Big Data : définition, technologies, utilisations, formations 🚀 Êtes-vous fait pour la Data ? Découvrez-le en 1 min Menu Vous êtes une entreprise ? Prendre rendez-vous Retour aux articles Big Data : définition, technologies, utilisations, formations 26 Jan 2021 m de lecture Data Science Raphael Kassel Le Big Data désigne les mégadonnées collectées par les entreprises de toutes les industries, analysées afin d’en dégager de précieuses informations. Avant de définir le Big Data, ou les mégadonnées, il est important de bien comprendre ce que sont les données. Le terme de Big Data désigne de vastes ensembles de données collectées par les entreprises, pouvant être explorées et analysées afin d’en dégager des informations exploitables ou utilisées pour des projets de Machine Learning. On définit souvent le Big Data par les » 3 V » qui le caractérisent : le volume et la variété des données, et la vélocité avec laquelle elles sont générées, collectées et traitées. Apprendre à maîtriser le Big Data À quoi sert le Big Data ? Démarrer une formation en Big Data Facebook
WeDoData - Agence/Studio de Dataviz What Is Data Governance? | Definition, Importance, & Types | SAP Insights By definition, governance of enterprise data encompasses the policies and procedures that are implemented to ensure an organization’s data is accurate to begin with – and then handled properly while being input, stored, manipulated, accessed, and deleted. Data governance responsibilities include establishing the infrastructure and technology, setting up and maintaining the processes and policies, and identifying the individuals (or positions) within an organization that have both the authority and responsibility for handling and safeguarding specific types of data. Data governance is a key part of compliance. Systems will take care of the mechanics of storage, handling, and security. But it is the people side – the governance organization – that ensures that policies are defined, procedures are sound, technologies are appropriately managed, and data is protected. Data governance benefits The benefits of data governance include: What is the framework for data governance?
Comment le Big Data transforme le monde Les journées Un projet Toutes les journées Découvrez les 13 bonnes pratiques de la Data Governance La gouvernance des données peut être différente selon les organisations, la maturité data des collaborateurs et la quantité de données en circulation dans l’entreprise. Chaque organisation est différente et la stratégie de Data Governance devra évidemment être adaptée selon les pratiques data déjà existantes. Néanmoins, ces 13 bonnes pratiques de Data Governance peuvent s’appliquer dans une majorité de situations ! Bonne pratique #1 : commencer petit Comme souvent, il n’est pas recommandé de vouloir tout faire d’un seul coup. Bonne pratique #2 : fixer des objectifs Fixez-vous des objectifs clairs, mesurables et spécifiques. Bonne pratique #3 : définir les responsabilités Qui est responsable de la gouvernance des données dans l’entreprise ? Bonne pratique #4 : identifier le rôle de chacun Identifiez les différents rôles et l’organisation à mettre en place dans le cadre de la Data Governance. Bonne pratique #5 : faire évoluer la maturité data des équipes Bonne pratique #6 : faciliter l’adoption
Projet OpenEdition Data : quelle stratégie pour l’ouverture des données d’OpenEdition ? OpenEdition dévoile les résultats d’une étude stratégique sur l’ouverture des données dans le cadre du projet OpenEdition Data. S’inscrivant dans le mouvement de l’open data, ce projet de recherche du programme OpenEdition Lab a pour but de simplifier l’accès aux données des différentes plateformes d’OpenEdition. Le projet OpenEdition Data comprend trois étapes : une étude stratégique sur l’ouverture des donnéesla définition d’un cahier des charges fonctionnel pour le portail OpenEdition Dataun accompagnement à l’ouverture des données La première étape visait à dresser un état de l’art de l’open data dans le domaine de l’édition scientifique accompagné d’un audit des données dans le but d’analyser le positionnement d’OpenEdition dans le paysage de l’open data et d’établir une stratégie de mise en œuvre. État de l’art de l’open data dans l’édition scientifique Les entretiens ont permis de mettre en avant trois aspects importants pour mener un projet open data : Pour en savoir plus
Linked Data | Linked Data - Connect Distributed Data across the Web Du big data aux données personnelles - Archives vidéo et radio Ina.fr Do not track Vous voulez connaître les habitudes des usagers de téléphonie mobile ? Big Data. Vous voulez rejoindre une clientèle ciblée sur le Web? Big Data. 2015 est l’année du Big Data. Des méga-croisements de données Des analyses statistiques, il y en a toujours eu. Aujourd’hui, on les produit par quintillions ces données. Pourtant, la véritable révolution du Big Data, ce n’est pas tant une question de grandeur que la manière dont on peut désormais croiser ces données. Catégoriser pour mieux régner Pour y voir clair dans ce fouillis d’informations, les algorithmes identifient des répétitions ou des modèles dans de larges segments de la population. Pour que les algorithmes fonctionnent adéquatement, il faut classer les individus dans des catégories toujours plus précises. Prédictions et discriminations Comme le rappelle Kate Crawford, interviewée dans l’épisode 05, ce sont les minorités et les populations déjà discriminées qui sont les plus affectées par les erreurs de prédictions. Faites le test