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Mémoire Recherche
Application du Big Data
aux PME digitales
Sommaire
Pourquoi le Big Data ?
Notre méthode
Définition
Une discipline “Hype”
Les applications
Les limites de l’adoption du Big Data
Couts élevés
Difficulté de la discipline
Difficulté d’implémentation
Du Big Data au Smart Data
Conclusion
2
Pourquoi le Big Data?
Omniprésence
médiatique
3
Curiosité
entrepreunariale
Explosion des données
Une discipline
restreinte aux experts
La méthode
Entretients
Joshua Rock
Louis Guthman
Karl Neuberger
Alexandre Schweitzer
4
Analyses des études
sur le sujet
Concenter notre étude sur les PME du
numeriques
Sondage aupres de
300 étudiants
Définition
5
Volume Variété Vélociété
Véracité Valeur
Une Discipline “Hype”
Intéret médiatique croissant
Data Déluge : Croissance de 21% des services liés au Big
Data jusqu’en 2016
6
Nouvelle source
de richesse
Nouvelles
formations
Nouvelle activité
économique
Les applications
L’expemple des grandes entreprises
7
Offre Personalisée Prix adapté
Assotiment optimiséCampagnes géolocalisé
Des domaines d’exploitation sans frontieres
RH Marketing Opération Santé Sécurité etc.
Limites d’adoption
Couts élevé
8
Difficulté de la
discipline
Difficulté de
l’implémentation
Couts élevés
Solutions Open Source
Hadoop
Changement de défintion:
Raisoner en terme de machine et non plus de données
Principal probleme: le recrutement de talents
9
Couts élevé
Difficulté de la discipline
Nouvelles formations
Mooc accessibles a tous
Multiplication des masteres spécialisé
Interet des étudiants
75% ont déja entendu parler du Big Data
66% souhaitent implémenter le Big Data dans leur futur métier
10
Difficulté de la
discipline
Difficulté d’implémentation
11
Difficulté de
l’implémentation
Tableaux de bord
Clefs en main
Sous traiter:
conseil
Internaliser
Complexité, sécurité
Du Big Data au Smart Data
Certes toutes les PME peuvent exploiter le Big Data…
“Tant qu’il y a de la donnée, elle peut etre exploitée” Karl Neuberger
… Mais pas a meme échelle
12
Prestataires
de services
Web,
Télécoms Analytics
Du Big Data au Smart Data
Risques liés a l’utilisation du Big Data
13
Fiabilité des
données
Analyse
Biaisée
More Data,
More Noise
SMART Data
Stratégie Sourcer SignifierSélectionner Symboliser
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Conclusion
15
Couts élevé
Difficulté de la
discipline
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Memoire recherche

  • 1. Mémoire Recherche Application du Big Data aux PME digitales
  • 2. Sommaire Pourquoi le Big Data ? Notre méthode Définition Une discipline “Hype” Les applications Les limites de l’adoption du Big Data Couts élevés Difficulté de la discipline Difficulté d’implémentation Du Big Data au Smart Data Conclusion 2
  • 3. Pourquoi le Big Data? Omniprésence médiatique 3 Curiosité entrepreunariale Explosion des données Une discipline restreinte aux experts
  • 4. La méthode Entretients Joshua Rock Louis Guthman Karl Neuberger Alexandre Schweitzer 4 Analyses des études sur le sujet Concenter notre étude sur les PME du numeriques Sondage aupres de 300 étudiants
  • 6. Une Discipline “Hype” Intéret médiatique croissant Data Déluge : Croissance de 21% des services liés au Big Data jusqu’en 2016 6 Nouvelle source de richesse Nouvelles formations Nouvelle activité économique
  • 7. Les applications L’expemple des grandes entreprises 7 Offre Personalisée Prix adapté Assotiment optimiséCampagnes géolocalisé Des domaines d’exploitation sans frontieres RH Marketing Opération Santé Sécurité etc.
  • 8. Limites d’adoption Couts élevé 8 Difficulté de la discipline Difficulté de l’implémentation
  • 9. Couts élevés Solutions Open Source Hadoop Changement de défintion: Raisoner en terme de machine et non plus de données Principal probleme: le recrutement de talents 9 Couts élevé
  • 10. Difficulté de la discipline Nouvelles formations Mooc accessibles a tous Multiplication des masteres spécialisé Interet des étudiants 75% ont déja entendu parler du Big Data 66% souhaitent implémenter le Big Data dans leur futur métier 10 Difficulté de la discipline
  • 11. Difficulté d’implémentation 11 Difficulté de l’implémentation Tableaux de bord Clefs en main Sous traiter: conseil Internaliser Complexité, sécurité
  • 12. Du Big Data au Smart Data Certes toutes les PME peuvent exploiter le Big Data… “Tant qu’il y a de la donnée, elle peut etre exploitée” Karl Neuberger … Mais pas a meme échelle 12 Prestataires de services Web, Télécoms Analytics
  • 13. Du Big Data au Smart Data Risques liés a l’utilisation du Big Data 13 Fiabilité des données Analyse Biaisée More Data, More Noise SMART Data Stratégie Sourcer SignifierSélectionner Symboliser
  • 14. MERCI
  • 15. Conclusion 15 Couts élevé Difficulté de la discipline Difficulté de l’implémentation

Notes de l'éditeur

  1. Le coût : obstacle principal a 40% (IDC, 2012)  Coût du système (9K€/an minimum) + Salaires des data scientists La difficulté de la discipline : Rareté et manque de spécialistes (14% des étudiants sondés ont déjà eu un cours sur le sujet) + Difficulté d’interprétation efficace de la data Difficulté implémentation : Le Big Data n’est pas une priorité + Il n’y a pas (encore) de culture du Big Data (Seuls 18% des étudiants qui souhaitent travailler en Start up s’intéressent au Big Data)