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Big data : partage d’une expérience en cours de construction (J. Wieczorek)

NRB
NRB

Ces slides proviennent de la présentation de Jacques Wieczorek lors du Data News Business Forum 2013 sur le thème Big Data Big Opportunities? Jacques y a partagé le retour de nos premières expériences dans le développement de services Big Data à valeur ajoutée.

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Big Data : partage d’une expérience en cours
de construction

Data News Business
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17/10/2013
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Big data : partage d’une expérience en cours de construction (J. Wieczorek)

  • 1. Big Data : partage d’une expérience en cours de construction Data News Business Forum J.Wieczorek 17/10/2013
  • 2. Objectif Liminaire DQS Positionnement organisationnel du Big Data Les données Compétences et profils Agenda Risques Tendances Big Data Conclusions 2
  • 4. Liminaire Partage d’une réflexion en cours de construction J.Wieczorek 17/10/2013
  • 5. DQS
  • 7. DWH  Big Data
  • 8. Bi  Big Data Degré D’analyse BI Big Data t J.Wieczorek 17/10/2013
  • 9. Un changement de paradigme et un fantasme Paradigme Prolifération des données sous forme numérisée Fantasme n’est pas de déterminer les contours en formation d’un futur immédiat MAIS bien d’un accès direct , sans médiation, à la réalité des phénomènes sociaux et économiques. J.Wieczorek 17/10/2013
  • 11. La donnée : un faux ami Multiples, hétérogènes Répond : à des principes à des taxonomies Valeurs 101101101 Champs J.Wieczorek 17/10/2013 Devient: intelligente par recoupement Hors contexte : Perte de signification Perte de valeur Cadre juridique : Qui est propriétaire de la donnée ? Des droits rattachés ? Qui est responsable des conséquences de son utilisation ?
  • 12. Les POCS NRB en Big Data Chaîne de valeur CREER COLLECTER HEBERGER ANALYSER UTILISER ACTEURS NRB Partenaire(s) J.Wieczorek 17/10/2013 actif THESAURUS
  • 14. Quels rôles pour quels profils pour Big Data? Association entre : Entrée : description d’un environnement, d’un objet d’intérêt Data scientist J.Wieczorek 17/10/2013 * (1) Sortie : propriété que l’on veut prédire ou déterminer *(1) : Patil
  • 15. Test d’échantillon  nous n’avions pas accès à toute la population qui nous intéressait;  D’ importantes décisions ont été prises sur une quantité faible de données contenue dans un échantillon afin de calculer une quantité dénommée « statistique » pour estimer une « caractéristique » dans la population appelée « paramètre ». N =i A N=  Postulat : Si N est trop petit, les résultats seront imprécis et pas pertinents; Si N est trop grand, des ressources et du temps sont gaspillés pour un gain minime. J.Wieczorek 17/10/2013
  • 16. Des données massives à disposition A Le N du Big Data est presque aussi grand ou égal au N = N =i Big Big Data Data A N= Il faut :  accepter un nouveau savoir  abandonner les méthodes traditionnelles J.Wieczorek 17/10/2013
  • 17. Informations lacunaires On va devoir accepter plus « d’élasticité intellectuelle » car dans le domaine du Big Data 2+2 =‘ 3,85 ’ J.Wieczorek 17/10/2013
  • 20. Déterminer l’intensité de la liaison qui peut exister entre des variables Constitution d’un échantillon Corrélations potentielles mais : Méthode probabiliste  Détecter une corrélation ne fait pas explication; Méthode non-probabiliste  Les corrélations ne diront pas la vérité sur les causalités. Elles exprimeront la vérité d’une relation mais qui ne sera peut-être pas du tout causale. L’ère du Big Data J.Wieczorek 17/10/2013
  • 21. Types de risques statistiques Sporadique Répétitif Statistiques Inférence fallacieuse erreur faute Biais de confirmation Paradoxe de Simpson J.Wieczorek 17/10/2013
  • 22. Le paradoxe de Simpson Homer Edward Un nom, deux prénoms, deux destinées… J.Wieczorek 17/10/2013
  • 23. Paradoxe statistique Personnes blessées Personnes malades Explications • Mathématique • L’incidence du phénomène décès est élevée dans la population blessée mais l’hôpital A comporte plus de patients de ce type • L’incidence du phénomène décès est rare dans la population malade des 2 hôpitaux qui est nombreuse. Mais l’hôpital B comporte plus de patients de ce type. Pour le phénomène étudié il n’est pas pertinent de sommer indistinctement les 2 types de patients admis au service d’urgence. • Statistiques – épidémiologique • Les populations des patients des urgences des 2 hôpitaux ne sont pas similaires quant aux facteurs de risque. Il y a un effet de sélection quant aux facteurs de risques, trop peu de critères sont pris en compte. Une correction préalable aurait du intervenir. ? J.Wieczorek 17/10/2013
  • 24. Types de risques : l’apophénie Sporadique Répétitif Statistiques Inference fallacieuse erreur faute Biais de confirmation Paradoxe de Simpson J.Wieczorek 17/10/2013 Cognitif
  • 25. Types de risques : raisonnement intuitif place de théâtre + parking = 1,1 € J.Wieczorek 17/10/2013 (*) inspiré de D.Kahneman
  • 27. Big Data et micro applications Stratégie de résolutions de problèmes qui instaure une approche massive de pilotage par les données La valeur de l’information est constante Information valide Ancien modèle Délibération Décision possible t1 t2 t3 Prise de conscience Information valide Décision possible t4 temps Prise de décision La valeur de l’information diminue au cours du temps et tend vers 0 Délibération Modèle actuel t1 t2 t3 Prise de conscience Prise de décision J.Wieczorek 17/10/2013 t4 temps Traitement de masse pour des micro utilisations
  • 28. Le Graal du Big Data : interagir avec l’unité ultime : l’individu dans son instantanéité. Environnement Big DATA J.Wieczorek 17/10/2013
  • 29. Pilotage des données pour un individu acteur de son choix J.Wieczorek 17/10/2013
  • 30. Quel est le grain de sel qui rend le mets trop salé ? J.Wieczorek 17/10/2013
  • 32. On ne trébuche pas sur une montagne, mais sur une pierre J.Wieczorek 17/10/2013
  • 33. C’est la personne qui donne sens à l’analyse de données; sa compréhension dépend des outils qu’elle sait utiliser. J.Wieczorek 17/10/2013