Loin des buzzwords et de la noyade conceptuelle, Thomas nous livre un point précis sur la situation des technologies et des marché. Il enchaîne sur une approche raisonnée des outils et des déclinaisons profitables de l'usage de la big data
Le Big Data transforme en profondeur le monde de la Banque et de l’AssuranceAbdessatar Hammedi
Salon de la Finance le 24 Avril 2017
Conférence Big data au salon de la finance à Marseille
Animée par : Abdessatar Hammedi
Practice Manager Big data chez Maltem Consulting Group
Big Data... Big Analytics à travers les âges, les industries et les technologiesHassan Lâasri
Si la matière et l’énergie ont dominé les industries du XIXème et du XXème siècles, la Data en prend la direction pour ce siècle. Nous entrons dans une nouvelle ère où dans toutes les industries, non seulement les techniciens, les opérateurs et les gestionnaires consomment et produisent de la Data, mais aussi tous les dispositifs, petits et grands, qu’ils utilisent pour prendre leurs décisions et exécuter leurs opérations. Une ère où la Data prendra un sein de toute activité industrielle autant d’importance que les matières premières et les énergies qui transportent et transforment ces dernières en des biens d’équipements et des produits de consommation. L’objectif de cette présentation est de démystifier le phénomène Big Data en décrivant son utilisation à travers les âges et les industries : recensement de population au XIXème siècle, gestion de réseaux et transactions bancaires à la fin du XXème siècle et sa récente percée dans les médias et dans les industries lourdes en ce début de XXIème siècle.
Formation professionnelle "Big data : concepts et enjeux"Philippe METAYER
Sensibiliser au contexte des données massives et du big data.
Le web est un incroyable réservoir de données.
Concept des données structurées et non structurées.
Les 5V : Volumétrie Vitesse Valeur Variété Véracité
Comprendre les technologies de récolte des données : scraping et crawling.
Comment traiter les données récoltées ?
Formation réalisée par Philippe Métayer - IUT MMI Bordeaux.
Big Data / Données massives
Big Data – Contexte
Big Data – L'univers digital devient de plus en plus large et interconnecté
Big Data – Perception du Volume de l'univers digital
Big Data 4 V
Big Data – conséquence de la maturité et la démocratisation de plusieurs disciplines
Big Data – Études de cas (Sécurité du citoyen, Analyse de Sentiment, Analyse temps réel de churn, Traitement des échanges boursiers, Recommandation de services/produits, ...)
Big Data – 3 Stratégies de traitement
Big Data versus Grid Computing
Big Data – Visualisation
Big Data – Quels Profils et Compétences ?
Big Data – Le Maroc a tout à y gagner
les 4 clés pour saisir les opportunités du big dataJuvénal CHOKOGOUE
Vous découvrirez dans cette présentation les 4 clés qui sont nécessaires pour saisir les opportunités du Big Data. Extrait de l'ouvrage "Hadoop - Devenez opérationnel dans le monde du Big Data" https://www.editions-eni.fr/livre/hadoop-devenez-operationnel-dans-le-monde-du-big-data-9782409007613
Le Big Data transforme en profondeur le monde de la Banque et de l’AssuranceAbdessatar Hammedi
Salon de la Finance le 24 Avril 2017
Conférence Big data au salon de la finance à Marseille
Animée par : Abdessatar Hammedi
Practice Manager Big data chez Maltem Consulting Group
Big Data... Big Analytics à travers les âges, les industries et les technologiesHassan Lâasri
Si la matière et l’énergie ont dominé les industries du XIXème et du XXème siècles, la Data en prend la direction pour ce siècle. Nous entrons dans une nouvelle ère où dans toutes les industries, non seulement les techniciens, les opérateurs et les gestionnaires consomment et produisent de la Data, mais aussi tous les dispositifs, petits et grands, qu’ils utilisent pour prendre leurs décisions et exécuter leurs opérations. Une ère où la Data prendra un sein de toute activité industrielle autant d’importance que les matières premières et les énergies qui transportent et transforment ces dernières en des biens d’équipements et des produits de consommation. L’objectif de cette présentation est de démystifier le phénomène Big Data en décrivant son utilisation à travers les âges et les industries : recensement de population au XIXème siècle, gestion de réseaux et transactions bancaires à la fin du XXème siècle et sa récente percée dans les médias et dans les industries lourdes en ce début de XXIème siècle.
Formation professionnelle "Big data : concepts et enjeux"Philippe METAYER
Sensibiliser au contexte des données massives et du big data.
Le web est un incroyable réservoir de données.
Concept des données structurées et non structurées.
Les 5V : Volumétrie Vitesse Valeur Variété Véracité
Comprendre les technologies de récolte des données : scraping et crawling.
Comment traiter les données récoltées ?
Formation réalisée par Philippe Métayer - IUT MMI Bordeaux.
Big Data / Données massives
Big Data – Contexte
Big Data – L'univers digital devient de plus en plus large et interconnecté
Big Data – Perception du Volume de l'univers digital
Big Data 4 V
Big Data – conséquence de la maturité et la démocratisation de plusieurs disciplines
Big Data – Études de cas (Sécurité du citoyen, Analyse de Sentiment, Analyse temps réel de churn, Traitement des échanges boursiers, Recommandation de services/produits, ...)
Big Data – 3 Stratégies de traitement
Big Data versus Grid Computing
Big Data – Visualisation
Big Data – Quels Profils et Compétences ?
Big Data – Le Maroc a tout à y gagner
les 4 clés pour saisir les opportunités du big dataJuvénal CHOKOGOUE
Vous découvrirez dans cette présentation les 4 clés qui sont nécessaires pour saisir les opportunités du Big Data. Extrait de l'ouvrage "Hadoop - Devenez opérationnel dans le monde du Big Data" https://www.editions-eni.fr/livre/hadoop-devenez-operationnel-dans-le-monde-du-big-data-9782409007613
Introduction à la Data Science : régression, classification, , clustering, machine learning...vue d'ensemble, quelques techniques et des ressources pour creuser le sujet.
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
BIG DATA - Les données au service de la business intelligenceJulien DEMAUGÉ-BOST
La révolution du big data - Support de présentation cours de stratégie webmarketing :
"Le Big Data s’apprête à rendre obsolètes tous les systèmes d’information tels qu’on les connaît. [...] C’est une révolution pour les marketeurs, au moins autant que l’arrivée d’internet." Bruno Walther.
Résumé des présentations et ressources de l'événement "Parcours Big Data" organisé par @Cetic dans la cadre de la Big Data Week 2014, en collaboration avec @awtbe
Une introduction au Big Data, NoSQL et Open Data.
Il présente les avantages de NoSQL.
Une présentation des différents types des bases de données NoSQL.
Teddy Malfait, directeur général d'Affinity Engine, est intervenu à l'occasion des Jeudis du Numérique, sur le thème de la Big Data et de ses applications dans la vie des entreprises et des consommateurs.
Aujourd'hui, la Big Data est utilisée dans de nombreux domaines : la santé, la météorologie, l'énergie ou bien la relation client. Découvrez les possibilités et la puissance de la Big Data à travers cette présentation.
http://www.affinity-engine.fr/
- Qu'est ce que le big data ?
- Exemples d'utilisation
- Le web, l'open data et le web sémantique
- Les algorithmes
- Qu’est ce que ce la change concrètement ?
- Notre projet square predict
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
Introduction à la Data Science : régression, classification, , clustering, machine learning...vue d'ensemble, quelques techniques et des ressources pour creuser le sujet.
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
BIG DATA - Les données au service de la business intelligenceJulien DEMAUGÉ-BOST
La révolution du big data - Support de présentation cours de stratégie webmarketing :
"Le Big Data s’apprête à rendre obsolètes tous les systèmes d’information tels qu’on les connaît. [...] C’est une révolution pour les marketeurs, au moins autant que l’arrivée d’internet." Bruno Walther.
Résumé des présentations et ressources de l'événement "Parcours Big Data" organisé par @Cetic dans la cadre de la Big Data Week 2014, en collaboration avec @awtbe
Une introduction au Big Data, NoSQL et Open Data.
Il présente les avantages de NoSQL.
Une présentation des différents types des bases de données NoSQL.
Teddy Malfait, directeur général d'Affinity Engine, est intervenu à l'occasion des Jeudis du Numérique, sur le thème de la Big Data et de ses applications dans la vie des entreprises et des consommateurs.
Aujourd'hui, la Big Data est utilisée dans de nombreux domaines : la santé, la météorologie, l'énergie ou bien la relation client. Découvrez les possibilités et la puissance de la Big Data à travers cette présentation.
http://www.affinity-engine.fr/
- Qu'est ce que le big data ?
- Exemples d'utilisation
- Le web, l'open data et le web sémantique
- Les algorithmes
- Qu’est ce que ce la change concrètement ?
- Notre projet square predict
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
Ces trois dernières décennies de l’histoire de l’humanité ont été témoin d’une explosion sans précédent du volume de données. Il est admis que 90 % des données récoltées depuis le début de l’humanité ont été générées durant ces 2 dernières années. Pour qualifier cette explosion de données, le terme « Big Data » a été adopté.
La Big Data, qui a accompagné la révolution de l'usage d'Internet ces dix dernières années a provoqué des changements très profonds dans la société : modèles économiques à coût marginal décroissant, commoditisation de la connaissance, décentralisation du pouvoir de création de l’information, suppression des barrières à l’entrée, ubérisation de la société, Internet des Objets. Bref, aucun aspect de la société et de nos vies n‘y échappe. En fait, l’humanité est tout simplement entrée dans une nouvelle ère de sa marche ! Cet ère est qualifié de « Numérique ».
La donnée est pour l’ère Numérique ce qu’était l’électricité à l’ère industrielle. Cependant, à la différence de l’électricité, la donnée doit passer par plusieurs phases de transformation pour être utile et c’est en ça qu’une nouvelle catégorie de technologies a été développée. Hadoop est le chef de fil de ces technologies. A la différence des technologies traditionnelles, Hadoop et son écosystème technologique s’appuient sur des approches conceptuelles très différentes des approches que l’on a connu jusqu’ici. Ainsi, pour saisir les opportunités offertes par l’ère Numérique, il faut maîtriser non pas Hadoop, mais les approches conceptuelles qui sont derrières Hadoop et son écosystème. Cette présentation va vous offrir une solution à ce problème.
En bonus de cette présentation, nous vous offrons un guide sur ElasticSearch : https://www.data-transitionnumerique.com/extrait-ecosystme-hadoop/
Chief Data Officer, data privacy, machine learning, API, Ad Exchange, data mining, DMP, data gouvernance, mode agile, test & learn...
L'EBG, fifty-five, IBM, Turn et PwC ont tenté de clarifier les grands concepts du data marketing au sein de cet ouvrage. Du buzzword au keyword d'une stratégie digitale, vous pourrez y découvrir les retours d'expérience de nombreux annonceurs et des conseils d'experts.
Big Data - Un domaine au carrefour de plusieurs disciplines et d'expertises
Vue globale de l'Architecture et des Processus Big Data
Démarche Big Data
Big Data – Paradigm Shift
Big Data – L'univers digital devient de plus en plus large et interconnecté
Big Data – Perception du Volume de l'univers digital
Volume - Big Data « data-intensive » Paradigm shift : Data Locality
Volume - Big Data Paradigm shift : Synchronous batch processing
Variété - Big Data : multitude des formats de données
Varieté - Big Data Paradigme shift : Schema on Run/Read (aka ELT)
Vélocité - Big Data paradigm shift : Real Time Analysis Processing (RTAP)
Prévision des évolution des épidémies
Anticiper les pics de la circulation
Prévision Catastrophes naturelles
Sécurité territoriale
Mesure de la Satisfaction du client
Sécurité du citoyen
Mesure de la Perception du citoyen
Traitement des échanges boursiers
Exemple pratique : Calcul de la carte du bonheur par pays
Big Data & visualisation « Dataviz »
Big Data – un écosystème de
nouveaux concepts et technologies
Big Data – Quels Profils et Compétences ?
Big Data – Eldorado pour la R&D et l'Innovation
Nuage des topics liés à 15 conférences sur le Big Data de 2016
Top 20 des topics liées à 10 études d'opportunités Big Data (282 pages, 115.623 mots)
Big Data Opportunité 1 - Services
Big Data Opportunité 2 - Security
Big Data Opportunité 3 - Smart Governement
Big Data Opportunité 4 - Health
Opportunités Big Data – Améliorer le quotidien du citoyen Marocain
Big Data – Sans oublier bien évidemment de Préparer le Maroc de demain
La data n’a pas besoin d’être « big » pour générer de la valeurMicrosoft Ideas
Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à s’intéresser au big data : Beaucoup y voit le graal qui leur permettra de sortir de la crise. Oui mais voilà, les Big Data entrent dans des critères de volume, véracité, variété et de vélocité (4V) bien précis et tellement importants (voire même hors norme) qu’elles ne concernent finalement qu’une très faible partie des projets d’exploitation de données. Faut-il pour autant exclure les entreprises ou les projets dont les cas d’usage n’entrent pas dans ces critères ? Nous allons démontrer dans le cadre de cette session et sur la base d’exemples concrets comment les données, même en volume limité et aussi dispersées soient-elle, renferment un gisement de valeurs considérable pour l’entreprise : à condition de respecter certains fondamentaux et prérequis pour pouvoir les faire parler. Retour d’expérience avec Anne LAURENT, directrice du centre HPC@LR à Montpellier, centre de compétences dévolu au calcul intensif (High Performance Computing) Session présentée par le partenaire : Isiasoft.
Speakers : Fabienne Amadori (Isiasoft), Anne Laurent (CNRS )
Retours d'expériences de clients OpenDataSoft tirant profit de l'open data dans un contexte de big data - Présentés à Rennes lors de l'Université 2012 du GFII
Comment rater son networking en 10 leçons Hervé Bourdon @Valvert #shake18Hervé Bourdon
Les occasions de rencontres professionnelles sont nombreuses et variées. Pourtant, une majorité d'entre nous n'en tire pas profit en développent son réseau avec plaisir et efficacité. Faut-il être doué ou organisé ? Comment se débrouiller ? Hervé BOURDON nous donne les clés pour rater son networking, ou pas :)
Comment recruter son équipe pour digitaliser son entreprise ? - Samuel Masson...Hervé Bourdon
La mutation digitale de l'entreprise n'est pas qu'une affaire de technologies, c'est une aventure humaine qui nécessite de monter et animer des équipes. Comment recruter, fidéliser et motiver des professionnels dans ce cadre de travail ?
10 règles d'or pour créer sa marketplace - Eric ALESSANDRI Wizaplace #shake17Hervé Bourdon
POURQUOI OUVRIR UNE MARKETPLACE ?
Obtenir une offre la plus large possible
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Docker : les fondamentaux, par Fabien AMICO de Treeptik #shake17Hervé Bourdon
Fabien AMICO dresse le portrait des technologies de containers logiciels et de Docker en particulier : besoins adressés, fondamentaux technique, écosystème
Stratégies web BtoB to C - CCI Bayonne Pays Basque @PerformanceNumHervé Bourdon
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Dopez vos ventes avec une stratégie "payment friendly" Sibylle Denis - LYRA/...Hervé Bourdon
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L’e-commerce à l’international, par Damien JACOB - @retis #shake17Hervé Bourdon
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Rendre son PrestaShop plus intelligent - Collectif ecommerce #shake17Hervé Bourdon
Rémi GOZLAN et Stéphane TRICHET du collectif ecommerce : Envoyer le bon message à la bonne personne au bon moment.
Le client ne doit pas avoir le ressenti d’être face à une machine
L’automatisation doit rester intelligente. Le client doit rester au centre des relations et continuer à mettre de l’émotion.
Marketing Automation et Transformation de l'Entreprise.
Atelier marketing automation #shake17 avec Arnaud LEROUX/HomeServe et Stéphane COULEAUD/Webmecanik
E-commerçants, comment faire la différence avec le marketing automation ? Her...Hervé Bourdon
Hervé BOURDON, resp. Web et Solution PACA, formateur Visiplus, vous donne les clés pour vous différencier grâce à l'autoamtisation de vos actions marketing. Guide des CRM. #ecommerce
Comment exploser votre taux de conversion avec un tunnel d'achat parfait ? He...Hervé Bourdon
Hervé BOURDON, resp. Web et Solution PACA, formateur Visiplus, vous donne les clés d'un tunnel d'achat parfait pour exploser votre taux de conversion #ecommerce
À la recherche de la Landing Page qui tue #Recom15 @webetsolutions @valvertHervé Bourdon
Les aventuriers de la transformation perdue font parfois le chemin à l’envers : trouver plus de trafic en pure perte, puisque leur site fuit comme un vieil entonnoir de conversion.
Pourtant, il leur est possible de travailler des pages-clés de manière à trouver le Graal du web marketer, la page qui transforme !
Découvrez avec Hervé Bourdon @Valvert comment suivre les bonnes pistes qui mènent à la performance commerciale de votre site e-commerce.
Avez-vous les CRO ? Donnez enfin du mordant à votre conversion #Recom15 @webe...Hervé Bourdon
Conversion Rate Optimisation, le sigle magique qui ne vous aidera pas si vous vous contentez d’une analyse technique ! Votre conversion est la réponse aux questions marketing que posent vos clients en visitant votre site. Êtes-vous assez mordant ?
Hervé Bourdon vous montre comment devenir un authentique méchant loup du marketing pour remplir les paniers des chaperons rouges qui passent par la forêt de votre site.
N’oubliez pas votre panier d’achat et votre petit pot de beurre !
Les clés du tunnel d’achat parfait - Masterclass Visiplus Hervé BourdonHervé Bourdon
le parcours de conversion est une course d'obstacles. C'est pourtant le passage obligé de vos visiteurs vers la caisse et la base clients. Alors comment l'améliorer en supprimant les aspérités et rendre votre site efficace ?
Les clés du tunnel d’achat parfait - Masterclass Visiplus Hervé Bourdon
Comment planter son projet data ? Par Thomas GERBAUD PhD OceanData.io
1. — Shake '17, 11/05/17
Dr Thomas Gerbaud
propulsé par OceanData.io
PLANTER
SON PROJET
QUELQUES
REGLES
SIMPLES
#DATA
“Big Data is like teenage sex:
everyone talks about it,
nobody really knows how to do it,
everyone thinks everyone else is doing it,
so everyone claims they are doing it !”
— Dan Ariely, Duke University (2013)
2. Les BigData désignent des ensembles de données qui
deviennent tellement volumineux qu'ils en sont difficiles à
appréhender avec des outils classiques de gestion de base
de données ou de gestion de l'information.
3. Mouvement global et englobant qui recouvre des réalités très
diverses, et qui fait s’interpénétrer des mondes différents.
Mot-valise qui recouvre une réalité objective (==mesurable) et
subjective (==trop de données). Il apparait quand la masse de
données à traiter par les outils classiques devient problématique
6. Organiser le désordre ?
La #data ? Quatre types d’acteurs
● ceux qui parlent;
● ceux qui vendent;
● ceux qui ont les besoins;
● ceux qui ont les données.
… médias, boites de communication,
boites de conseil & stratégie,
startups, institutionnels
… éditeurs de software,
d’infrastructure, de plateforme,
profils techniques
… entreprises classiques
… services publics
… profils opérationnels
… possesseurs de bases de
données historiques,
d’informations uniques.
7. I. data IT, IT data⊂ ⊄
II. Over-engineering
III. Un data scientist n'est pas la solution
8. data IT, IT data⊂ ⊄
Un projet data doit passer par une phase
où on ne sait pas ce que le programme va
fournir comme résultats.
Un projet data doit inclure une base
de données trop grosse pour être
visualisée de manière exhaustive et,
quelque part dans le code, des lignes
du genre model.fit, model.predict et
model.score.
Le reste n'est que littérature.
9. IT data, data IT⊂ ⊄
“Big data is not actually about the data.
The revolution is not that there’s more
data available. The revolution is that we
know what to do with it now. That’s
really the amazing thing.“
[...]
The revolution is not about the data. It’s
about the analytics that we can come up
with and that we now have to be able to
understand what these data say.”
— Gary King, Harvard (2016)
10. “Les modèles et algorithmes deviennent
l'infrastructure fondamentale pour la disruption
digitale de l’économie tout entière, à la fois en
tant qu’actifs stratégiques, en tant
qu’infrastructure décisive.”
“Tout converge pour montrer le rôle décisif que jouent les
technologies de modèles et algorithmes dans les bouleversements de
l’économie actuelle.”
“Au sein de ces usages digitaux en
rupture, l’actif technologique déterminant
est l’algorithmique.”
– BPI France (2015)
Over-engineering
11. Over-engineering
Projet data== projet IT + data science.
● des maths compliquées;
● des statistiques balaises;
● des algorithmes écrits par des chercheurs;
● des bases de données;
● des performances.
Utiliser ces outils ? :
● la peinture autour des libraires n'est pas toujours fraîche;
● le risque de raconter n'importe quoi "parce que l'algorithme l'a
dit" est grand;
● il faudra parler à des gens qui ont fait beaucoup trop de
maths ou d'informatique pour être sains d'esprit.
12. Un data scientist n'est pas la solution
"Arguing with an engineer is like fighting
a pig in mud. After the first few hours,
you realise they enjoy it"?
Un data scientist est un scientifique.
Donc quelqu'un aime les problèmes
techniques compliqués et qui voudra les
résoudre.
Comment les arrêter sans les frustrer?
Comment obtenir des solutions
perfectibles, temporaires, et
fonctionnelles ?
13. Un data scientist n'est pas la solution
“I keep saying the sexy job in the next ten
years will be statisticians. People think I’m
joking, but who would’ve guessed that
computer engineers would’ve been the sexy
job of the 1990s?”
— Hal Varian, Chief economist,
Google (2009)
14. — Shake '17, 11/05/17
PLANTER
SON PROJET
QUELQUES
REGLES
SIMPLES
#DATA
Thomas Gerbaud, Ph.D
http://OceanData.io
thomas@oceandata.io
15. Les GAFA ...
1480 G$ CAC 40
2875 G$ EURO STOXX 50
∑: 468G$ ∑: 2200+ G$ ∑: 469k
Google (Alphabet Inc.)
Larry Page, Sergey Brin – 1996
CA: 90G$ cap: 608 G$ empl: 70k
Mountain View, CA, USA
Apple Inc.
Steve Jobs et al (Tim Cook) – 1976
CA: 215G$ cap: 749 G$ empl: 115k
Cupertino, CA, USA
Facebook
Mark Zuckerberg et al – 2004
CA: 27G$ cap: 424 G$ empl: 15k
Menlo Park, CA, USA
Amazon
Jeff Bezos – 1994
CA: 136G$ cap: 435 G$ empl: 269k
Seattle, Washington, USA
Date: 27 Avril 2017
16. Blockchain & Bitcoin
Blockchain
1. You do not talk about Bitcoin
2. You do not talk about Bitcoin
3. It is a fully distributed database with no central authority
4. Instant, global transactional capability.
5. Control is enforced by quite strong cryptography..
6. Very strong potential for disruption
17. Apprentissage …
… supervisé
Mots de mathématiciens
Comment prendre des décisions adaptées,
personnalisées et sur-mesure ?
Comment représenter les données ? Quel point de
vue adopter ? Comment extraire de la
connaissance de grandes masses de données ?
Quelle connaissance extraire d’un ensemble de données,
partir d’un modèle de données ou de règles métiers ?
L’humain guide la machine.
Quelle connaissance extraire d’un ensemble de
données sans a priori ? La machine n’est pas guidée,
les mathématiques agissent seules.
Comment structurer, extraire, découvrir ?
Que peut-on anticiper, à partir de données brutes ou de
modèles de connaissances ? Avec quelle confiance ?
Statistiques
Modélisation
Apprentissage …
… non-supervisé
Recommendation
Profilage
Data-mining
Prédiction
18. Mots d’informaticiens
Langages Python/R/Scala + base de données + visualisations
+ outils spécialisés en machine learning et data processing
Intrinsèquement du sur-mesure.
Design pattern destiné à faciliter la création d’applications
distribuées (stockage/traitement) et échelonnables.
Google, 2004
Framework. Implémentation de MapReduce.
HDFS, Hbase; Hive, Pig; MS Azure, Amazon EC2
Apache, 2008
~Hadoop travaillant en mémoire vive + plateforme
incluant des outils d’analyse. Perfs x10-x100.
Berkeley (CA, USA)/Apache, 2014
not-only SQL : bases de données répondant à des besoins très
spécifiques, dont la gestion de très grosses bases de données.
Ex: MongoDB, Cassandra, Redis, ElasticSearch, CouchDB
Editeurs de plateforme de données basées sur Hadoop.
Sociétés privées, 2008/2011
Cloudera
HortonWorks
noSQL
Spark
Hadoop
MapReduce
19. ● médiatique. omniprésence d'internet & réseaux sociaux
● conceptuelle. client == user == data => valorisation
● technologique. forte offre logicielle & plateformes
TROIS RUPTURES
Would it take a long time to make the story it short ?
La #data a d'abord été un problème purement technique pour les nouveaux
acteurs du net (GAFA), qui ont du concevoir et bâtir des outils ad-hoc.
Ils en ont tiré une grande richesse commerciale et technique, qu'ils exploitent
depuis comme une rente de situation. La puissance financière des GAFA
devient dangereuse pour les acteurs classiques, qui, en réaction, se lancent
dans la #data pour ne pas disparaitre. En découle un impératif stratégique
d'exploitation des données.
En parallèle, les acteurs classiques disposant de beaucoup de données (bases
ou flux) s'interrogent sur de possibles pivots.
La question à résoudre pour les acteurs classiques est de savoir où positionner
le curseur entre, d'un côté, du business intelligence/analytics ou aide à la
décision et, de l'autre, véritable mutation.