Le Big Data, semble aujourd’hui la solution miraculeuse pour une gestion efficace des masses de donnée. Mais de quoi s’agit-il ? Un vrai levier pour améliorer son activité? ou simple poudre aux yeux ? Dans ce contexte, Nexialog s’intéresse de plus en plus à cette thématique porteuse, et a réalisé une première étude abordant le Big Data en lien avec les secteurs financiers et assurantiels.
Trois sujets de recherche ont également été lancés en interne :
-L’impact du Big data sur l’organisation de l’entreprise
-Les technologies Big Data
-Gestion de Risques dans l’environnement Big Data
This document provides an overview of using MongoDB with examples of common operations like inserting documents, querying, updating, and indexing. It demonstrates how to:
- Set up and connect to a MongoDB database using Docker
- Insert, find, update, and remove documents from a collection
- Query documents using equality, greater/less than, AND/OR operators
- Sort and limit output with projections
- Create indexes on fields for improved performance
Pour accéder aux fichiers nécessaires pour faire ce TP, visitez: https://drive.google.com/folderview?id=0Bz7DokLRQvx7M2JWZEt1VHdwSE0&usp=sharing
Pour plus de contenu, Visitez http://liliasfaxi.wix.com/liliasfaxi !
Le Big Data, semble aujourd’hui la solution miraculeuse pour une gestion efficace des masses de donnée. Mais de quoi s’agit-il ? Un vrai levier pour améliorer son activité? ou simple poudre aux yeux ? Dans ce contexte, Nexialog s’intéresse de plus en plus à cette thématique porteuse, et a réalisé une première étude abordant le Big Data en lien avec les secteurs financiers et assurantiels.
Trois sujets de recherche ont également été lancés en interne :
-L’impact du Big data sur l’organisation de l’entreprise
-Les technologies Big Data
-Gestion de Risques dans l’environnement Big Data
This document provides an overview of using MongoDB with examples of common operations like inserting documents, querying, updating, and indexing. It demonstrates how to:
- Set up and connect to a MongoDB database using Docker
- Insert, find, update, and remove documents from a collection
- Query documents using equality, greater/less than, AND/OR operators
- Sort and limit output with projections
- Create indexes on fields for improved performance
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BigData_TP1: Initiation à Hadoop et Map-ReduceLilia Sfaxi
Pour accéder aux fichiers nécessaires pour faire ce TP, visitez: https://drive.google.com/folderview?id=0Bz7DokLRQvx7M2JWZEt1VHdwSE0&usp=sharing
Pour plus de contenu, Visitez http://liliasfaxi.wix.com/liliasfaxi !
Big Data : Hadoop
- Généralité
- Architecture HDFS
- Algorithme MapRduce
- Architecture YARN
- Hadoop v3.x vs Hadoopv2.x
Cours Big Data - Chap2 - GI3 - ENIS
Cours éthique et droit liés aux données numériquesmarysesalles
Cours de M2 Ingénierie des Systèmes d'Aide à la Décision
Objectifs du cours
• Sensibiliser les étudiants aux problèmes éthiques soulevés par l'usage des données, et, en particulier, des grandes masses de données (Big data).
Leur faire prendre conscience :
- du rôle joué par les systèmes d'information dans les organisations, et, en particulier les systèmes d'information d’aide à la décision,
- de leur responsabilité en tant que concepteurs de bases incluant des données personnelles ou de système y accédant et/ou les analysant,
- des risques liés à certains usages des outils numériques dans leur vie personnelle (messagerie, réseaux sociaux, smartphones, objets connectés…) ; le cours donne quelques solutions pour limiter ces risques.
• Informer les étudiants de l'existant en matière de législation et de codes éthiques professionnels.
Mémoire de fin d'étude - La big data et les réseaux sociauxChloé Marty
Comment l’explosion quantitative de la data va donner aux marques l’opportunité de mieux cibler et de mieux s’adresser à leurs publics sur les réseaux sociaux alors que l’utilisation et l’exploitation de ces données s’avère être très complexe et pose un problème d’éthique ?
Cours HBase et Base de Données Orientées Colonnes (HBase, Column Oriented Dat...Hatim CHAHDI
Ce cours introduit les bases de données orientées colonnes et leurs spécificités. Il détaille par la suite l'architecture d'HBase et explique les moyens nécessaires à sa mise en place et à son exploitation.
What is Big Data?
C'est quoi les big data? et comment ils ont naquis?
Big dat, manipulés comment? quelles sont leurs applications et leurs inconvénients actuels?
Introduction au datamining, concepts et techniquesIsmail CHAIB
Face à l’importance grandissante que prend l’information, le datamining offre une solution pour maitriser la complexité et synthétiser les amas de données pour faire jaillir de la connaissance.
Cet exposé introduit la notion de datamining dans son ensemble à travers ses concepts et ses principes, et survole quelques techniques utilisées lors de ce processus.
Présentation générales du Big Data et zoom sur des cas d'usage dans l'industrie et les services.
Présentation réalisée à l'occasion de l'événement Big data de Niort du 20 mars 2014
BigData_TP1: Initiation à Hadoop et Map-ReduceLilia Sfaxi
Pour accéder aux fichiers nécessaires pour faire ce TP, visitez: https://drive.google.com/folderview?id=0Bz7DokLRQvx7M2JWZEt1VHdwSE0&usp=sharing
Pour plus de contenu, Visitez http://liliasfaxi.wix.com/liliasfaxi !
Big Data : Hadoop
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- Algorithme MapRduce
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- Hadoop v3.x vs Hadoopv2.x
Cours Big Data - Chap2 - GI3 - ENIS
Cours éthique et droit liés aux données numériquesmarysesalles
Cours de M2 Ingénierie des Systèmes d'Aide à la Décision
Objectifs du cours
• Sensibiliser les étudiants aux problèmes éthiques soulevés par l'usage des données, et, en particulier, des grandes masses de données (Big data).
Leur faire prendre conscience :
- du rôle joué par les systèmes d'information dans les organisations, et, en particulier les systèmes d'information d’aide à la décision,
- de leur responsabilité en tant que concepteurs de bases incluant des données personnelles ou de système y accédant et/ou les analysant,
- des risques liés à certains usages des outils numériques dans leur vie personnelle (messagerie, réseaux sociaux, smartphones, objets connectés…) ; le cours donne quelques solutions pour limiter ces risques.
• Informer les étudiants de l'existant en matière de législation et de codes éthiques professionnels.
Mémoire de fin d'étude - La big data et les réseaux sociauxChloé Marty
Comment l’explosion quantitative de la data va donner aux marques l’opportunité de mieux cibler et de mieux s’adresser à leurs publics sur les réseaux sociaux alors que l’utilisation et l’exploitation de ces données s’avère être très complexe et pose un problème d’éthique ?
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Ce cours introduit les bases de données orientées colonnes et leurs spécificités. Il détaille par la suite l'architecture d'HBase et explique les moyens nécessaires à sa mise en place et à son exploitation.
What is Big Data?
C'est quoi les big data? et comment ils ont naquis?
Big dat, manipulés comment? quelles sont leurs applications et leurs inconvénients actuels?
Introduction au datamining, concepts et techniquesIsmail CHAIB
Face à l’importance grandissante que prend l’information, le datamining offre une solution pour maitriser la complexité et synthétiser les amas de données pour faire jaillir de la connaissance.
Cet exposé introduit la notion de datamining dans son ensemble à travers ses concepts et ses principes, et survole quelques techniques utilisées lors de ce processus.
Présentation générales du Big Data et zoom sur des cas d'usage dans l'industrie et les services.
Présentation réalisée à l'occasion de l'événement Big data de Niort du 20 mars 2014
Livre Blanc ALTARES: La Data, nouveau disrupteur du business model des entrep...Altares D&B
Découvrez à travers ce Livre Blanc comment la Data est devenue un des socles sur lequel se construit l'économie digitale contemporaine au point d'infléchir le business model des entreprises.
Big Data Des méandres des outils au potentiel businessMouhsine LAKHDISSI
Une présentation du Big Data faite dans le cadre des Open Source Days à l'ENSA de Khouribga. Elle traite du potentiel business et des opportunités qui peuvent être crées par le Big Data dans différents domaines métier avec un apperçu également sur les outils et les techniques associées
Big data : Défi, enjeux et impacts métiersBruno Patin
Nous sommes tous au cœur d’une révolution technologique sans précédent : la croisée des réseaux sociaux, de la mobilité, de la géolocalisation, du big data ou l’explosion du communautaire sont en train de radicalement changer le monde dans lequel nous vivons.
3 minutes pour comprendre ... le Big DataAlain KHEMILI
Dans la collection "3 minutes pour comprendre"
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. Ces données proviennent de partout : de capteurs utilisés pour collecter les informations climatiques, de messages sur les sites de médias sociaux, d'images numériques et de vidéos publiées en ligne, d'enregistrements transactionnels d'achats en ligne et de signaux GPS de téléphones mobiles, pour ne citer que quelques sources. Ces données sont appelées Big Data ou mégadonnées ou volumes massifs de données.
Ce slide comprend des informations sur le big data et son utilisation dans le domaine du marketing digital ainsi que des exemples d'applications réels dans différent secteur
Magazine HRI - Le nuage dont tout le monde parle - Alain Fortier Josianne MarsanAlain Fortier
L’infonuagique (cloud computing) serait
l’innovation technologique ayant à ce jour le plus
grand potentiel de transformer profondément
l’acquisition de solutions informatiques1
Par l’entremise d’un fournisseur de services,
l’infonuagique permet à une organisation
d’accéder à des logiciels et des infrastructures
technologiques selon son niveau d’utilisation
nécessaire, sans avoir à être responsable de
leur hébergement, ni de leur maintenance2.
.
Cette étude met en lumière sept métiers, qui placent les données au cœur de leur activité, qu'il s'agisse de leur collecte et de leur stockage, de leur traitement et de leur modélisation ou encore de leur protection.
La révolution numérique a fait rentrer nombre d’entreprises dans l’ère du big data.
Les entreprises ont besoin de mobiliser des compétences spécifiques pour tirer profit au mieux des données.
2. PLAN
I. Definition
II. Les caracteristiques du big data
III. Technologies du big data
IV. Typologie
V. Usage du Big Data
VI. Le big data en tunisie
exemple de « Orange Developper
Center »
VII. Conclusion 2
3. LE BIG DATA, C’EST
QUOI ?
3
Littéralement, ces termes
signifient méga-
données, grosses
données ou encore
données massives. Ils
désignent un ensemble
très volumineux de
données qu’aucun outil
classique de gestion de
base de données ou de
gestion de l’information
ne peut vraiment
travailler.
Big Data
Grosses
=
mega
Données
volumes massifs de données.
4. LE BIG DATA, C’EST
QUOI ?
4
Le BIG DATA signifie
l’ensemble des
données qui ne
peuvent pas être
perçus ,acquis, gérés
et traités par des outils
informatique
traditionnels dans un
délai raisonnable .
5. LE BIG DATA, C’EST
QUOI ?
5
Le BIG DATA est produit
pratiquement de partout :
sites de réseaux sociaux .
E-mails .
images numériques et vidéos
publiées en ligne .
enregistrements
transactionnels d'achats en
ligne .
de signaux GPS de
téléphones mobiles
Ceci continue à grandir à un
taux exponentiel .
6. LES CARACTERISTIQUES DU BIG DATA
6
• Cohérence
,fiabilité,
• qualité et
prédictibilité
des données .
• Format
structuré,
non
structuré,
texte,
multimèdia.
• Analyse en
temps rèel ,
décision en
temps
dynamique
• Terabytes à
exabytes de
données
disponibles
volume Vitesse
Véracité
Variété
La règle des 4V:
_ Volume
_ Vitesse
_ Variété
_ Véracité
7. TECHNOLOGIES DU BIG DATA
Des bases de données NoSQL (comme
MongoDB, Cassandra ou Redis) qui
implémentent des systèmes de stockage
considérés comme plus performants que le
traditionnel SQL pour l'analyse de données en
masse (orienté clé/valeur, document, colonne ou
graphe).
7
8. TECHNOLOGIES DU BIG DATA
8
Des infrastructures de serveurs
pour distribuer les traitements sur
des dizaines, centaines, et milliers
de nœuds. C'est ce qu'on appelle le
traitement massivement parallèle.
Le framework Hadoop est sans
doute le plus connu d'entre eux. Il
combine le système de fichiers
distribué HDFS, la base NoSQL
HBase et l'algorithme MapReduce.
D'autres technologies visant à
tendre vers des traitements plus
"temps réel" ont émergé dans la
foulée (c'est le cas d'Apache
Spark).
9. TECHNOLOGIES DU BIG DATA
Le stockage des données en
mémoire (Memtables) permet d'accélérer les
temps de traitement des requêtes.
9
11. TYPOLOGIE
11
SMART DATA
OPEN DATA
Processus qui permet d’enrichir
des données brutes pour
qu’elles deviennent qualifiées
dans un contexte particulier .
Désigne l’effort et la volonté des
organisations à mettre à
disposition gratuitement des
données librement utilisables
par chacun d’entre nous .
12. USAGE DU BIG DATA
12
Nos vies seront concernées dans tous leurs aspects par
les usages des big data. Elles le sont déjà dans plusieurs
domaines.:
_ le marketing, Les entreprises veulent comprendre les
comportements et les attentes de leurs clients afin de
mieux cibler leurs propositions. Elles créent des modèles
prédictifs pour anticiper le départ d’un client ou les
ventes d’un produit.
Business-Analytics-info.fr
13. USAGE DU BIG DATA
La compréhension et l’optimisation des
processus s’appliquent à plusieurs
domaines :
_ la gestion des stocks, les ressources
humaines, l’optimisation des itinéraires de
livraison…
_ Les applications big data servent aussi
l’individu. Les sites de rencontres en ligne
aident à trouver l’âme sœur, les vêtements
connectés surveillent notre santé et notre
hygiène de vie. 13
Business-Analytics-info.fr
14. USAGE DU BIG DATA
_Qu’il s’agisse de décoder des fragments d’ADN
ou de protéger des bébés prématurés, les big data
trouvent aussi de nombreuses applications dans la
santé, la recherche médicale ou pharmaceutique.
Elles contribuent à améliorer les performances des
chercheurs, des scientifiques ou des sportifs.
_Sécurité, détection de fraude, optimisation du
trafic dans les villes, accélération des échanges
financiers .
14
Business-Analytics-info.fr
15. LE BIG DATA EN TUNISIE
EXEMPLE DE « ORANGE DEVELOPPER CENTER »
15
Dans un workshop dédié au BigData et qui a été organisé par
l’ODC (Orange Developper Center) aux Berges du Lac le
vendredi 21 avril dernier) Chef département Business
Intelligence et Big data chez Orange Tunisie, a justement mis
en exergue ce point en particulier concernant les opérateurs
télécom. Vu sa position de principale autoroute par laquelle
transite cette Data, un opérateur télécom doit être le premier à
analyser la donnée générée par ses clients.
16. LE BIG DATA EN TUNISIE
EXEMPLE DE « ORANGE DEVELOPPER CENTER »
Ça lui permet, ainsi, de mieux gérer son réseau
(les heures de pointe, les services prioritaires
comme le streaming selon les heures de
journée, etc.). On l’aura bien compris, la rapidité
de traitement et d’analyse est une condition
pour qu’il y ait un impact positif sur le client et
donc sur les recettes de l’entreprise.
16
17. LE BIG DATA EN TUNISIE
EXEMPLE DE « ORANGE DEVELOPPER CENTER »
Il a donné l’exemple de détection des heavy
users. Ces clients dont la consommation est
anormalement grande. Avec l’analyse des
données, l’opérateur pourra les détecter
rapidement pour se protéger d’une éventuelle
fraude (faille dans le système de facturation par
exemple, etc.)
17
18. LE BIG DATA EN TUNISIE
EXEMPLE DE « ORANGE DEVELOPPER CENTER »
Cela permet également à l’opérateur d’alerter un
client postpayé en roaming en voyage à
l’étranger sur une augmentation du montant de
sa facture afin qu’il prenne les mesures
nécessaires avant de tomber en contentieux (et
donc des éventuels impayés qui feront perdre
de l’argent à l’opérateur).
18
19. CONCLUSION
Le Big Data est né d’une réponse à un problème de
temps de traitement des données massives.
Les données collectées dans le cadre d’une étude
Big Data peuvent avoir des origines et des formes
très différentes
Il est caractérisé par ses 4V : Volume ,Vitesse ,
Variété , Véracité
Aujourd’hui, les applications du Big Data
(technologie) se sont largement développées pour
faire face à l’augmentation croissante du nombre de
données.
Il est utilisée dans de nombreux domaines :
programmes scientifiques,outils d'entreprises
,parfois spécialisées ou startups, open sources .
19