Le document traite du défi croissant du big data, caractérisé par une explosion de données désorganisées et incohérentes. Il aborde également les raisons pour lesquelles l'open source est essentiel pour gérer ce big data, soulignant son rôle dans l'innovation et la scalabilité. Enfin, il présente les initiatives du gt pour développer l'écosystème open source en Île-de-France et les grands défis à relever dans ce domaine.

1. Le GTLL face au défi
du déluge des données
Stefane Fermigier, Data Tuesday, fév. 2013

2. There is a tsunami of data that is crashing onto
the beaches of the civilized world.This is a tidal
wave of unrelated, growing data formed in bits
and bytes, coming in an unorganized,
uncontrolled, incoherent cacophony of foam. It's
filled with flotsam and jetsam. It's filled with the
sticks and bones and shells of inanimate and
animate life. None of it is easily related, none of it
comes with any organizational methodology.
Richard Saul Wurman, in “Information
Architects” (1996)

3. Pourquoi le big data
open source ?

4. Facteurs économiques
Source: Michael Driscoll

5. Facteur technique

7. Pourquoi le big data
open source ?
• Expertise historique en scalabilité horizontale
(cf. Beowulf, Google, etc.)
• Majors de l’internet (cf. Google,Yahoo!,
Facebook, Twitter) imprégnés de culture open
source, et dont le business model tourne autour
de l’accumulation des données
• Efficience de l’open source comme modèle
d’innovation ouverte, de développement et de
diffusion de l’innovation

10. Mission du GT
“Développer l’écosystème du Libre
en Ile-de-France”

11. 17 Grands Groupes
65 PME/
ETI
28 Etablissements
de Recherche et Formation

12. Roadmap technologique
Distributed / Cloud Embedded

13. Roadmap technologique
Dev. Tools Middleware Big / Open Data
Distributed / Cloud Embedded

14. Roadmap technologique
Web 2.0 / 3.0 Enterprise Apps
Dev. Tools Middleware Big / Open Data
Distributed / Cloud Embedded

15. R&D collaborative depuis 5 ans
Projets: 33
Effort: 140 M€
Aide: 52 M€

16. 3 “grands défis”
• Qualité logicielle
• “After PC”
• Déluge des données

17. Focus sur le Big Data
Data Viz
Indexation
Traitement (MapReduce, etc.)
Stockage (NoSQL, NewSQL)
Collecte & injection
Infra & sys. management

19. Plus d’infos
Livre blanc disponible Site Web:
sur www.fermigier.com www.gt-logiciel-libre.org