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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

Vertigineux "big data" Chaque seconde, la masse de données créées sur Internet par les smartphones, ordinateurs et tablettes explose. Appelé "big data" par les experts du Web, cet amas colossal est un marché prodigieux. LE MONDE | • Mis à jour le | Par Sarah Belouezzane et Cécile Ducourtieux Photos, vidéos, sons, chiffres, textes... Tous les jours, ce sont 118 milliards de mails qui sont envoyés à travers le monde, 2,45 milliards de contenus différents qui sont postés sur Facebook. Les humains ne sont pas les seuls responsables de ce déluge d'informations. "Cela fait quelque temps déjà que le nombre de données produites et stockées est important, note Patrice Poiraud, directeur business et analyse chez IBM. Ces données, de plus en plus d'entreprises cherchent à les exploiter. Du coup, des éditeurs de logiciels informatiques ont mis au point des techniques empruntées au calcul scientifique pour "mouliner toutes ces données" de manière exhaustive.

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.

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 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.

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.

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 !)

Du rôle prédictif des données à la gouvernementalité algorithmique Sur Place de la Toile, le 12 décembre dernier, Xavier de la Porte recevait Guillaume Main, consultant et statisticien, qui s’occupe du site Statosphère ; Erick Alphonse, maître de conférences au Laboratoire d’Informatique de Paris-Nord (LIPN) et responsable d’Idaaas, une société qui construit des modèles prédictifs, notamment via PredictiveDB, un logiciel prédictif et Antoinette Rouvroy, chercheuse au Fonds national de la Recherche scientifique, qui travaille sur les formes de pouvoir induites par l’usage des données. Réécouter l’émission en ligne, ou parcourez le transcript augmenté de liens. Il y a de multiples formes de données, rappelle en préambule Xavier de la Porte : données sociales, messages, commentaires, celles qu’on publie chez les autres ou que les autres publient sur soi. Il y a bien sûr les données comportementales : celles qui mesurent ce que vous faites sur l’internet, les données géographiques, les données publiques, les données privées. Erick Alphonse : Oui.

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

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 : les progrès de l’analyse des données Nous voici entré dans l’ère des Big Data des ensembles de données tellement gigantesques qu’ils nécessitent de nouveaux outils techniques et scientifiques pour les comprendre et en tirer du sens. Un déluge de données qui pose des questions profondes sur leur collecte, leur interprétation, leur analyse… Dans ce siècle des réseaux, la science des algorithmes, censée extraire le sens de ces amas d’information doit apprendre à comprendre ce qu’elle analyse. L’enjeu des Big Data nous adresse des questions scientifiques, mais aussi politiques et éthiques. Les Big Data, c’est le dossier de la semaine d’InternetActu. La démultiplication des outils de collecte de données (comme le web ou nos téléphones mobiles qui enregistrent très facilement nos déplacements, mais également nos actions, nos relations…) et l’amélioration des outils d’analyses de données offrent aux entreprises des moyens marketing de plus en plus inédits, estime Lee Gomes pour la Technology Review. Les raisons de la révolution

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.

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.

Centres de données – Google Centres de données Retour Lorsque vous consultez un site Web de Google (comme en ce moment), vous accédez à l'un des réseaux de serveurs les plus puissants au monde. Mais à quoi ressemble ce réseau en réalité ? Voici l'occasion de voir Internet de l'intérieur. Qui se cache dans les coulisses de la vaste toile mondiale que nous appelons Internet ? Que faut-il pour héberger le Web dans de bonnes conditions ? Chez Google, nous nous efforçons depuis des années d'optimiser la conception de nos centres de données afin de réduire notre empreinte écologique. Dans notre centre de données de Pryor en Oklahoma, nous avons tissé des liens étroits avec la communauté des Indiens Cherokee. L'une des raisons pour lesquelles nous avons choisi la ville de Lenoir en Caroline du Nord tient à son passé de ville manufacturière dans l'industrie du meuble. Notre centre de données de Belgique est particulier, car il est le premier à fonctionner sans refroidisseurs à eau.

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