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Comment le Big Data va révolutionner 2013

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. "Internet a changé le monde des années 1990, le Big Data va changer celui des années 2010", anticipe Chuck Hollis, directeur technique du leader mondial du stockage EMC et gourou du Big Data. Prédire les crises cardiaques Les applications du Big Data sont nombreuses.

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... Depuis la démocratisation de l'Internet haut débit, ce sont des milliards de données qui sont déversées par les particuliers, les entreprises et même l'Etat sur la Toile. 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.

L’effacement diffus : une réponse au casse-tête de l’équilibrage énergétique ? Dans le premier volet de cette série, nous avons défini l’effacement diffus et analysé une première utilisation : la réponse à la problématique des pointes de consommations. Dans ce deuxième article, nous allons nous focaliser sur une autre utilisation de l’effacement diffus : le mécanisme d’ajustement, une étape de l’équilibrage. L’équilibre production-consommation doit être assuré en temps réel… L’électricité est une énergie qui ne peut pas être stockée à grande échelle et la production électrique doit donc être égale, en temps réel, à la quantité consommée. Cet équilibre entre les moyens de production en amont et la consommation en aval est un défi majeur pour RTE garant de la sécurité et de l’approvisionnement des consommateur. Pour chaque année, chaque saison et jusqu’à la veille pour le lendemain, RTE établit des prévisions, permettant de vérifier si la production française sera suffisante pour couvrir la demande en électricité. …grâce aux Responsables d’Equilibre…

03/10/12 Pioneer grave BDXL longévité de 50 ans Du Big Data au Valued Data - TRIBUNE Les articles, dossiers, tables rondes et conférences sur le big data se sont multipliés depuis quelques mois. De plus en plus de sociétés s’emparent du phénomène de mode pour revendiquer leur expertise du sujet et s’accaparer les centaines de millions, voire les milliards de dollars promis sur ce « nouveau » marché. Les modes se suivent et se ressemblent : le « tout CRM » à la fin des années 90, le « 1 to 1 » début 2000, le « web 2 »… A chaque fois, ces expressions sont synonymes d’avancées concrètes, d’outils innovants mais aussi de sur-promesses et de raccourcis. Il y a beaucoup de confusion et de fantasmes derrière l’expression « big data ». Cette expression n’est pas suffisamment bien définie. C’est dommage car il est vrai que les données se multiplient et il est vrai qu’il faut apprendre à les collecter, à les extraire, à les exploiter et à les interpréter. Mais le flou est entretenu et personne ne sait vraiment de quelles données on parle quand on parle de « big data ».

03/10/12 Verbatim BDXL de 100 Go De la statistique aux big data : ce qui change dans notre compréhension du monde Par Hubert Guillaud le 19/12/12 | 9 commentaires | 4,776 lectures | Impression Lors de la dernière édition des Entretiens du Nouveau Monde industriel qui avaient lieu les 17 et 18 décembre 2012 au Centre Pompidou, le sociologue Dominique Cardon a proposé une intéressante matrice pour comprendre à la fois les limites de la réutilisation des données ouvertes et celle des “Big Data“. Nous sommes désormais confrontés à un incroyable déluge de données produit par le numérique, reconnaît Dominique Cardon. C’est ce qu’on appelle le Big Data. Les données semblent innombrables, proliférantes… Et vont demain nous en apprendre toujours plus sur nous-mêmes… Mais sont-elles nécessaires ? Depuis quelques années, un ensemble de discours (relayé à la fois par des militants, des citoyens, des entreprises, des pouvoirs publics) se met en place autour “du nécessaire partage des données”. Le modèle statistique des données ouvertes consiste, lui, à porter sur la place publique de la donnée “brute”.

10/03/14 Stockage optique Archival disc et ses 1 To Alors que le CD fête ses 30 ans, Panasonic et Sony viennent de dévoiler l'Archival Disc, preuve que le stockage sur disque optique n'est pas mort à l'heure où dématérialisation et données dans le cloud sont sur toutes les bouches. Ce successeur du Blu-ray intéressera certainement les entreprises grâce à des capacités d'archivage hors-normes : de 300 Go dans un premier temps à 1 To sur le même disque (en multicouche) contre 128 Go maximum pour le Blu-ray. Rétrocompatibilité Les deux partenaires ont également planché sur les principales faiblesses de ces supports, notamment la résistance aux changements de températures, à la lumière et à l'humidité avec des protections dédiées pour allonger la durée de conservation des données. Autre bonne nouvelle, les futurs lecteurs 'AD' seront compatibles avec les Blu-ray et les DVD. Le lancement de ce nouveau support devrait intervenir dans la seconde moitié de l'année prochaine. On notera enfin qu'une nouvelle guerre des formats n'aura pas lieu.

Qu'est-ce que le Big Data ? Les 3 V du Big Data Pour bien délimiter le Big Data, le concept a été caractérisé par « Les 3 V » : Volume, Vitesse et Variété. Volume Lorsqu'on parle de volume pour le Big Data, on évoque souvent les 7 téraoctets (7.000 milliards d'octets) générés quotidiennement par Twitter ou les 10 téraoctets de contenus échangés tous les jours sur Facebook. On cite également YouTube qui prend en charge chaque minute l'équivalent de 48 heures de vidéos. C'est au début des années 2000 que les grands intervenants du Web ont ressenti, bien avant les autres secteurs d'activité, la nécessité de gérer une masse exponentielle d'informations. Variété Le corollaire du volume croissant est une diversification importante des formats et des sources de données. Les décideurs et les DSI français commencent à en prendre conscience, même si leur vision du Big Data semble encore assez parcellaire. Vitesse La vitesse correspond à la fréquence de remontée des informations.

05/03/2013 Seagate nouveaux SSHD Big Data : pourquoi nos métadonnées sont-elles plus personnelles que nos empreintes digitales A l’occasion du colloque « la politique des données personnelles : Big Data ou contrôle individuel « organisé par l’Institut des systèmes complexes et l’Ecole normale supérieure de Lyon qui se tenait le 21 novembre dernier, Yves-Alexandre de Montjoye (@yvesalexandre) était venu présenter ses travaux, et à travers lui, ceux du MediaLab sur ce sujet (Cf. « D’autres outils et règles pour mieux contrôler les données » ). Yves-Alexandre de Montjoye est doctorant au MIT. Il travaille au laboratoire de dynamique humaine du Media Lab, aux côtés de Sandy Pentland, dont nous avons plusieurs fois fait part des travaux. Nos données de déplacements sont encore plus personnelles que nos empreintes digitales Faire correspondre des empreintes digitales n’est pas si simple, rappelle Yves-Alexandre de Montjoye. Image : illustration de l’unicité de nos parcours repérés via des antennes mobiles. Et Yves-Alexandre de nous inviter à retrouver un de ses collègues du Media Lab. Hubert Guillaud

Big data, l’enjeu du pouvoir Le Big Data, Le Cloud … Internet évolue maintenant si vite que ses nouveaux développements deviennent des enjeux majeurs avant même que le grand public ait eu le temps de les comprendre. Nous nous retrouvons donc à employer, lire, entendre mentionner des terminologies désignant des concepts ou des technologies dont nous savons qu’elles sont cruciales, sans pour autant avoir la moindre idée de leur nature. Un nom qui fait peur, pour un concept bien simple Au même titre que la mystérieuse appellation “Cloud” désigne tout simplement le stockage de données sur des serveurs distants mais bien réels, le concept de “Big Data” recouvre une réalité somme toute assez simple. Depuis une décennie, le volume et la variété des données informatiques que nous produisons ainsi que la rapidité avec laquelle nous les stockons et traitons ont littéralement explosés. C’est simple, en fait. Des ordres de grandeurs défiant la raison Le traitement des données informatiques : enjeu majeur du siècle à venir

Data centers: la donnée écolo Il y en a des milliers dans le monde. Plus d’une centaine en France. Les data centers sont la face cachée d’Internet ; on y a recours tous les jours. Quand on consulte un site web, quand on envoie un mail, quand on publie une photo en ligne. Toutes ces données sont traitées et stockées dans ces immenses usines du numérique, alignant des armées de serveurs qui n’ont rien de virtuel. Et cela demande de l’énergie. En 2011, Google possédait à lui seul 900 000 serveurs. Il y a un an, l’ONG a tiré la sonnette d’alarme, rappelant que les data centers étaient responsables de 2% des émissions de CO2. Eau de mer. Mais comment y parvenir ? OVH a par exemple inventé son propre système de water cooling, ou «refroidissement à eau». Et quid de la chaleur émise en continu par les data centers ? Energies vertes, réduction de la consommation, recyclage de la chaleur… Ces initiatives suffiront-elles à limiter l’impact environnemental des data centers ? «Ondulateurs».

Data Mining et Analyses Prédictives avec le Logiciel STATISTICA Le Data Mining pour faire la Différence. Certains parlent à juste titre de la période actuelle comme de “l'Ère Analytique”, c'est-à-dire une période au cours de laquelle la révolution de l'information a conduit à l'ère de l'analyse, et où l'enjeu consiste à dégager du sens dans cet incroyable déluge de données. À StatSoft, nous avons maintes opportunités d'échanger, conseiller et former des collaborateurs dans le domaine de l'analyse des données et de la modélisation prédictive dans de nombreuses industries : construction automobile, services financiers, matériel médical, Recherche & Développement et production pharmaceutique, semi-conducteurs, etc... Ce que notre expérience nous a enseigné, c'est que dans une économie concurrentielle, chaque société doit chercher à tirer parti de ses avantages tout en identifiant les sources de gaspillage et d'inefficacité. L'une des pistes possibles consiste donc à exploiter les données qui sont déjà collectées et gérées. Logiciels

9 Livres gratuits pour l'apprentissage Data Mining et d'analyse de données / jianpanjiluqi.net L'exploration de données, l'analyse des données, ce sont les deux termes qui le rendent très souvent, les impressions d'être très difficile à comprendre - complexe - et que vous êtes tenus d'avoir de l'éducation de qualité le plus élevé afin de les comprendre. Je ne peux pas d'accord, et comme avec ne importe quoi dans cette merveilleuse vie de la nôtre, nous seulement besoin de dépenser un certain montant de temps à apprendre quelque chose, pratiquer, avant que nous rendons compte que ce ne est pas vraiment tout ce qui dure. Il est difficile de voir ce qui est derrière une porte fermée, et à moins que nous montons à cette porte et ouvrez-le, pour voir ce qu'il ya derrière, nous ne allons jamais savoir. Bien, cela se applique à la plupart des choses dans la vie, mais je ne peux vraiment sentir la «peur» que les gens ont de ces études complexes que les sciences de données elle-même. Analyse des données Données Jujitsu: L'art de transformer les données en produit Jeffrey M.

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