Netvibes Decision-Making Dashboards Pourquoi le projet sur le renseignement peut créer une "surveillance de masse" Les défenseurs des libertés sur Internet ont peur. Depuis la , dans Le Figaro, que le gouvernement voulait installer des "boîtes noires" chez les opérateurs télécom afin de pouvoir surveiller, "en temps réel" et "de manière totale et systématique" les personnes représentant une "menace" et de réactions . Etrangement, et à l' de NextInpact, aucun n'explique ce que recouvrent précisément les nouveaux articles 851-3 et 851-4 dont il est question. Pour comprendre, il faut distinguer la surveillance des suspects et de leurs proches, classique, d'une véritable innovation : la traque aux "comportements suspects". révélation, ainsi que les "comportements suspects", on ne compte plus le nombre d'articles criant au scandaleanxiogènesexception Or, ce projet de loi ouvre une brèche dans le dispositif existant, afin de permettre, non seulement de mettre sur écoute les "cibles" des services de renseignement, mais surtout de surveiller... ceux qui n'ont pas encore été identifiés comme "cibles".
"Big Data" is big business. Vraiment ! Big Data. C'est la nouvelle expression à la mode, qui succède au cloud computing dans les dernières tendances high-tech à adopter sans tarder. C'est un ensemble de technologies et de méthodes consistant à analyser, à des fins généralement prédictives, le flot de données produites par les entreprises, les organisations et les individus, mais aussi les objets s'ils sont connectés, dans des volumes et à une vitesse sans précédent. Un concept un peu flou, apparu il y a deux, trois ans, qui englobe les mails, SMS, photos, vidéos, commentaires ou changements de statuts sur les réseaux sociaux, sessions de connexion, relevés d'étiquettes ou de capteurs électroniques, signaux de géolocalisation, etc., envoyés à foison chaque minute partout dans le monde. Volume, varité, vitesse et ... valeur Le big data sera « la nouvelle frontière de l'innovation, de la concurrence et de la productivité », selon le cabinet McKinsey, auteur d'un rapport fondateur sur le sujet en 2011. Le b.a-ba du « Big Data »
RSS : qu'est-ce que c'est, comment en profiter ? Derrière ce terme abscons, se cache un outil pratique et simple d'utilisation pour diffuser du contenu et, à l'autre bout de la chaîne, se tenir au courant des mises à jour de ses sites favoris. Comment expliquer simplement ce qu'est un flux RSS ? Il s'agit d'un fichier texte particulier (voir plus loin) dont le contenu est produit automatiquement (sauf cas exceptionnels) en fonction des mises à jour d'un site Web. Le terme RSS désigne une convention de structuration (comme Atom, que nous laisserons de côté ici) des fichiers que nous venons de décrire, garantissant qu'ils puissent être diffusés dans un format compréhensible par le plus grand nombre (on parle de "syndication de contenu"). Quelles solutions dédiées choisir pour lire des flux RSS ? Quel est l'intérêt pour le diffuseur du flux ? La réponse est, là encore, simple - faire connaître les mises à jour de son site - mais troublante : cette tâche n'est-elle pas parfaitement remplie par l'envoi d'une newsletter ?
Le Big Data pour toutes les entreprises ? Peut-on envisager le Big Data pour toutes les entreprises ? Quels usages peut-on faire de toutes ces données ? Quelles sont les étapes clés ? Autant de questions et d’interrogations qui émergent au sein des entreprises. Bruno Labidoire, Directeur Technique Europe du Sud, chez Informatica a accepté de nous donner sa vision sur le sujet. Le Big Data peut être envisagé pour toutes les entreprises si tant est que le volume de ces données soit conséquent. L’usage de ces données... Changement de paradigme ! D’autres interrogations apparaissent dorénavant, quelles sont les sources de données à disposition, internes, externes, sur Internet ? Les étapes d’un projet Big Data - Identifier la plate-forme utilisée reste la première étape. - Identifier toutes les sources de données potentielles et vérifier la conformité avec les différentes directives légales (vie privée …). - Collecter les informations elles-mêmes. L’Internet des Objets Alors, un tout dernier conseil avant de se lancer dans l’aventure !
La vision client à 360°, une réponse aux nouvelles exigences des consommateurs Je m'abonne Comme le souligne le vieil adage : " Un client satisfait est un client [qui a plus de chance d'être] fidèle ". Aujourd'hui le client est clairement en attente d'une relation personnalisée. Il souhaite être reconnu, discuter avec le bon interlocuteur du premier coup, ne pas attendre, et ne pas avoir à répéter plusieurs fois sa problématique. C'est d'autant plus vrai que le client échange sur différents canaux avec différents conseillers : par exemple, un échange peut commencer sur Twitter Direct Message, puis se poursuivre par une conversation téléphonique, et enfin se terminer via l'email. L'importance de la connaissance client Les entreprises collectent un important volume de données clients au fil des échanges avec les consommateurs. De nos jours les entreprises cherchent à capitaliser sur ces données afin de les transformer en véritable connaissance client, exploitable par l'ensemble des services. Doter le conseiller d'une vue à 360° du client A propos de Kiamo :
7 new updates in Power Query - PowerBI Take Power Query to the next level: share your queries and create a corporate data catalog. Try Power BI for Free today! In this Post Download the Power Query Update Support for loading Binary-typed columns (such as images) to the Data Model Multi-query editing in the Query Editor Pivot Columns Automatic type coercion for Text operations over any scalar column type (number, date, etc.) Query Properties dialog for editing name & description Simplified “Share Query” experience “Enable Tracing” option in the Options dialog We are very glad to announce the availability of a new Power Query update. This update is packed with new features and usability improvements to existing features. You can watch the following video or continue reading this e-mail for more details about each feature. Support for loading Binary-typed columns (such as images) to the Data Model With this update, we’ve enabled the ability to load Binary-typed columns into the Data Model from Power Query. Pivot Columns
Algorithmes prédictifs : la nouvelle force de vente | Le Hub « La fête est finie ! » L’avertissement est lancé par Marc Ménasé, fondateur de Menlook, site spécialisé dans la mode en ligne qui enregistre plus de 4 millions de visites par mois. S’exprimant lors d’une manifestation organisée par l’EBG, un think-tank français dédié à l’innovation digitale, il explique : « Le e-commerce a connu des années exceptionnelles, mais la concurrence est aujourd’hui extrêmement brutale, et le consommateur a gagné en maturité. Se contenter de mettre des produits sur un site pour les vendre en achetant des mots-clés sponsorisés sur Google, c’est terminé. Particulièrement avec l’arrivée du mobile. » « En e-commerce, le marketing prédictif améliore la conversion » À l’instar de la plupart des sites de e-commerce, Menlook est confronté à un double phénomène. Plus d’infos : La table ronde organisée par Early Birds : « L’efficacité réelle du marketing prédictif » Comment ça marche ? Plus d’infos : Cofidis retail Big brother ou nouveau service pour le client ?
Les réseaux sociaux et médias à l'ère des algorithmes Selon le dictionnaire Larousse, un algorithme est un " ensemble de règles opératoires dont l'application permet de résoudre un problème énoncé au moyen d'un nombre fini d'opérations ". Il peut être traduit, grâce à un langage de programmation, en un programme exécutable par un ordinateur. Son rôle principal est la prise de décision sur l'affichage d'un contenu pertinent ou non auprès des utilisateurs : tout ce que vous voyez, entendez, lisez, achetez sur Internet, est filtré par des algorithmes avant d'arriver devant votre écran. Lorsqu'un algorithme est suffisamment intelligent, on parle d'Intelligence Artificielle (IA). Algorithmes et réseaux sociaux : comment ça marche ? Lorsque vous faites une recherche avec des mots-clés sur Google, les algorithmes analysent les contenus, balises, liens entrants et sortants, la sémantique et bien d'autres paramètres constituant les pages, pour déterminer celles qui correspondent le plus à votre requête. Impacts et risques sur les utilisateurs