Big Data - Information Builders

Dr Wolfgang Martin
Analyste et adhérant
du Boulder BI Brain Trust
Monétisation des données : comment identifier
de nouvelles sources de revenus au sein des Big data ?

Les Big data
Démystifier les Big data.
Les incompréhensions typiques des Big data.
Une définition des Big data.
Monétiser des données.
Les 5 sources de revenus.
Organiser la monétisation des données.
La gouvernance des Big data.
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© 2013 S.A.R.L. Martin

Mythes sur les Big data (I)
Mythe n° 1: Big data = Hadoop
Les Big data sont plus qu’une technologie.
La technologie de Hadoop est complémentée par NoSQL
et des bases de données analytiques MPP.
Mythe n° 2: Big data = en mémoire
Les technologies des Big data profitent d’une combinaison
de mathématique et de technologies logicielles et
hardware.
Mythe n° 3: Big data = analyses statiques
Les Big Data comprennent l’analyse des flux de données,
donc analyses en temps réel.
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Mythes sur des Big data (II)
Mythe n° 4: Les Big data ne sont qu’un problème
de stockage de données.
Les Big data veulent dire « analytique ».
L‘analytique crée la monétisation et le potentiel
de la transformation.
Mythe n° 5: Big data = analyse des médias sociaux.
Big data = transactions + interactions + observations.
Mythe n° 6: Les Big data jouent un rôle uniquement
dans le commerce.
Les Big data jouent un rôle partout.
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Big data – une définition
Caractéristiques de la définition:
les trois Vs,
information comme bien (“asset”),
traitement de l’information d’une manière rentable et
innovatrice,
meilleures compréhension et prise de décision.
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Big data” is high-volume, -velocity and -variety information
assets that demand cost-effective, innovative forms of
information processing for enhanced insight and decision
making. (Gartner [1])
[1] confer Forbes (accès au 10 avril 2013)
http://www.forbes.com/sites/gartnergroup/2013/03/27/gartners-big-data-definition-consists-of-three-parts-not-to-be-confused-with-three-vs/