Résumé
Le numérique imprègne le monde. Dans ses données massives, les mathématiques trouvent des modèles qui, sous condition, font prendre de l’avance sur le présent, voire le futur ; alertes avancées d’épidémie, bannières calculées durant l’affichage des pages web, exposition à certains cancers, fréquentation de congrès, etc.
En présentant les principes du Big Data, ses données caractéristiques et en quoi ils diffèrent de ceux de l’informatique, cet ouvrage fait le point sur les technologies, les concepts mathématiques, de machine learning et d’intelligence artificielle ainsi que les postes et compétences nécessaires aux transformations numériques des entreprises et de leurs modèles d’affaires.
Un large spectre de cas dans l’industrie, l’aviation, la finance, l’édition musicale, le tourisme, le BTP et la recherche aide à comprendre la singularité des approches Big Data afin de mieux identifier, lancer et focaliser les projets, et de choisir les technologies et les formes organisationnelles adaptées.
Caractéristiques
Sommaire
Avertissement
Introduction
Chapitre I – Informatique en entreprise.
Chapitre II – Données
I. Utilité – II. Volume – III. L’exemple des séquenceurs ADN – IV. Données dactylographiques – V. Données de l’Internet des objets.
Chapitre III – Big Data : concepts et définition
I. Prévoir le présent : l’exemple de Google Flu Trends (GFT) – II. Définir le Big Data : la matrice Volume × Densité.
Chapitre IV – Les technologies du Big Data
I. - Structure des ordinateurs – II. Architectures Big Data – III. Logiciels.
Chapitre V – Les décisions dans la firme
I. Les outils de l'induction : économétrie, Machine Learning et intelligence artificielle – II. Corrélation et déraison – III. Décisions, visions stratégiques et opinions – IV. Opérations.
Chapitre VI – Transformations des entreprises
I. Recherche scientifique et Big Data – II. De la publicité au partenariat d’affaires – III. Quand l’utilisateur devient indicateur – IV. Posséder ou utiliser – V. Des systèmes de production aux systèmes d’utilisation – VI. Trois modèles d’affaires possibles – VII. Quelles compétences dans quelles structures ? – VIII. - Transformer.
Conclusion et perspectives
Bibliographie
Autour de l'auteur
DSI et président de l’Association nationale des directeurs des systèmes d’information, Pierre Delort enseigne le Big Data à l'Institut Mines-Télécom depuis 2011. Il anime également des séminaires en entreprises qu'il conseille sur le Big Data et la transformation numérique.
