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I LOVE
BIG DATA
Un déluge de données : évolution
                 2010-2015

                                                    e es
                                                se d nné
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  3, 4 milliards                                             X 11
      d’abonnés
                                                      4          50 000
      3G en 2015
                                                                     pétaoctects
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      2010                                                                                       pétaoctects
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      Ericson                                                                         i er
                                                                                    ch
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                                          X6

1 pétaoctet (Po)= 1 000 To= 1 000 000 000 000 000 d'octets
                                                                            International Communication Union
1 zettaoctect (Zo) = 10puissance 21 octets.
Des galaxies de données non structurées

Données non structurées




                          Données structurées
Panorama des données à exploiter par
    l’entreprise (non exhaustif).




                       2013-------------------------2015--------->
               2012
2. BIG DATA : une inconnue en théorie et
               en pratique
                             Quels consom
                                            mateurs ?
Le BIG DATA est une          Quelles compé
démarche centrée sur                         tences ?
                            Quelle organis
l’individu, le                             ation du SI?
consommateur, le client.     Quelle organis
                                             ation de
                                    l’entreprise?




                           Avant de parler de
                           technologies, il faut
                           s’interroger sur ce que l’on
                           cherche.
Un intérêt pour les données contextuelles
Le BIG DATA : un impact sur les
        organisations

                     Vision techno-centrée




                      Spécialisation par
                           fonctions
Un impact sur les systèmes d’informations
Cycle de gestion
                            Multi canal                      Cross Canal
  des données

                          web             mail                              compare
    émission
                                                   S’informe
                                   …                                       partage
                                                                  voice
                                                    achète            recherche
     captage
                                                                  ….




                                                                                          Réseau &
                                                                             temps réel
    stockage
                   Silo




    traitement

                                                 Analyse à froid et
                                                       analyse à         Déclenchement
                                                        chaud                 d’actions
   exploitation
                                                       Ex : Push d’informations
                                                              contextualisées
Une idée du système d’information à l’heure du
                 BIG DATA
 Gérer un haut niveau d’entropie
 Donner du sens à la donnée (enrichir la donnée, extraire de la
   connaissance…)
 Limiter la consommation des ressources énergétiques et vivantes.

                              Maximisation de la
                     4       dissipation d’énergie         1



           Modification                               Adaptation du SI
                                         3
        de l’environnement                           À l’environnement
                         5                           2
                                Mémorisation             6….
                               des informations
       Épuisement des
         ressources
3. Big DATA : Un terre d’innovation pour
                   l’entreprise
-   Identifier des complémentarités autour du BIG DATA.


-   Communiquer une vision client orientée Cross Canal.


-   Tester de nouvelles interactions avec le client (écoute &
    engagement).
L’interaction avec l’environnement




                           Espace de
                           transaction entre
                           acteurs
                           financiers et
                           acteurs du
                           commerce
Potentiel pour le commerce
1. Renouveler les scénarii d’interaction
Comportements de l’individu. Réponses ponctuelles apportées par l’entreprise.
                                                                                                                                                     e
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                                                      divid                                                                                    na
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                                         e c o
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                                               re
2. Autour de « données situationnelles »,plus
        que des modèles d’utilisation
3. Desquelles, on dégage des connexités




    Avec Social Genome     Sans Social Genome
4. Pour lier un ensemble de données à plus
                 large échelle

Interconnecter les jeux de données est une étape cruciale. Datalift porte les
données brutes structurées venant de plusieurs formats (bases de données, CSV,

XML) vers des données sémantiques interconnectées sur le Web des données.




                                                  Interconnexion des données avec d'autres jeux
                                                      de données
                                                  Publication sur le web de données

                                                  Conversion des données en RDF en rapport
                                                      avec la ou les ontologies selectionnées
                                                  Sélection des ontologies pouvant
                                                      décrire les données
5. dont l’on peut représenter le potentiel
6. Autour d’un système d’information et de
    services contextualisés qui « respectent » la vie
                         privée
     Le respect de la vie privée dès la conception signifie prendre en compte dès le début
     les exigences en matière de protection de la sphère privée/protection des données et
     intégrer les outils de protection directement dans le produit, au lieu de les ajouter
     ultérieurement sous forme de compléments. La protection intégrée de la vie privée
     repose sur sept principes fondamentaux :

-    prendre des mesures proactives et non réactives; des mesures préventives et non
     correctives
-    assurer la protection implicite de la vie privée;
-    intégrer la protection de la vie privée dans la conception des systèmes et des
     pratiques;
-    assurer une fonctionnalité intégrale selon un paradigme à somme positive et non à
     somme nulle;
-    assurer la sécurité de bout en bout, pendant toute la période de conservation des
     renseignements;
-    respecter de la vie privée des utilisateurs.
Reseau’Nable
 www.reseaunable.net

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I love BIG DATA

  • 2. Un déluge de données : évolution 2010-2015 e es se d nné Ba do 3, 4 milliards X 11 d’abonnés 4 50 000 3G en 2015 pétaoctects contre 500 millions en 250 000 2010 pétaoctects s Ericson i er ch Fi ail s 30 000 X 10 M pétaoctects X6 1 pétaoctet (Po)= 1 000 To= 1 000 000 000 000 000 d'octets International Communication Union 1 zettaoctect (Zo) = 10puissance 21 octets.
  • 3. Des galaxies de données non structurées Données non structurées Données structurées
  • 4. Panorama des données à exploiter par l’entreprise (non exhaustif). 2013-------------------------2015---------> 2012
  • 5. 2. BIG DATA : une inconnue en théorie et en pratique Quels consom mateurs ? Le BIG DATA est une Quelles compé démarche centrée sur tences ? Quelle organis l’individu, le ation du SI? consommateur, le client. Quelle organis ation de l’entreprise? Avant de parler de technologies, il faut s’interroger sur ce que l’on cherche.
  • 6. Un intérêt pour les données contextuelles
  • 7. Le BIG DATA : un impact sur les organisations Vision techno-centrée Spécialisation par fonctions
  • 8. Un impact sur les systèmes d’informations Cycle de gestion Multi canal Cross Canal des données web mail compare émission S’informe … partage voice achète recherche captage …. Réseau & temps réel stockage Silo traitement Analyse à froid et analyse à Déclenchement chaud d’actions exploitation Ex : Push d’informations contextualisées
  • 9. Une idée du système d’information à l’heure du BIG DATA Gérer un haut niveau d’entropie Donner du sens à la donnée (enrichir la donnée, extraire de la connaissance…) Limiter la consommation des ressources énergétiques et vivantes. Maximisation de la 4 dissipation d’énergie 1 Modification Adaptation du SI 3 de l’environnement À l’environnement 5 2 Mémorisation 6…. des informations Épuisement des ressources
  • 10. 3. Big DATA : Un terre d’innovation pour l’entreprise - Identifier des complémentarités autour du BIG DATA. - Communiquer une vision client orientée Cross Canal. - Tester de nouvelles interactions avec le client (écoute & engagement).
  • 11. L’interaction avec l’environnement Espace de transaction entre acteurs financiers et acteurs du commerce
  • 12. Potentiel pour le commerce
  • 13. 1. Renouveler les scénarii d’interaction Comportements de l’individu. Réponses ponctuelles apportées par l’entreprise. e us lisé divid na e s in on ce d rise rs ilien rep le pe éra t L’en x sa e rés ré . i eu én f fre r de in d su ras our m n g e o cteu ale. ans bes o re d’êt tions p ue stio un st a rci 1. Le oi n be s e s s o lu eq d’ e me d ue de v i du a te d un e du m iq n di a ppor ie. eà ch vi co pl tion . . L’i lui r sa v bal luti on he r di e l’i m c es anis e glo ne so ec L’ i n vi e odu rvic ris pr org se e on eu ar p - /s rch . tre a co its r ép che oduit L n l du ’un e idu div s un p r ed es l es 4. l’e ro te d L ’in pa ort inant es. p app atten b ise s c om s ser v ic TIC ’ r ep nse es 2. L ntr L’e répo its e t de nt d pro du té r oissa ur u , po na ag ec tre l’au r… éco ute u rs us u à rt i ne omm s pai 5. L’ é sea dive p ar u nr se on n ec se rs es e d’u eter, elati urf ch la r àu ve . ne llé at i qu u s er, a ivid rm ali se ent. nce ur sei to n pr L’ ind ’info s onn gagem na es : ) s per en e se e co e l (ex iale ise t de l’ rt u tr vid ê is s oc or e epr ntr tive e ppa di our in p av tair on s e f u ti L’e ac L’a L’ ris una nda 3. p re m a nt om mm e c o L’ c re
  • 14. 2. Autour de « données situationnelles »,plus que des modèles d’utilisation
  • 15. 3. Desquelles, on dégage des connexités Avec Social Genome Sans Social Genome
  • 16. 4. Pour lier un ensemble de données à plus large échelle Interconnecter les jeux de données est une étape cruciale. Datalift porte les données brutes structurées venant de plusieurs formats (bases de données, CSV, XML) vers des données sémantiques interconnectées sur le Web des données. Interconnexion des données avec d'autres jeux de données Publication sur le web de données Conversion des données en RDF en rapport avec la ou les ontologies selectionnées Sélection des ontologies pouvant décrire les données
  • 17. 5. dont l’on peut représenter le potentiel
  • 18. 6. Autour d’un système d’information et de services contextualisés qui « respectent » la vie privée Le respect de la vie privée dès la conception signifie prendre en compte dès le début les exigences en matière de protection de la sphère privée/protection des données et intégrer les outils de protection directement dans le produit, au lieu de les ajouter ultérieurement sous forme de compléments. La protection intégrée de la vie privée repose sur sept principes fondamentaux : - prendre des mesures proactives et non réactives; des mesures préventives et non correctives - assurer la protection implicite de la vie privée; - intégrer la protection de la vie privée dans la conception des systèmes et des pratiques; - assurer une fonctionnalité intégrale selon un paradigme à somme positive et non à somme nulle; - assurer la sécurité de bout en bout, pendant toute la période de conservation des renseignements; - respecter de la vie privée des utilisateurs.