Safran une richesse. Notre structure est complètement transversale. Pourquoi avoir mis en place une organisation transversale et non dédiée à chaque business unit. Notre démarche est déjà de commencer à acquérir cette compétence. Quel type de données avez-vous à disposition ? Ce sont des données internes et externes.
Comparison of data modeling tools From Wikipedia, the free encyclopedia Comparison of notable data modeling tools This article is a comparison of data modeling tools which are notable, including standalone, conventional data modeling tools and modeling tools supporting data modeling as part of a larger modeling environment. General[edit] Features[edit] See also[edit] Données personnelles I) Données personnelles 1) Généralités a) Identité du Responsable de Traitement La société MONDIAL RELAY, dont le siège social est situé au ZAC des 4 vents 5 avenue Antoine Pinay - 59510 HEM, s'engage, en sa qualité de responsable de traitement, à protéger la vie privée des personnes utilisant son site internet et la confidentialité des informations fournies (ci-après les « Données Personnelles »). b) Qu’est-ce qu’une donnée personnelle Les Données Personnelles sont des informations relatives à une personne physique identifiée ou identifiable. c) Enregistrement de Données Personnelles lors de la création du compte Les données collectées (entre autres : nom, adresse, adresse e-mail, informations bancaires.) sont nécessaires au traitement et à la gestion de vos commandes de prestations d’envois de colis ainsi qu'aux relations commerciales. 2) Finalités des traitements de données à caractère personnel et destinataires des données traitées a) Services de centre d’appel et de dématérialisation