Enjeux et usages du big data (2e éd.)
168 pages
Français

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Description

Le développement spectaculaire d’internet, des réseaux sociaux, de la technologie mobile et des objets connectés provoque une croissance exponentielle des données à laquelle toutes les entreprises sont confrontées : c’est le phénomène du big data.

Cette nouvelle édition de Enjeux et usages du big data prend en compte les principales évolutions du big data et approfondit les nouveaux enjeux numériques parmi lesquels figurent l’analytique, l’expérience client, le cloud, les réseaux sociaux et les objets connectés. Les exemples et les cas ont été entièrement renouvelés afin d’être au plus près des préoccupations actuelles des entreprises. L’ouvrage met également l’accent sur les méthodes, les techniques et les ressources nécessaires pour permettre aux entreprises d’entrer avec succès dans l’ère de l’information à grande échelle.

Cet ouvrage concis et didactique s’adresse aux dirigeants d’entreprise, aux managers opérationnels et aux professionnels des systèmes d’information, ainsi qu’aux étudiants des écoles de commerce, d’ingénieurs et des universités, soucieux de comprendre les problématiques et les applications du big data.


Introduction : les mégadonnées au cœur de la révolution digitale

Partie 1 — Origines et enjeux du big data

Chapitre 1
Qu’est- ce que le big data ?


1. Essor des réseaux sociaux, des objets connectés et du cloud
2. Définition et caractéristiques du big data

Chapitre 2
Enjeux du big data et du digital


1. Quand les données créent de la valeur
2. Big data et transformation digitale
3. Un défi technologique majeur
4. Big data et qualité des données
5. Big data et protection des données personnelles
6. Ouverture des données publiques
7. Prévisions de croissance du marché big data

Chapitre 3
Exemples d’usage du big data

1. Quand le big data apporte des réponses au marketing
2. Vers une gestion intelligente et responsable de l’énergie
3. Le métier de l’assurance réinventé
4. Les mégadonnées pour améliorer la santé
5. Un levier de transformation des services publics
6. Du journalisme traditionnel au data journalism (journalisme de données)
7. Et tant d’autres domaines d’application

Partie 2 — Technologies et méthodes du big data

Chapitre 4
Technologies du big data


1. Problématique technique
2. Solutions techniques du big data
3. La rencontre du big data et du cloud computing
4. Big data et web sémantique

Chapitre 5
Méthodes et techniques d’analyse du big data


1. Analyse des données massives
2. Principales techniques d’analyse des données massives
3. Techniques de visualisation

Partie 3 — Comment tirer parti du big data ?

Chapitre 6
Compétences et ressources humaines


1. Le virage du digital et de l’analytique
2. Montée en puissance des data scientists

Chapitre 7
Gérer un projet big data


1. Caractéristiques d’un projet big data
2. Quel retour sur investissement pour le big data ?
3. Étapes d’un projet big data
4. Risques à prendre en compte

Conclusion : en route vers les smart data

Bibliographie

Index

Sujets

Informations

Publié par
Date de parution 27 juin 2016
Nombre de lectures 224
EAN13 9782746297586
Langue Français
Poids de l'ouvrage 1 Mo

Informations légales : prix de location à la page 0,0375€. Cette information est donnée uniquement à titre indicatif conformément à la législation en vigueur.

Extrait

INFORMATION NUMÉRIQUE Traitement, interprétation, communication
Christophe Brasseur
Enjeux et usages du big data
e 2 édition
INFORMATION NUMERIQUE Traitement, interprétation, communication
Christophe Brasseur
Enjeux et usages du big data
e 2 édition
editions.lavoisier.fr
Direction éditoriale : Emmanuel Leclerc Édition :Poiteaux Céline Fabrication :Estelle Perez Composition :Compo, Villeneuve-d’Ascq Nord Image de couverture : iconimage – Fotolia.com
© 2016, Lavoisier, Paris ISBN : 978-2-7462-4758-1
Collection Information numérique
Traitement, interprétation, communication
Comité éditorial :
dirigée par Olivier Rioul
Professeur, Télécom ParisTech, Université Paris-Saclay, Paris
Gérard Blanchet, Professeur émérite, Télécom ParisTech, Université Paris-Saclay, Paris.
Isabelle Bloch, Professeur, Télécom ParisTech, Université Paris-Saclay, Paris.
Valérie Fernandez, Professeur, Télécom ParisTech, Université Paris-Saclay, Paris.
Benoît Geller, Professeur, ENSTA ParisTech, Université Paris-Saclay, Paris.
Pour ma femme Christine et mes enfants Arthur et Capucine.
Tabe des matîères
Introductîon : es mégadonnées au cœur de a révoutîon dîgîtae..................................................................
Partîe 1— Orîgînes et enjeux du bîg data
Chapître 1Qu’est-ce que e bîg data ?
1.desaux,socîauxéresedsosrsEsétcennocstejboet ducloud
2.Dînéfîoîtetnracétcatsîreuqîsdubîgdata
2.1.Défînîtîon du bîg data............................................................................................
2.2.atadgîbudseérîstîquCaract................................................................................
2.3.sepytstnnodedenérffDîées................................................................................
2.4.Bîgennoîsîcédteatad.........................................................................................
3.Quî est concerné par e bîg data ?
3.1.ctSerseucoémînoseuq..........................................................................................
3.2.scnocénreersMétî.................................................................................................
V
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Table des matières
Chapître 2Enjeux du bîg data et du dîgîta
1.odnneésrceétndeavaeurQudanse
1.1.nocnruotbanenUveeîredcompétîtîvîtéî..........................................................
1.2.ousneUpdeerccîentîfîrogrèssuhamnîsuqseet..............................................
1.3.bîearpésdrenatadgegnîasnG.........................................................................
2.îgatnîdensratetîoatrmfoBatadgî
2.1.?Pourquoî a transformatîon dîgîtae est-ee înéuctabe .................................
2.2.cînneeetcépîrxedecœuraudatagîbeL........................................................
2.3.?Comment aborder a transformatîon dîgîtae ...................................................
2.4.ctuenementanaAnoîtîsopudesy.......................................................................
2.5.îbeecDéîtnoîfînomèddu....................................................................................
2.6.uœneesîMetîadgîîtnoroamansfatrdevre......................................................
3.cenhogUonédîfteurîquemaj
4.eatuqtîBadgdoséennîtadeés
4.1.stuafédedstnadesdtéîuaqdeeuquQcouresxempeseonnées.................
4.2.aLuvgonaerencsednnodseécuadeœurratéastîbgîgeadat.....................
5.nantaedegîsBpessoerdesnéonîtcednotetorp
5.1.seeosnnpreesnéondesdontîcetorpederèîtaîonenmLégîsat....................
5.2.àadopterennorpsqîtaseuLbes..........................................................................
6.énsednovdusreeutOeresîqupub
7.adathcéîbgcedsnoîsîvérParmduencsaîsro
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Chapître 3Exempes d’usage du bîg data
Table des matières
1.Qednautadagbîteorpparpédsesuanoesketîmarng
1.1.Ayandescseveonatrsnsîoursserséaexuscoîaux.........................................
1.2.unmmatîcerecoteénoîbîcnnaersoPoffedoînsîta.........................................
1.3.Innovatîon partîcîpatîve.........................................................................................
2.deerenéeîgentretpoesabnsseîtnoîtneîegVersuneg
2.1.seéuxeaésqurîcteatîttumsernoduxeEnje......................................................
2.2.tnsîegérîstîquCaractéxuaesérsedseentîesqurîcte........................................
2.3.pouragestîondsednoénsevoseeuînumsnUîféd.........................................
2.4.erdPjotessmart gridsen cours..........................................................................
3.esuastîmédereréraenLcntéînve
4.eLagodsémareroétnasposéennîméaur
4.1.émîdaceRecherche..............................................................................................
4.2.dnoésevérPîtnedépîesmî.....................................................................................
4.3.deménecîobmeîpteosreanneésîVnueres....................................................
5.puscevîsîcbnUevîerdetransfroamîtnodsesre
5.1.tÉtarPsîuqerétraàarmatnsfoîdîgoîndeate..................................................
5.2.ertnocettuLdeaufra............................................................................................
5.3.sîemrrrouLconttteetere.....................................................................................
5.4.îcspubîcesesvredsoînsîtasoerannP.................................................................
6.Dujaîsournarîdemtenîtnoau data journalism(journaîsme de données)
6.1.seénnodoCceetdse............................................................................................
6.2.rTtîondesansformaoîsnmrtanéesdonînfoen....................................................
VII
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69
69
Table des matières
6.3.Vnodseéntîondesîsuaîsa....................................................................................
6.4.snneéaîsournedomedsîaîcépjudsetQusesque...........................................
7.duartsedmoîaenEttantnoîtacîppads
Partîe 2— Technoogîes et méthodes du bîg data
Chapître 4Technoogîes du bîg data
1.echnîqueatîquetPorbmé
1.1.cséennesqusîasîtesLîmbsadseeodsed.........................................................
1.2.Doneevusehcînsetneecxegîques....................................................................
2.etsînhcuoSnoîtgbîtadaesquud
2.1.rojaîatîoîtumsnesDosrementopen source...................................................
2.2.éocsnoptedaootsysHemè.................................................................................
2.3.mémoîresotsanenutîocaehpAkreSap..........................................................
2.4.Densedytepuaxuoevéenndoedesasbs.........................................................
2.5.dseyesdanomgénéestîOudsnaa.....................................................................
3.duatedtabgîeduontrrencLacloud computing
3.1.euQ-tsecequecloud computing?...................................................................
3.2.stduetsncîvéonennînavAegatcloud.............................................................
3.3.Lecloud computing, facîîtateur du bîg data.....................................................
4.wteatanamésbeequtîîgdB
4.1.bésamtnqîeuWe....................................................................................................
4.2.adatIntérêbewudtîtnamésurpoequgbîe......................................................
VIII
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