background preloader

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. 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"

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.

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]

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

DataViz DataViz Mediaeater MMX Archive / RSS June 21 (Source: thedailywhat) May 26 April 30 December 5 (Source: mrharristweed) November 12 November 9 (Source: toukubo, via handa) November 3 September 3 August 15 (Source: thedailyfeed) Next » Big Data: des données plus intelligentes pour mieux cibler le client La nouveauté, avec le Big Data est que les données deviennent maintenant "actionnables". Une expression de marketing qui signifie que les datas peuvent amener les gens à faire une chose précise. Comme s’abonner à un site, participer à un jeu ou acheter un produit. Pour vendre un produit sur internet, il faudra de moins en moins cibler une grosse masse d’internautes. Ce n’est pas une science exacte, mais ça fonctionne. Le Graal des chasseurs de données Le but du big data est de parvenir à créer une seule identité sur base des toutes les informations accessibles sur un individu, depuis les réseaux sociaux, les messageries et jusqu’aux annuaires téléphoniques traditionnels. Ajouter la dimension du temps réel Le big data peut encore être optimisé par "geo-targeting" via a géolocalisation du GPS. En France une entreprise a présenté dans ses bureaux une sorte de magasin-témoin de ce que permet le Big Data. Quand le big data crée de l’emploi Jean-Claude Verset

Que peuvent nous apprendre les visualisations de données ? Que retenons-nous vraiment du flux massifs d'informations qui nous est proposé en ligne ? Des chiffres, des statistiques, tout un tas de données accessibles souvent difficiles à digérer. Certaines données, comme la répartition d'un budget gouvernemental par exemple, des statistiques sur l'immigration, ou le classement des villes selon le taux d'abstention à des élections, sont au départ des donnes brutes dans des tableaux complexes. C'est tout l'enjeu du data journalisme, du journalisme de données de faire parler les chiffres pour les rendre plus attrayants mais surtout compréhensibles. De plus en plus de médias proposent des infographies, des cartes interactives, de data visualitions ou visualisations de données qui utilisent le design et la programmation pour éclairer des sujets de manière originale. Babel Oueb #65 Que peuvent nous apprendre les visualisations de données ? Pour aller plus loin... - PassionDataviz par @pierrebrt, rassemble cartes interactives et dataviz en France.

Les big data au chevet des patients ? Élémentaire mon cher Watson ! Ce programme informatique d'intelligence artificielle a été conçu dans le but de répondre à des questions posées en langage naturel. Fort de ses multiples serveurs et processeurs, Watson a bluffé tout son monde en 2011 en remportant assez largement une partie de Jeopardy ! face à des humains. À l'issue de ces 15 minutes de gloire, Watson s'est tourné vers le monde de la santé, où son avenir s'annonce prometteur. Les données à la disposition des patients Capable d'analyser toutes les données relatives à un patient, Watson est ainsi en mesure d'apporter au médecin traitant un examen précis et objectif, basée sur des études ou des statistiques liées à des cas semblables, qui aide le praticien à faire son diagnostic et prescrire le bon traitement. Mais ces big data ne sont pas réservées qu'aux docteurs ou à Watson. Des réseaux sociaux, tel que patientslikeme.com, existent même déjà, où les utilisateurs peuvent partager leurs données, et donc de l'information, ou comparer des symptômes.

Related: