Enjeux et usages du big data (2e éd.)
Coll. Information numérique - Traitement, interprétation, communication

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Langue : Français
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Thème d'Enjeux et usages du big data (2e éd.)

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Ouvrage 152 p. · 16.4x24 cm · Broché · 

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Le développement spectaculaire d’internet, des réseaux sociaux, de la technologie mobile et des objets connectés provoque une croissance exponentielle des données à laquelle toutes les entreprises sont confrontées : c’est le phénomène du big data.

Cette nouvelle édition de Enjeux et usages du big data prend en compte les principales évolutions du big data et approfondit les nouveaux enjeux numériques parmi lesquels figurent l’analytique, l’expérience client, le cloud, les réseaux sociaux et les objets connectés. Les exemples et les cas ont été entièrement renouvelés afin d’être au plus près des préoccupations actuelles des entreprises. L’ouvrage met également l’accent sur les méthodes, les techniques et les ressources nécessaires pour permettre aux entreprises d’entrer avec succès dans l’ère de l’information à grande échelle.

Cet ouvrage concis et didactique s’adresse aux dirigeants d’entreprise, aux managers opérationnels et aux professionnels des systèmes d’information, ainsi qu’aux étudiants des écoles de commerce, d’ingénieurs et des universités, soucieux de comprendre les problématiques et les applications du big data.
Introduction : les mégadonnées au cœur de la révolution digitale

Partie 1 — Origines et enjeux du big data

Chapitre 1
Qu’est- ce que le big data ?


1. Essor des réseaux sociaux, des objets connectés et du cloud
2. Définition et caractéristiques du big data

Chapitre 2
Enjeux du big data et du digital


1. Quand les données créent de la valeur
2. Big data et transformation digitale
3. Un défi technologique majeur
4. Big data et qualité des données
5. Big data et protection des données personnelles
6. Ouverture des données publiques
7. Prévisions de croissance du marché big data

Chapitre 3
Exemples d’usage du big data

1. Quand le big data apporte des réponses au marketing
2. Vers une gestion intelligente et responsable de l’énergie
3. Le métier de l’assurance réinventé
4. Les mégadonnées pour améliorer la santé
5. Un levier de transformation des services publics
6. Du journalisme traditionnel au data journalism (journalisme de données)
7. Et tant d’autres domaines d’application

Partie 2 — Technologies et méthodes du big data

Chapitre 4
Technologies du big data


1. Problématique technique
2. Solutions techniques du big data
3. La rencontre du big data et du cloud computing
4. Big data et web sémantique

Chapitre 5
Méthodes et techniques d’analyse du big data


1. Analyse des données massives
2. Principales techniques d’analyse des données massives
3. Techniques de visualisation

Partie 3 — Comment tirer parti du big data ?

Chapitre 6
Compétences et ressources humaines


1. Le virage du digital et de l’analytique
2. Montée en puissance des data scientists

Chapitre 7
Gérer un projet big data


1. Caractéristiques d’un projet big data
2. Quel retour sur investissement pour le big data ?
3. Étapes d’un projet big data
4. Risques à prendre en compte

Conclusion : en route vers les smart data

Bibliographie

Index
Christophe Brasseur, ingénieur diplômé de l’ESTP et de l’IAE, travaille depuis plus de 25 ans dans les systèmes d’information. Il a participé à de nombreux projets internationaux dans des postes de conseil et de management, principalement dans le secteur des services publics, de l’industrie et de l’énergie. Il est actuellement Senior Manager chez Capgemini.