Memoire Big Data

SOMMAIRE INTRODUCTION PARTIE I. L’émergence du phénomène « Big Data » : une révolution informatique… 1 Chapitre 1. Le concept de « Big Data » : présentation du contexte 3 1. Définition du terme 3 1.1 Définition étroite 3 1.2 Définition large 3 2. Les prémisses de l’apparition du phénomène « Big Data » : les Etats-Unis comme point de de départ……3 3. Les caractéristiques des Big Data : les 3 V + 2 3 3.1 Les caractéristiques théorisées par Doug Laney

Le Big Data NSA, données personnelles, monétisation… Quels sont les enjeux du Big Data ? Tamara– Bret Aurélia 1 Introduction • L’avènement des TIC grâce au succès d’internet • Le Big Data • Enjeux du Big Data – Traitement et monétisation 2 Développement I- Le Big Data, c’est quoi ? A. Définition et règle des 3V B. Quelles utilisations ? C. Affaire Snowden/NSA et paradoxe II- Utilité et impact du Big Data D. Provenance et monétisation des données E. Utilité pour le public F. Utilité pour

par numérisation 3D Pr. Hamid Tairi/ Pr. Rachid Oulad Haj Thami 24 Analyse multi échelles et multi observation pour l'imagerie multi modale en oncologie Pr. Hamid Tairi / Pr. My abelouahed Sabri 25 Modèles de recherche d’information pour le big data Pr. Omar El Beqqali 26 Modèles à base de services pour les 'smart cities' Pr. Omar El Beqqali 27 Analyse des besoins métier d'un SIAD à base de patrons (Passage à l'échelle) Pr. Omar El Beqqali 28 Infrastructure orientée services pour

STRATÉGIE BIG DATA E L A B O R É E PA R : M O H A M E D WA E L L A RA I E D H PLAN • • • • • • • • Introduction Stratégie Big Data Big Data Et Informatique Décisionnelle Comparaison du Big Data et de l’analytique classique Les possibilités du Big Data Atouts sur l’entreprise Exemples de données massives Conclusion INTRODUCTION Les données sont le nouvel or noir et le Big Data est à coup sur un des enjeux majeurs des années à avenir, le passage à l’acte reste encore compliqué pour des entreprises

2013 / 2014 guide du big data l’ annuaire de référence à destination des utilisateurs Big Data at the Speed of Business Big data n'est pas qu'une question de Volume. Il s'agit pour les organisations de saisir les opportunités qu'offrent l'exploitation de toutes les natures de données qu'elles soient internes ou externes. IBM a développé le portefeuille le plus étoffé pour gérer la donnée, la transformer en information puis générer des actions : Système pour Hadoop : traiter et analyser

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Hexadecimal v 1 1 1 1 3 4 4 5 6 7 8 9 9 10 11 11 11 12 13 13 14 17 18 19 19 23 24 24 24 25 Organisation de l'Ordinateur Mémoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Le CPU (processeur) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . La famille des processeurs 80x86 . . . . . . . . . . . . Regitres 16 bits du 8086 . . . . . . . . . . . . . . . . . Registres 32 bits du

base de données relationnelle, en passant par le DW (Data Warehouse), au DM (Data Mining). Il nous permet d'observer leur positionnement dans la chaîne de production d'information et de connaissances. Cet article nous éclaire sur les choix d'outils à faire en fonction de leur robustesse, du niveau de fiabilité des résultats obtenus et de leur domaine d'application. Chapitre I: Data Warehouse / Datamart / Datamining /Plateforme BigData 1. Data Warehouse C’est le lieu de stockage des données provenant

aussi bien que leurs utilisateurs. Comment les classer, les stocker, leur donner un sens? À l’occasion du colloque sur les grandes masses de données organisé par le CNRS le 5 décembre, CNRS Le journal se plonge dans l’effervescence du phénomène du « Big Data ». UNE ENQUÊTE DE FABRICE DEMARTHON, DENIS DELBECQ ET GRÉGORY FLÉCHET Des masses de données à donner le vertige 20  Une jungle à défricher 24  Le difficile stockage des données 26  Des masses « Tous les deux jours, nous produisons autant d’informations

essentiellement à une échelle régionale/locale et couverture nationale française par les leaders sous capitaux étrangers comme Tech Data et Ingram Micro (USA) et SCC et Computacenter (UK). Points importants : Redressement du CA en 2014 Rebond des budgets informatiques des entreprises  Dépenses liées à la gestion des données ie achat de nouveaux serveurs ou d’équipement d’analyse (big data) et externalisation de stockage de ces informations (cloud computing) Accroissement des commandes de GSA (grandes surfaces

services L’utilisation des données Les produits Made in Amazon, des produits qui en cache d’autres Un maillage d’informations sur les utilisateurs Le numérique, un rideau camouflants des pratiques polluantes Le problème des transports et du stockage Big-data : où les données sont-elles stockées Des pratiques incohérentes avec les ambitions Conclusion 1. a. b. 2. a. b. 3. a. b. c. 4. Sommaire1. Amazon, une structure innovatrice avec des ambitions a. Le développement d’un service simple C’est par la sortie