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Big data : Les outils pour traiter les données non-structurées se sont multipliés ces derniers mois. Passage en revu de deux des solutions phares, Hadoop et Spark 
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L’approche philosophique adoptée par Luc de Brabandère tord le cou à l'idée que le Big Data en viendra un jour, à "penser" pour nous. Si le Big Data peut parfois aider à découvrir, il servira très peu à inventer. Face à l’incertitude, à la remise en question des règles établies, il faut se préparer et le Big Data peut y aider. Dès lors, comment penser de manière créative à l'heure des méga-données?
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Qu'est-ce qui émerge dans la Silicon Valley et quels sont les enjeux qui se dessinent pour les grandes entreprises et agences internationales ? Après quelques semaines seulement à San Francisco, il serait bien arrogant de ma part d'écrire sur une projection de ce qui s'y passe… Aussi, j'aimerais revenir sur ce que je perçois des évolutions dans la Silicon Valley sur ces trois dernières années, au fil des réunions de travail et des rencontres, en y étant venue tous les semestres. On pourrait résumer cela par « Think Big, Start Small, Scale Fast » !
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Selon IDC, le marché du Big Data va être porté par une croissance annuelle moyenne de 23 % au cours des prochaines années.
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System that replaces human intuition with algorithms outperforms 615 of 906 human teams.
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La “science des données” nous permet elle d’apercevoir des patterns qui échappent à notre perception commune ? Dans le domaine des humanités numériques ou de l’anthropologie computationelle, on utilise de massifs corps de textes pour dégager des structures qui pourraient nous permettre une compréhension accrue de la culture … Ou pas. Rémi Sussan le 24/03/15
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Big data promises to upend the business intelligence market, but it won't do so until the tools around it become easier to use. Matt Asay, 13/01/2015
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Le Big Data en entreprise, c’est encore beaucoup d’infrastructure : 850 millions de dollars (stockage et serveurs) en 2013 sur un marché total évalué à 2,3 milliards par IDC. Pour les sociétés de services et les éditeurs, les opportunités sont là aussi.
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Cette infographie illustre quelques unes des approches sectorielles et métiers en matière de Big Data. Elle est extraite de l'étude MARKESS menée auprès de plus de 220 décideurs métiers et informatiques au sein d'entreprises et administrations en France sur leurs...
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INRIA : « tout le monde confond Big Data et Machine Learning » La Revue du digital Les articles des journalistes et les échanges sur les réseaux sociaux montrent la confusion qui existe entre le Big Data et l'analyse prédictive, également appelée...
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Big data. You’ve heard about it. You’ve read about it. Maybe you’re building tools that are shaping it. No matter if you’ve taken advantage of it or not, big data has the power to let you analyze success with more accuracy. KES THYGESEN, 02/05/2014
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This is the first of a couple columns about a growing trend in Artificial Intelligence (AI) and how it is likely to be integrated in our culture. Computerworld ran an interesting overview article on the subject yesterday that got me thinking not only about where this technology is going but how it is likely to affect us not just as a people. but as individuals. How is AI likely to affect me? The answer is scary. Robert X. Cringely, 16/04/2014
Pierre Tran's insight:
L'intelligence artificielle, telle que conçue dans les années 80 à base d'algorithmes et de puissance informatique, a échoué. Aujourd'hui, les ordinateurs se nourrissent de big data et apprennent par eux-mêmes. Ceux qui prédisent le futur ont tendance à surestimer le changement à court terme et à sous-estimer celui à long terme.
Pierre Tran's curator insight,
April 18, 2014 12:56 AM
L'intelligence artificielle, telle que conçue dans les années 80 à base d'algorithmes et de puissance informatique, a échoué. Aujourd'hui, les ordinateurs se nourrissent de big data et apprennent par eux-mêmes. Ceux qui prédisent le futur ont tendance à surestimer le changement à court terme et à sous-estimer celui à long terme. |
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Industrial environments such as those found within large electric and gas utilities are producing massive volumes of data in real-time that is overwhelming traditional ICT architectures. Additionally, the variety of operational data generated in industrial environments is orders of magnitude more complex than what is typically found in ICT environments. Via Serge FLEITH
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« La plupart des données que les sociétés recueillent actuellement n’ont aucune valeur. Sans les bonnes personnes, les bons processus et la bonne technologie associés au bon moment, c’est tout simplement des bits et des octets inutiles qui pourrissent sur des bandes et des disques durs et qui ne servent à rien. Une fois extraites, la plupart des sociétés ne disposent pas de la bonne structure pour pouvoir les utiliser ». Le constat dressé par Pure Storage est implacable.
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La transformation digitale constitue un enjeu majeur pour les grandes entreprises françaises. La rencontre du 2 octobre de la Chaire « Big Data & Market Insights » de Télécom ParisTech a permis de confronter les différentes approches des entreprises pour conduire cette métamorphose et de révéler le rôle moteur qu'y joue le Big Data. Sept étapes clés ont été identifiées pour mener à bien de tels projets fondateurs.
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The Internet of Things (IoT) has rapidly arrived around us, but the data it generates is outpacing our ability to consume and analyze it. The Internet of Things (IoT) is a topic that is continuing to rise in buzz and interest. The IoT has been rapidly arriving around us whether we realize it or not. However, the sensor technology behind the IoT and the data it generates is outpacing our ability to consume, analyze, and drive value with it. This must change, and it certainly will in light of the focus that organizations are putting on analyzing IoT data. Bill Franks, 08/10/2015
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Worldwide IT spending is forecast to surpass $3.6 trillion in 2016, a 1.5 percent increase from 2015, according to Gartner, Inc. The IT industry is being driven by digital business, and an environment driven by a connected world. Gartner predicts spending on Internet of Things (IoT) hardware will exceed $2.5 million every minute in 2016.
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Pour les auteurs du livre Datanomics, les nouveaux business models des données, Louis-David Benyayer et Simon Chignard, il n'existe pour l'instant pas de réflexions et discours exhaustifs sur les données : la pensée reste fractionnée, en silots. Il devient donc crucial d'avoir une vision plus large et transversale de la donnée, qui s'impose de plus en plus dans nos sociétés comme un nouvel eldorado. Pour cela, plusieurs clés de lecture de la data peuvent être proposées : technique et technologique, juridique, ou encore économique. Alicia Tang, 18/06/2015
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Deux tendances-clefs se dégagent cette année : les algorithmes capables de traiter des volumes de données toujours plus importants (on parle maintenant de "huge data") et le retour en force des réseaux de neurones, ces méthodes qui cherchent à reproduire le fonctionnement de l’esprit humain, mais avec la puissance d’un supercalculateur. Yseulys Costes, 04/02/2015
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Comment procéder? Une piste émergente est l’ethical data mining. Avec le développement des technologies de Big Data, les algorithmes qui exploitent les flux de données jouent un rôle de plus en plus décisif dans les choix des individus. En facilitant nos choix, en les façonnant, ils participent à leur façon à l’organisation de la vie sociale. On assiste ainsi à l’émergence discrète d’un « pouvoir » algorithmique alimenté essentiellement par des données brutes. Jérôme Béranger, 22/12/2014
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Pour 90% des décideurs d'entreprise le traitement massif de données va engendrer un bouleversement au moins aussi important que celui d'Internet. Dixit une étude d'Accenture. Antoine Crochet- Damais, 11/09/2014
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Think users, not technology providers. For those of you still scratching your head over the ins-and-outs of Hive, Spark and Pig, don't bother. There's a race on to make complex Big Data technology like Hadoop easy for the lay user, and it has the added benefit of making you rich. Matt Asay., 10/09/2014
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fgiasson
I did write hundred of thousands of line of codes with one goal in mind: leveraging the ideas and concepts of the Semantic Web to make me, other developers, ontologists and data-scientists working more accurately and efficiently with any kind data. However, even after doing all that, I was still feeling a void: a disconnection between how I was think about data and how I was manipulating it using the programming languages I was using, the libraries I was leveraging and the web services that I was developing. Frédéric Giasson, 26/05/2014
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Ok. J'explique rapidement le titre un tantinet vulgaire. A l'occasion de la conférence CHI 2014 (sur les interfaces / interactions homme-machine) un groupe d'étudiants a publié un site sur un prototype un peu particulier dédié au "quantified self" : des toilettes. Des "Quantified Toilets" très exactement. Et oui. Olivier Ertzscheid, 02/05/2014
Pierre Tran's insight:
Des Quantified Toilets à la femme qui voulait cacher sa grossesse, en passant par l'interprétation freudienne de la rétention des données, pourquoi les données, c'est de la merde. La grande illusion c'est de croire que plus il y a de données, plus le profilage sera consistant.
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