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La mine d'or du Big Data

La mine d'or du Big Data
LE MONDE ECONOMIE | • Mis à jour le | Par Julie Battilana, professeure associée à la Harvard Business School L'explosion du volume des données informatiques, du fait du développement de l'Internet et des nouvelles technologies de l'information, a ouvert de nouveaux horizons aux entreprises. Certaines utilisent déjà une partie de ces données pour prédire le comportement des consommateurs et améliorer leur offre de produits et services. C'est le cas, par exemple, de Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Walmart et LinkedIn, qui ont investi dans l'analyse de données informatiques ces dernières années. C'est donc un véritable marché, désigné par le vocable anglo-saxon "Big Data", qui a émergé autour de l'exploitation de la masse de données informatiques disponibles. Cette approche leur permet d'augmenter leur chiffre d'affaires en ajustant leur offre aux attentes de leurs clients potentiels, et de réduire leurs coûts. Related:  Le Big DataActualité - Big Data

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...). Quelles sont les principales technologies de Big Data ? Elles sont nombreuses. Des bases de données NoSQL (comme MongoDB, Cassandra ou Redis) qui implémentent des systèmes de stockage considérés comme plus performants que le traditionnel SQL pour l'analyse de données en masse (orienté clé/valeur, document, colonne ou graphe). Des infrastructures de serveurs pour distribuer les traitements sur des dizaines, centaines, voire milliers de nœuds.

Pour de nouveaux principes de confidentialité des données A l'heure des Big Data, la protection et la confidentialité des données sur Internet fait plus que jamais l'objet de nombreux débats. En quête de nouveaux principes, les spécialistes veulent sensibiliser les individus et responsabiliser les organisations. Dans leur rapport publié ce mardi, Peter Cullen, chef de la stratégie de la confidentialité chez Microsoft, Fred Cate, professeur à l'université de l'Indiana, et Viktor Mayer-Schönberger, professeur à l'Oxford Internet Institute se sont penchés sur la question afin de définir de nouveaux principes de confidentialité des données. > De la responsabilité des individus à celle des organisations Selon les auteurs du rapport, les nouvelles approches de la confidentialité sur Internet s'accordent sur la nécessité de déplacer la responsabilité des individus concernant leurs données vers les organisations qui les utilisent. > Définir l'utilisation des données > Pour une définition collaborative des principes de confidentialité

Big Data + mauvaise méthode = Big Echec ! Abed Ajraou 256inShare Cependant, rares sont les sociétés qui accompagnent les entreprises de la meilleure des façons, c'est à dire en proposant une méthode innovante et adaptée aux défis du Big Data. Naviguer dans l'inconnu Un des points communs des initiatives Big Data est l'inconnu. En effet, il est impossible de prédire si la question business soulevée apportera un retour sur investissement pour l'entreprise. À l'instar du Lean Startup, lorsque l'on souhaite lancer un "use case" sur le Big Data, il est vital de définir la "MVA": Minimum Viable Application. Autres articles Définition du Big Data - Profitez des opportunités du Big Data - France Définition du Big Data Chaque jour, nous générons 2,5 trillions d’octets de données. A tel point que 90% des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement. Ces données proviennent de partout : de capteurs utilisés pour collecter les informations climatiques, de messages sur les sites de médias sociaux, d'images numériques et de vidéos publiées en ligne, d'enregistrements transactionnels d'achats en ligne et de signaux GPS de téléphones mobiles, pour ne citer que quelques sources. Ces données sont appelées Big Data ou volumes massifs de données. Ecoutez les experts Le Big Data couvre quatre dimensions : volume, vélocité, variété et véracité. Volume : les entreprises sont submergées de volumes de données croissants de tous types, qui se comptent en téraoctets, voire en pétaoctets. Vélocité : parfois, 2 minutes c'est trop. Véracité : 1 décideur sur 3 ne fait pas confiance aux données sur lesquelles il se base pour prendre ses décisions.

Pour mieux comprendre le Big Data The concept of Big Data is seen as one of the key technology issues of the decade – so what exactly is it for? Zettabytes (1021) of data – millions billions of bytes of information First coined in the early Noughties and identified by analysts as a major technology trend since 2010, the term Big Data refers to huge volumes of digital data, and the storing and analysis thereof. For example, according to French financial daily Les Echos, aeroplane sensors generate 1 petabyte (1015) of data for a flight between Spain and Saudi Arabia: the equivalent capacity of 20,000 50 GB PCs. In 2008, Google was already producing 20 petabytes a day. By users of connected devices (on PCs, tablets, smartphones, TVs), via written messages, videos, sound, and photosBy smart objects (GPS, sensors, RFID chips, QR codes, etc.)In real timeIn a variety of forms Hence the 3 Vs of volume, velocity and variety which are commonly used to characterise different aspects of big data. What is Big Data used for?

Synthèse mensuelle : L’échec des projets d’analytics est-il inéluctable D’ici à 2017, 60 % des projets d’analytics seront sanctionnés par des échecs. Tel est le sombre scénario que décrit le Gartner qui propose quelques moyens d’y remédier. Mener à bien un projet de business intelligence ou d’advanced analytics[1] n’est donc pas un long fleuve tranquille. Il concerne autant un changement d’état d’esprit et de culture que d’acquisition d’outils et de compétences. Parallèlement, le big data[2] a le vent en poupe, le Gartner prévoit que 75 % des entreprises investir ou projette de le faire dans les deux ans à venir. « Nous observons une évolution significative dans le contenu des projets et dans les pratiques, explique Nick Heudecker, directeur de recherche au Gartner. Parmi les objectifs les plus fréquemment poursuivis, on peut citer l’amélioration de l’expérience client, l’optimisation des processus métier et la réduction de coûts. La majorité des entreprises attendent un ROI positif (le contraire aurait paru surprenant !)

Big data : comment se lancer ? - SOLUCOMINSIGHT Assurance Digital & innovation Publié le Le challenge du Big data est de donner du sens à une masse de données pour aboutir à des cas d’usage générateurs de valeur. L’émergence des idées est une étape essentielle de prise de recul ayant pour objectif de porter un regard nouveau sur le marché et sur ses propres activités. L’incubation a pour objectif de concrétiser rapidement les idées sélectionnées. Les premières expérimentations et premiers projets doivent privilégier la simplicité. L’aspect variété des données est souvent limité en raison d’une plus grande complexité d’intégration. La réussite de la démarche repose sur la mobilisation des bonnes personnes au bon moment. La compétence clé d’analyse des méga-données doit au départ être centralisée, l’équipe cœur formant ainsi un guichet unique accélé- rant l’émergence et le test des idées. Pilier 1 : les compétences Pilier 2 : le Data Management Pilier 3 : le système d’information

Big Data, grande illusion La cause serait entendue : après le cloud computing et l'internet des objets, les "big data" constitueraient la prochaine "révolution" apportée par le numérique. Alan Mitchell, cofondateur et directeur de la stratégie du cabinet britannique Ctrl-Shift, n'est pas d'accord. Pour lui, les Big Data auraient presque un côté contre-révolutionnaire : le chant du cygne d'une informatique productiviste, centralisatrice, centrée sur les grandes organisations. "Les Big Data se fondent entièrement sur la statistique : dégager des schémas et des tendances à partir de grandes collections de données. Image : Couverture du rapport de Ctrl-Shift sur le nouveau paysage des données personnelles. Mitchell ne conteste pas l'utilité des Big Data, il en conteste la nouveauté et le degré de priorité dans les agendas de recherche et d'investissement. Et pourquoi pas ? Prenons l'exemple de quelqu'un qui cherche à changer de voiture. Alan Mitchell n'a pas entièrement raison.

4 causes d’échecs d’un projet big data Mathieu Dubois, Nomios Mieux connaître ses clients ou ses prospects, avoir un « coup d’avance » sur ses concurrents ou encore proposer un nouveau service, les possibilités offertes par le Big Data sont quasi infinies mais les contraintes associées également. C’est d’autant plus vrai que la définition de « Big Data » est floue et que chacun peut y associer ce qu’il entend. Entre buzzword et véritable révolution, le concept est en vogue depuis quelques années maintenant et nombreux sont ceux qui se sont lancés ou qui sont prêts à le faire. Pour éviter les mauvaises surprises, voici quelques pièges à éviter, quelle que soit la dimension du projet et les objectifs associés : 1/ Ne pas savoir où aller Récemment, Dan Ariely du « Center for Advanced Hindsight » de l’Université de Duke a déclaré: le « Big Data, c’est un peu comme le sexe chez les ados. L’une des clés de réussite d’un projet de Big Data est d’avoir des objectifs qualitatifs et quantitatifs clairs. 2/ Opter pour une solution tout en un

Big Data : comment se lancer sans se ruiner Un cluster Hadoop adossé à une compétence interne en informatique et statistiques permet de faire ses premiers pas dans le Big Data. Un budget de 100 000 euros par an est à prévoir. Le Big Data est sur toutes les lèvres. Mais pas question d'improviser son projet Big Data et mieux vaut tout d'abord bien en dessiner les contours sous peine de courir à l'échec. "Un projet de Big Data un minimum sérieux se pilote en interne" (Mathias Herberts - Cityzen Data) Une fois ce prérequis intégré, il sera impératif de ne pas sous-estimer la dimension technologique d'un tel chantier. "Si les entreprises abordent leur projet de Big Data avec un minimum de sérieux, elles doivent en conserver la totale maîtrise en interne, de la phase exploratoire à celle du traitement des données", conseille Mathias Herberts. Reste ensuite à se doter des briques technologiques adéquates et surtout des compétences humaines qui vont avec pour en assurer la réalisation.

Energie, pollution et internet La lecture de la semaine provient du New York Times, il s’agit du premier article d’une série consacrée au coût écologique du Cloud computing (informatique dans les nuages, le fait que nos données soient stockées, non pas dans les nuages, mais dans des infrastructures très matérielles). Le titre “Energie, pollution et Internet”, ce début d’article fait un résumé de la longue enquête du quotidien américain. “Des dizaines de milliers de data center (gigantesques bâtiments abritant des serveurs) sont aujourd’hui nécessaire pour supporter l’explosion de l’information numérique. Des quantités gigantesques de données sont mises en circulation chaque jour lorsque, d’un simple clic ou au contact du doigt, les gens téléchargent des films sur iTunes, regardent l’état de leurs comptes sur le site de leur banque, envoient un mail avec une pièce jointe, font leurs courses en ligne, postent un message sur Twitter ou lisent un journal en ligne.” Xavier de la Porte

Big Data : peu de projets, le plus souvent des échecs Non, en 2015, "transformation numérique" ne règnera pas en seul maître sur les charts des buzzwords de l'IT. Non, car le Big Data est toujours là. Si le terme a émergé il y a désormais plusieurs années, les projets dans ce domaine le font eux très progressivement. Pour autant, des démarches se mettent en place en entreprise selon une étude de Capgemini. Big Data : comme un ouragan, qui passait par là Et les premiers résultats enregistrés ne militent semble-t-il pas en faveur d'un investissement accru des entreprises. Ces difficultés, les entreprises y sont confrontées dès le départ, c'est-à-dire lors de la phase de PoC [Proof of Concept]. Et pourtant, observent les auteurs de l'étude, les répondants en sont convaincus : le Big Data va sérieusement secouer leur secteur au cours des trois années qui viennent et y investir est donc important. Vitesse et précipitation Pour Capgemini, cela commence par identifier les principales raisons de l'échec des projets actuels.

«Big data»: un marché colossal, un défi immense - Big Data Le phénomène des «big data» — solutions technologiques émergentes permettant de résoudre des problèmes extrêmement complexes — est acclamé par les analystes de l’industrie, les conseillers en stratégie économique et les spécialistes du marketing comme un nouvel eldorado en termes d’innovation, de concurrence et de productivité. Le 11e symposium sur les indicateurs des télécommunications/TIC dans le monde (WTIS), qui s’est tenu à Mexico du 4 au 6 décembre 2013, a confirmé que les «big data» pourraient avoir des effets extrêmement bénéfiques sur le développement en fournissant des informations en temps réel et pour un coût modique par rapport aux données provenant d’autres sources. Mais au-delà du battage médiatique, les possibilités offertes par les «big data» motivent les chercheurs de domaines aussi divers que la physique, l’informatique, la génomique et l’économie. Des milliards d’éléments d’information sont amassés chaque jour. «Big data» — plus faciles à reconnaître qu’à définir?

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