Big data : un changement de paradigme peut en cacher un autre : opportunités et menaces liées à l'émergence de nouveaux écosystèmes

Big data : un changement de paradigme peut en cacher un autre : opportunités et menaces liées à l'émergence de nouveaux écosystèmes

Big data : un changement de paradigme peut en cacher un autre : opportunités et menaces liées à l'émergence de nouveaux écosystèmes
Éditeur: EDP sciences
201554 pagesISBN 9782759817801
Format: BrochéLangue : Français

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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