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L'Encyclopédie des Big Data 2016

Interrogez des DSI ou des Directeurs Digitaux sur ce que représentent pour eux les « Big Data » : la moitié d’entre eux vous en parlera comme de la clé de voûte de leur stratégie d’innovation, l’autre moitié vous regardera de travers et rejettera l’expression comme un buzzword nébuleux, forgé par les éditeurs à des fins strictement commerciales. Pour le grand public, le terme est couramment associé à Google, Facebook et consorts et à l’idée que ces géants du numérique savent tout sur notre vie et pourraient bien un jour nous renvoyer en 1984.
 
Bref, le besoin de clarification était criant.
 
Il n’est pas certain que, de cet ouvrage, les réfractaires sortent convaincus, ni que les aficionados y retrouvent exactement leur
vision. Avec cette Encyclopédie nous avons tenté de définir un objet multiple et mouvant, qui évolue avec les moyens technologiques et les pratiques de ceux qui le construisent. C’est pour cette raison que nous avons associé à cette démarche trente pratiquants des Big Data, dont les témoignages nous ont paru indispensables pour expliquer concrètement les notions rassemblées ici. C’est pour cela aussi qu’il ne faut pas voir ce lexique comme une base de connaissances consolidées pour la postérité, mais comme un bilan d’étape d’une transformation en cours, une incitation à la réflexion.
 
Nous avons largement profité dans cette entreprise des excellents conseils de nos quatre partenaires (Fifty-Five, IBM , Turn et PwC) sans lesquels ce projet et les nombreux événements de la Commission Big Data n’auraient pas pu voir le jour. Merci également aux contributeurs qui ont eu la gentillesse de nous recevoir dans leurs locaux et de partager leurs idées et leurs retours d’expérience avec nous. Merci à vous enfin, qui avez pris le temps d’ouvrir ce petit livre au lieu de vous consacrer à votre travail ou à vos enfants.

Ouvrage réalisé en partenariat avec 55, IBM, PwC et Turn

Pour obtenir un exemplaire de l'ouvrage, vous pouvez contacter francois.edom@ebg.net
 
SOMMAIRE:
 
1 - Grands Concepts
3V
Algorithme
Crowdsourcing
Data privacy
Data visualization
Machine learning
Maintenance prédictive
Objets connectés
Open Data
Sécurité des données
Smart Data
Temps réel
Valeur
Variété
Véracité
Vitesse/Vélocité
Volume
Web 3.0/Web 4.0
 
2 - Transformation de l'entreprise
Chief Data Officer
CNIL
Data driven organisation
Data gouvernance
Data scientist
Désilotage
Mode agile
Test & Learn
 
3 - Aspects Techniques
A/B Testing
Ad Exchange
API
Cloud data services
Data mining
Data warehouse
Look-alike modeling
Master Data Management
Modèles d’attribution
Opt-in
RTB
Scraping
Text mining
Third Party Data/First Party Data
Tracking
Traitement automatique du langage naturel
 
4 - Outils
Arbre de décision
Cluster
Data Lake
DMP
DPI
ETL
Hadoop
Langage R
MapReduce
Python
Réseau de neurones
Spark
Tag Management System
YARN
 
 
 
 
 
 

 

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