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La Big Data et ses applications
La big data se définit par le volume, la variété et la vélocité des données, avec une explosion des données générées par diverses sources, notamment les objets connectés et les réseaux sociaux. Les enjeux incluent une meilleure compréhension pour optimiser les performances dans divers secteurs comme la santé et la finance, tandis que les défis impliquent des changements dans les paradigmes décisionnels traditionnel et big data. Des exemples concrets tels que la géomarketing et les recommandations personnalisées illustrent les applications pratiques de la big data.
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- 1.
- 2. Big Data I L’émergence IILes enjeux III Les défis IV Exemples concrets
- 3. La big datac’est quoi ? Les 3 « V » de la big data Un potentiel phénoménal libéré par : • Le Volume des données accessibles • La capacité à exploiter la Variété des données • La Vélocité de traitement
- 4. I L’émergence dela big data
- 5. L’explosion des données Programmesde fidélité Internet : search, navigation, achats Objets connectés Smartphones Photos et vidéos Blogs, Réseaux sociaux Géolocalisation Open Data
- 6. 90% des donnéesproduites ces 2 dernières années 40 Zo à horizon 2020 L’explosion des données 1 Zo = 1 000 000 000 000 000 000 000 octets, soit un milliard de Teraoctets Produire 5 Mds de Go L’humanité jusqu’en 2003 1 jour en 2011 10 minutes en 2013
- 7. Le stockage desdonnées Le cloud : des données accessibles de partout
- 8. La structuration desdonnées Structuration ouverte des données Bases de données relationnelles
- 9. II Enjeux :colossaux (et en partie insoupçonnés)
- 10. Mieux comprendre pourmieux agir Météorologie Santé Sécurité Energie Banque & finance Relation client … Améliorer l’expérience client Optimiser la performance Mieux gérer les risques
- 11. III Défis poséspar la big data
- 12. Décisionnel classique etbig data Le changement de paradigme DECISIONNEL • Volume limité • Forte densité d’info • Info structurée • Statistiques descriptives BIG DATA • Volume gigantesque • Faible densité d’info • Infos non structurées et hétérogènes • Statistique inférentielle Vers des organisations data-centric
- 13. Quelques révolutions en marche •Géolocalisation (smartphones, RFID…) • Objets connectés • Open data • (Législation) Données internes • Bases de données • Emails • Documents • Logs • … Données externes • BDD publiques • Achat • Web : réseaux sociaux, search, navigation, favoris • … Capturer les données Géolocalisation (smartphones, RFID…) Objets connectés Open data (Législation)
- 14. Stocker et mettre à disposition Stockage Dimensionnement duréseau Sécurité
- 15. Mettre en relation les données Donnéeset stockages hétérogènes Données non structurées Identifiants
- 16. Tris à plat Triscroisés Segmentations Modèles prédictifs discontinus ??? Modèles prédictifs continus Exploiter les données Nouvx modèles et algos massivement // Visualisation /exploration Ressources humaines
- 17.
- 18. Ex1 Géolocalisation etgéomarketing • Source : CRA géolocalisés et smartphones • Volumétrie : des To de données quotidiennes • Applications : flux de voyageurs, localisation du pouvoir d’achat…
- 19. Sources de donnéeset algo CRA Voix et data Construction du profil de la ligne CSP/démographie… INSEE Stats îlots Détection des lignes à proximité de chaque antenne Référentiel antennes Algorithme de détection du domicile & travail Carte géomarketing dynamique
- 20.
- 21.
- 22. Un nouveau modèled’analyse Des recommandations plus pertinentes
- 23. Variété des sourcesd’info Réseaux sociaux CRM /emailing E-commerce Service client Cartes de fidélité Géolocalisation Données publiques CSP Revenus Pouvoir d’achat Démographie… …
- 24. J’achète* le produit 4657 *J’achète, ou je mets au panier, ou je consulte… donc je suis de ceux qui aiment les bonbons donc je vais sans doute aimer les bonbons préférés de ceux qui aiment les bonbons le produit 4657, 8742, 3937, 4182… L’écueil des profils-types
- 25. J’achète* des « pastillesà la menthe verte à la gomme très tendre, très parfumée…» * J’achète, ou je mets au panier, ou je consulte… et donc je vais sans doute aimer les pastilles à la menthe, les bonbons à la menthe, les pastilles à l’eucalyptus, des « pastilles à la menthe verte à la gomme très tendre, très parfumée… », des « pastilles Frisk à la menthe forte », des « pastilles à la menthe de la marque MenthePastille », et des « gommes à la menthe verte » et peut-être même… un spray pour l’haleine fraîche La pertinence d’Affinity Engine donc j’aime Les bonbons, les pastilles à la menthe, les pastilles à la menthe forte, les pastilles, la menthe forte, la menthe verte…
- 26. Merci ! Teddy Malfait,DG ted@affinity-engine.fr, 09 80 47 24 83