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Note – Analyse des big data. Quels usages, quels défis ?

Note – Analyse des big data. Quels usages, quels défis ?
Cette note détaille ce qu’est l’analyse des big data. Elle présente ses principales applications. Elle s’intéresse aux conditions nécessaires à leur mise en œuvre. Note d’analyse 08 – Analyse des big data. Quels usages, quels défis ? La multiplication croissante des données produites et le développement d’outils informatiques permettant de les analyser offre d’innombrables possibilités tant pour l’État que pour les entreprises. Il ne fait aucun doute que le traitement de ces masses de données, ou big data, jouera un rôle primordial dans la société de demain, car il trouve des applications dans des domaines aussi variés que les sciences, le marketing, les services client, le développement durable, les transports, la santé, ou encore l’éducation. Par ailleurs, le potentiel économique de ce secteur est indéniable et les retombées en termes d’emploi et de création de richesse seront non négligeables. Sommaire de la Note d’analyse 08– Analyse des big data. Related:  Big Data Overview (french)Datavision

« Big data » : Trois défis pour les maths LE MONDE SCIENCE ET TECHNO | • Mis à jour le | David Larousserie C’est un déluge. Un mot nouveau envahit le monde : « big data ». Selon le moteur de recherche Google, les requêtes en France sur ce terme ont plus que décuplé entre décembre 2011 et décembre 2013. La popularité du mot est en fait moins liée à la fascination pour les grands nombres qu’aux promesses et réalités du concept. Comment les Etats-Unis surveillent Internet ? L. BLOCH (...) - Amérique du Nord Ce que révèle Edward Snowden La divulgation par Edward Snowden des documents qui prouvent l’ampleur des opérations de surveillance des communications sur Internet par la National Security Agency (NSA) n’en finit pas de propager ses ondes de choc et de susciter l’indignation, sincère ou simulée, comme le signale par exemple l’article d’Annegret Bendiek et Tim Ridout publié le 26 novembre 2013 sur le site du German Marshall Fund, Restoring Trust in Internet Privacy and Data Security. Les auteurs font le point sur le projet de résolution soumis à l’ONU par le Brésil et l’Allemagne, pays avec à leur tête des dames, Dilma Rousseff et Angela Merkel, dont les conversations téléphoniques ont été consciencieusement écoutées par la NSA, ce qui ajoute la muflerie à l’espionnage. Un tempo soigneusement étudié Les faits révélés excèdent les hypothèses antérieures Voilà ce qui est nouveau dans le domaine des faits : Évaporation de la confiance Espionnage économique Topologie du cyberespionnage Conclusion

Datavision : de l’art et des données Combiner art, beauté et données, c’est le challenge que se donne David McCandless, écrivain, journaliste au Guardian et designer anglais. Ce défi porte un nom : la datavision. La technique de McCandless consiste à manier l’image de telle manière que le cerveau de chacun en retienne l’information principale au milieu d’un flux “d’infobésité” quotidien. On le sait, le data journalisme est un domaine assez difficile à aborder pour un novice mais aussi pour un journaliste traditionnel. Pour appréhender les données complexes et pouvoir les exploiter pleinement, le data journalisme nécessite (en théorie) un journaliste, un designer et un développeur. Informer, mais avant tout décrypter McCandless prend la casquette de l’intermédiaire entre développeur et lecteur. "Trouver mort à son pieds" Une nouvelle forme d’art ? Plus qu’un simple recensement de chiffres, McCandless les met en scène. De l’art mais aussi de la simplicité et beaucoup d’humour. Texte rédigé par Coralie Horgue Like this:

Datavision, ou comment faire comprendre l'info en un clin d'oeil Le datajournalism, kesako ? Qu’est-ce que le datajournalism ? Une tendance émergente du journalisme qui consiste à interroger et faire parler des données brutes et souvent rébarbatives (statistiques, rapports, bilans), pour en extraire la substantifique moelle et en tirer une information inédite qui ait du sens. Le datajournalisme s’appuie en grande partie sur l’aspect visuel : il s’agit souvent de résumer l’information et le message en un graphisme, parfois interactif, qui en dit plus long que des centaines de mots. Dans l’idéal, l’info doit « sauter aux yeux », littéralement. David McCandless est le nouveau pape de cette science à cheval entre graphisme et journalisme. Son champ d’investigation est aussi vaste que l’univers (nature, science, économie, religion, web, musique etc…) et va du plus futile (barbes et moustaches) au plus grave (Montée des eaux, combien de temps nous reste-t-il ?). La vidéo de présentation de "Datavision"

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. 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. Transformer les 12 téraoctets de Tweets créés quotidiennement en analyse poussée des opinions sur un produitConvertir les 350 milliards de relevés annuels de compteurs afin de mieux prédire la consommation d'énergie Vélocité : parfois, 2 minutes c'est trop. Scruter 5 millions d'événements commerciaux par jour afin d'identifier les fraudes potentiellesAnalyser en temps réel 500 millions d’enregistrements détaillés d’appels quotidiens Véracité : 1 décideur sur 3 ne fait pas confiance aux données sur lesquelles il se base pour prendre ses décisions.

Big Data I : des données à vitesse grand V Dans quel domaine la vitesse liée au Big Data se manifeste-t-elle le plus aujourd’hui ? Les analystes de Big Data font des projections à partir desquelles des êtres humains, mais aussi des machines, peuvent prendre des décisions. Et cela nous permet d’accélérer le processus de décision de telle sorte que sur le marché du comptant à Wall Street, des milliards de décisions peuvent être prises en l’espace d’une seconde. Google est aussi un exemple parlant : sur la page d’accueil, on voit à droite des annonces payantes et, en haut, des liens sponsorisés. Ces espaces publicitaires sont vendus aux enchères en temps réel, en fonction de la nature de la recherche lancée par l’internaute. Quelle expérience en rapport avec l’accélération des données vous a le plus impressionné dans le cadre de vos recherches pour le livre « Big Data » ? Pourquoi la vitesse de transfert des données a-t-elle autant évolué depuis le début de l’ère informatique ? Bien entendu.

SindUp Big data Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une visualisation des données créée par IBM[1] montre que les big data que Wikipedia modifie à l'aide du robot Pearle ont plus de signification lorsqu'elles sont mises en valeur par des couleurs et des localisations[2]. Croissance et Numérisation de la Capacité de Stockage Mondiale de L'information[3]. Dans ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis. Certains supposent qu'ils pourraient aider les entreprises à réduire les risques et faciliter la prise de décision, ou créer la différence grâce à l'analyse prédictive et une « expérience client » plus personnalisée et contextualisée. Dimensions des big data[modifier | modifier le code] Le Big Data s'accompagne du développement d'applications à visée analytique, qui traitent les données pour en tirer du sens[15]. Volume[modifier | modifier le code] Variété[modifier | modifier le code]

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...). Confrontés très tôt à des problématiques de très gros volumes, les géants du web, au premier rang desquels Yahoo (mais aussi Google et Facebook), ont été les premiers à déployer ce type de technologies. Quelles sont les principales technologies de Big Data ? Elles sont nombreuses. Des infrastructures de serveurs pour distribuer les traitements sur des dizaines, centaines, voire milliers de nœuds.

Qu'est-ce que le Big Data exactement ? - CETIC - Your connection to ICT research Dans cette série d’articles, qui fait suite à notre groupe de discussion et à notre communication devant un parterre de consultants et d’académiques, nous présentons nos retours d’expérience sur les expérimentations faites autour du Big Data. Des données brutes, à la prise de décision Pour piloter l’activité de son entreprise, le décideur prend des décisions sur base d’informations déterminées. L’IT a pour tâche de mettre en place un système d’information qui permet d’interroger les données à disposition afin de répondre aux questions des décideurs. Concrètement, des données brutes sont collectées et sont ensuite enrichies afin d’en extraire de l’information pertinente ; cette information est stockée de manière adéquate et analysée selon un plan établi afin de prendre des décisions utiles pour piloter l’entreprise. Le système d’information contient donc des données préparées, traitées, qualifiées et donc à haute valeur pour le métier. La promesse du Big Data Map Reduce En résumé

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