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Big data : un changement de paradigme peut-il en cacher un autre ?
EAN13
9782759828722
Éditeur
EDP sciences
Date de publication
Collection
RAPPORT DE L'ACADEMIE DES TECHNOLOGIES
Langue
français
Fiches UNIMARC
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Big data : un changement de paradigme peut-il en cacher un autre ?

EDP sciences

Rapport De L'Academie Des Technologies

Livre numérique

  • Aide EAN13 : 9782759820245
    • Fichier PDF, avec Marquage en filigrane
    7.99

  • Aide EAN13 : 9782759828722
    • Fichier EPUB, avec Marquage en filigrane
    7.99
Le Big Data représente un changement de paradigme qui mérite un accompagnement
national des pouvoirs publics, et une prise de conscience des grandes
entreprises. Ce rapport présente les conclusions du groupe de travail de
l’Académie des technologies.

La maitrise du Big Data est un enjeu majeur de compétitivité pour les
entreprises. Le Big Data, c’est une nouvelle façon de faire de l’informatique
massivement parallèle. Il est donc essentiel d’acquérir ces nouvelles
compétences, à la fois techniques et culturelles, par exemple de savoir
profiter de l’écosystème de l’open source. Maîtriser ces méthodes permet aux
entreprises une nouvelle proximité dans la relation avec ses clients. Il
devient fondamental de comprendre ces nouveaux outils pour faire face à la
compétition mondiale des entreprises « stars » de l’Internet.

Le Big Data, c’est une autre façon de programmer des systèmes, en boucle
fermée et de façon adaptative, en incluant ses clients ou utilisateurs dans
cette boucle. C’est avant tout une démarche expérimentale – même si elle
laisse la place aux développements conceptuels et théoriques – qui est
favorisée par un changement de culture de travail, agile et collaborative.

Le Big Data représente également une nouvelle façon de programmer, de façon
massivement parallèle et centrée sur les données. Le Big Data n’est pas
simplement une collection d’outils, c’est également une autre façon de
concevoir les algorithmes. Cette différence vient de la distribution des
traitements sur des milliers voire des dizaines de milliers de machines, des
exigences de performance liées aux très gros volumes et du besoin de mettre
les algorithmes au point par apprentissage
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