Le big data, source de création de valeur ?

par | 3 Nov, 2014 | Blog

Soirée big data octobre 2014

Selon Fabrice Benaut, le big data est une résultante de la Convergence numérique :

réseaux (IP, réseaux sociaux) et données transportées par les réseaux.

 

Aujourd’hui, le data est partout, au cœur et autour du produit. Le produit est prolongé par la data.

Nous partons de la data pour aller à l’information, afin de comprendre et agir.

La data bouscule les équilibre et transforme. Nous allons pouvoir étudier les expériences des individus afin de travailler plus tard sur la mise en place des usages et des produits. Nous sommes de plus en plus dans la coproduction. Nous devons donc mettre en place des produits et services de plus en plus ciblés.

Le big data modifie aussi la relation fabricant/ fournisseur/distributeur/consommateur. L’équilibre est modifié.

Derrière la notion de big data se trouve aussi la notion de confiance des consommateurs vis-à-vis des données qu’ils fournissent aux entreprises et donc rapidement la notion de confidentialité et d’utilisation de ces données.

 

Le big data, une opportunité à s’approprier. Dans un contexte économique difficile, cela peut être une source de création de valeur :

  • Récolter des infos internes et externes et les corréler,
  • Aller chercher d’autres environnements avec lesquels on va créer de la valeur.

Le big data permet de tirer parti du digital : avoir une information suffisamment large pour mieux l’exploiter, aller chercher les signaux faible.

Mais aussi de sortir du cadre : créer des business auxquels on n’avait pas encore pensé au travers de la donnée.

 

Quelques exemples de business fait avec du big data :

  • La voiture vue comme un objet, une station météo
  • Les volumes de tweets qui alertent sur des épidémies, envoi de pub en temps réel
  • MyLight réduit son coût de production d’électricité solaire par les données partagées
  • La startup PCB produit des apps qui réconcilient par exemple l’écosystème planétaire du secteur du Paint Ball (prolongement des expériences digitales dans le physique)
  • …

 

Le plus gros challenge du big data :

récupérer les données du consommateur, richesse potentielle.

 

Support de la présentation de Fabrice Benaut :

pdfTélécharger

 

 

Le Nir Big data

 

Puis, Yannick Le Nir a abordé les points suivants :

De quoi parle-t-on ?

Marché en pleine expansion : 48,3 milliards de dollars en 2018

95% des data sont non exploitées (Source Forrester 2011)

 

Quels outils sont disponibles :

  • NoSQL Database

MongoDB

Cassandra (Twitter)

Hbase (Facebook)

Redis (Amazon)

  • Apache Hadoop File System
  • Hadoop Map Reduce Algorithm
  • Mahout : Machine learning basé sur Hadoop
  • Spark : traitement de données massives
  • Kafka, Storm: Stream processing

 

Big Data et sciences

Le big data permet une avancées dans les domaines :

  • Biomédical et bioinformatique
  • Astronomie
  • Physique des particules
  • Climatologie

– Premier exemple :

Estimation de la fonte du pergélisol  (Big Data challenge volume)

Prévoir l’évolution de cette fonte à partir de prélèvements et d’images satellites

– Deuxième exemple :

Prédiction d’information urbaine (Big Data challenge variety)

Utilisation de sources de données variées

  • Semantic Data
  • Linked Open Data
  • Local Open Data
  • Geographic Data

Support de la présentation de Yannick Le Nir : http://icc.pau.eisti.fr:3001/

 

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