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3 technologies émergentes pour l'Europe
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CONCOURS OPEN DATA SNCF | Time Is Life

jerome larose's insight:

Un marathon de gestion de qualité de données ...

Jérôme Larose, Data Scientist pour Time Is Life

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[Big Data] HDInsight : utilisation de Hive dans un cluster Hadoop - Time is Life

[Big Data] HDInsight : utilisation de Hive dans un cluster Hadoop - Time is Life | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Ce billet montre comment charger et manipuler des données dans une table Hive, au sein d’un cluster Hadoop HDInsight. La démonstration sera présentée sous 2 contextes principaux : localement (i.e., là où se trouve le cluster), via Hadoop Command Line et à distance (i.e., sur une machine personnelle), avec Azure Powershell. …
jerome larose's insight:

Le Big Data par l'exemple. Time Is Life poursuit son exploration de la nouvelle plate-forme très prometteuse HDInsight. Aujourd'hui , focus sur Hive dans un cluster Hadoop ...

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Partenariat entre Google et l'Inria

Partenariat entre Google et l'Inria | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Le géant américain de l'internet Google et l'Institut national de la recherche en informatique et automatique (Inria) ont annoncé lundi la signature d'un ...
jerome larose's insight:

L'innovation est en marche ...

Jérôme Larose, Time is Life

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Hitachi Data Systems modernise l'infrastructure de stockage de la ... - Global Security Mag

Hitachi Data Systems modernise l'infrastructure de stockage de la ... - Global Security Mag | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Datanews.be
Hitachi Data Systems modernise l'infrastructure de stockage de la ...
Global Security Mag
Hitachi Data Systems Corporation a mené un projet de modernisation de l'infrastructure de stockage de la Gendarmerie Nationale.
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Data et Profilage: L'impact des technologies sur la publicité ... -

Data et Profilage: L'impact des technologies sur la publicité ... - | Nouvelles tendances BI | Scoop.it


Il est 8h20, M. Martin sort de son appartement et en montant dans l'ascenseur ouvre sur son iPhone l'application de la société de transports de sa ville.

jerome larose's insight:

Un cas illustrant la notion de profilage par l'analyse comportementale et les données 

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L'Insee révise à la baisse sa prévision de croissance pour 2013 - Le Figaro

L'Insee révise à la baisse sa prévision de croissance pour 2013 - Le Figaro | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Le Parisien
L'Insee révise à la baisse sa prévision de croissance pour 2013
Le Figaro
Souvent prise pour bouc émissaire par les politiques à gauche, l'Allemagne aidera pourtant cette année la France à sortir la tête de l'eau.
jerome larose's insight:

Il va falloir être d'autant plus vigilant sur les activités clés de nos entreprises.

 

Jérôme Larose , Time Is Life

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Le CAC 40 survivra-t-il au choc numérique à venir ? | Le Cercle Les Echos

Le CAC 40 survivra-t-il au choc numérique à venir ? | Le Cercle Les Echos | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
jerome larose's insight:

Que se passera t il quand Google décidera d'attaquer tous les marchés grâce à ses connaissances sur chaque internaute ? Un nouvel axe d'étude pour encourager l'innovation.

 

Jérôme Larose, Créateur de Richesse et d'Apprentissage pour Time Is Life

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Interview : Time is Life - Créateur de richesses et d'apprentissage - Les dossiers de Ma Cyber Assistante

Interview : Time is Life - Créateur de richesses et d'apprentissage - Les dossiers de Ma Cyber Assistante | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Voici l'interview de Jérôme LAROSE, spécialiste dans la création de logiciels informatique qui nous parle de son activité et nous conseille sur le sujet.
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Samsung met un pied dans la 5G | Silicon

Samsung a réalisé, avec succès, un test de transfert de données à la 5G à 1 Gbit/s. Mais les premières solutions commerciales n'arriveront pas avant 2020.
jerome larose's insight:

Et une innovation de plus, le BYOD est pour bientôt, préparez vous !
Jérôme Larose,Wealth and Learning Creator
Time Is Life

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Larose Jérome | LinkedIn

View Larose Jérome's professional profile on LinkedIn. LinkedIn is the world's largest business network, helping professionals like Larose Jérome discover inside connections to recommended job candidates, industry experts, and business partners.
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Rescooped by jerome larose from Modern Marketer
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Social Media Predicts Oscar Winners [INFOGRAPHIC]

Social Media Predicts Oscar Winners [INFOGRAPHIC] | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Who will be the big Oscar winners? Social media has an answer, and it's in this infographic.

Via The Fish Firm II
jerome larose's insight:

Unbelievable but it works ...Datamining is powerfull and you can get it with our data specialists.

Jerome Larose, Data Scientist for Time Is Life

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Mayela Rodriguez's curator insight, February 25, 2013 8:45 AM

And the Oscar goes to.....social media

Maricarmen Husson's comment, February 25, 2013 1:27 PM
Yes! social media exactly predictions. Good! You are the expret winner!
Emanuele Rizzardi's curator insight, February 26, 2013 11:26 AM

I Big Data non strutturati possono aiutare ad effettuare innumerevoli predizioni, a partire dalle "chiacchiere" fatte in rete, come dimostra l'analisi effettuata da Meltwater Group riguardo le previsioni per la notte degli Oscar.

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Bientôt un service Big Data quasi-temps réel sur le Cloud d'Amazon - ZDNet

Bientôt un service Big Data quasi-temps réel sur le Cloud d'Amazon - ZDNet | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
ZDNet
Bientôt un service Big Data quasi-temps réel sur le Cloud d'Amazon
ZDNet
D'après le site britannique The Register, Amazon prépare le lancement d'un service Cloud de Big Data.
jerome larose's insight:

Challenge difficile à relever, attendons de voir à l'usage ...

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La vélocité du Raspberry Pi 2 confirmée par des benchmarks - Silicon

La vélocité du Raspberry Pi 2 confirmée par des benchmarks - Silicon | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Des gains en vitesse allant de x3 à x30 sont constatés avec le Raspberry Pi 2. Mathematica est 6,6 fois plus véloce sur cette version du Pi.
jerome larose's insight:

Compatible avec Azure , cette nouvelle carte offre de nombreuses possibilités pour de l'analyse temps réel. Démo éprouvée par Microsoft aujourd'hui lors des TechDayz

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Open data et tourisme « Etourisme.info

Open data et tourisme « Etourisme.info | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Le quotidien du eTourisme (#OpenData et #Tourisme via @filifab @etourismeinfo http://t.co/GYox9cJrvd)
jerome larose's insight:

Comment joindre la technique à l'agréable

Jérôme Larose, Time Is Life

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Un club "big data" pour les services financiers - cBanque.com

Un club "big data" pour les services financiers
cBanque.com
Son adoption a beau être encore en émergence, il ne fait plus guère de doute aujourd'hui que le concept de "big data" est en passe de transformer la manière dont les entreprises ?
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Data center : Microsoft rejoint Facebook dans l'Iowa - ITespresso.fr

Data center : Microsoft rejoint Facebook dans l'Iowa - ITespresso.fr | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
ITespresso.fr
Data center : Microsoft rejoint Facebook dans l'Iowa
ITespresso.fr
La localisation du data center – en l'occurrence, la banlieue ouest de Des Moines, capitale de l'Iowa – a davantage d'implications stratégiques.
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L'Internet 'partout' permettrait 613 milliards de dollars de gains en ... - ZDNet

L'Internet 'partout' permettrait 613 milliards de dollars de gains en ... - ZDNet | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
L'Internet 'partout' permettrait 613 milliards de dollars de gains en ...
jerome larose's insight:

Pour que la mobilité soit sans limite ...

Jérôme Larose , Time Is Life

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A quoi reconnait on une "vraie" technologie "in memory" ? | Time Is Life

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BIG DATA : j'y vais ou j'y vais pas ?

BIG DATA : j'y vais ou j'y vais pas ? | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
jerome larose's insight:

La gestion des données est aujourd’hui une problématique majeure pour les entreprises. Selon les données d’IBM, nous générons 2,5 trillions d’octets de données chaque jour. « Ces données proviennent de partout : de capteurs utilisés pour collecter les informations climatiques, de messages sur les sites de médias sociaux, d’images numériques et de vidéos publiées en ligne, d’enregistrements transactionnels d’achats en ligne et de signaux GPS de téléphones mobiles, pour ne citer que quelques sources. » Toutes ces données sont connues sous le nom de Big Data.

Pourtant, dans leur ensemble les entreprises ne développent pas de stratégie Big Data et peu d’entre elles savent tirer parti de toutes ces données, sur les produits, les clients, etc ..

 

SAS et SourceMedia ont organisé une rencontre avec des professionnels de la gestion de données. Selon leurs résultats, seulement 12% des organisations rencontrées utilisent une stratégie Big Data dans leurs opérations quotidienne. 5% sont encore en phase d’essai, ils entament leur découverte. 11% envisagent de l’utiliser un jour, 23% ne s’y intéressent pas et enfin  9% ne savent tout simplement pas ce que c’est.

Pourtant, la majorités des personnes interrogés reconnaissent que l’analyse détaillée des donnés est une priorité à l’heure d’appuyer des décisions d’affaires, avec un système interne de rapport plus détaillé et un meilleur accès à l’information.

Mais pourquoi les entreprises restent-elles frileuses quant à l’utilisation d’une stratégie Big Data ? Pour 21% des personnes interrogées il s’agit d’un manque de connaissance,  ensuite 15% ne comprennent pas les bénéfices que cela pourrait leur apporter, 9% n’ont pas les supports nécessaires et 9% manquent de données de qualités dans leur système.

 

Les perspectives des entreprises au niveau de la Big Data.

 

A l’horizon 2014, 14% pensent « très probablement » utiliser la Big Data, 19% ont répondu  que « en aucun cas ». Les préoccupations les plus importantes se tournent vers la qualités des donnés et leur fiabilité, l’accès à la correction des donnée, la conciliation entre les données dissemblables, la manque de contrôle des organisation sur les données, la sécurité, la conformité avec la législation et les opportunités. Le type de donnée recueilli pour le prise de décision dans les organisations incluent : les données du côté de l’acheteur à 62%, c’est-à-dire des donnés en catalogues ou pages web utilisé pour l’achat de produits finaux. Les données du côté du vendeur à 61%, c’est-à-dire les inventaires, matières premières et les autres sur la chaine de distribution et enfin la MRO (Maintenance, rèparation et opérations) pour 40%.

 

SelonTodd Wright, Global Product Manager chez SAS DataFlux Data Quality « Big Data ou non, la gestion des donnés aident à déterminer les entreprises qui prospèrent et lesquelles vont rencontrer des problèmes dans les prochaines années »,  « Les 12% des organisations qui utilisent la big data bénéficient d’un avantage certain au niveau de la compétitivité ».

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Big Data : IBM participe à 2 nouveaux projets pour rendre les villes ... - Decideo

Big Data : IBM participe à 2 nouveaux projets pour rendre les villes ... - Decideo | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Big Data : IBM participe à 2 nouveaux projets pour rendre les villes ...
Decideo
Nous produisons tous les 2 jours un nombre de données équivalent à celles qui existaient en 2003.
jerome larose's insight:

Un nouveau projet innovant àl'étude chez IBM

Jérôme Larose, Time Is Life

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Business intelligence : l’apprentissage nécessite une implication plus poussée des entreprises | L'Atelier: Disruptive innovation

Business intelligence : l’apprentissage nécessite une implication plus poussée des entreprises | L'Atelier: Disruptive innovation | Nouvelles tendances BI | Scoop.it
Les étudiants qui se destinent aux métiers du traitement analytique des données ne possèdent pas tous les outils nécessaires à leur réussite présente comme future.
jerome larose's insight:

Voilà pourquoi Time Is Life s'implique dans la formation !

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Business intelligence - Wikipedia, the free encyclopedia

Business intelligence (BI) is a set of theories, methodologies, processes, architectures, and technologies that transform raw data into meaningful and useful information. BI can handle large amounts of information to help identify and develop new opportunities. Making use of new opportunities and implementing an effective strategy can provide a competitive market advantage and long-term stability.[1]

BI technologies provide historical, current and predictive views of business operations. Common functions of business intelligence technologies are reporting, online analytical processing, analytics, data mining, process mining, complex event processing, business performance management, benchmarking, text mining, predictive analytics and prescriptive analytics.


Though the term business intelligence is sometimes a synonym for competitive intelligence (because they both support decision making), BI uses technologies, processes, and applications to analyze mostly internal, structured data and business processes while competitive intelligence gathers, analyzes and disseminates information with a topical focus on company competitors. If understood broadly, business intelligence can include the subset of competitive intelligence.[2]

jerome larose's insight:

The original definition of Business Intelligence by Wikipedia

Provided by Jérôme Larose, DataScientist for Time Is Life

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BIG DATA : How to build a SMD (Social Media Dashboard) in 4 steps

 

As consumer social media use has proliferated, so too has the number of businesses trying to take advantage of the channel. Many do so under the limited belief that social media is just another great channel with which to communicate with their target audience. What these companies are failing to see however is the huge potential offered by these channels as a source of data. Far from being just a communications channel, social media, when analyzed properly, can give companies real, actionable insights for their business.
Social media monitoring has become an important part of not only understanding consumers’ behaviour, thoughts and ideas, but gaining insight into established and emerging markets through how people are discussing a certain topic or brand online.
Often however, the type and amount of data made available through social media monitoring can feel overwhelming, so how do you make it actionable and relevant?
Writing reports from social media data is our bread and butter here at Brandwatch so we thought we could share our four step guide to ensuring a successful outcome.


Step 1 – Starting Out

 

When creating a social media report the first thing you have to ask yourself is what type of insight will be most valuable for your business. Do you need to see how your brand is perceived, are you looking at a competitor or are you looking at an industry trend? Why are you producing a report in the first place?
We would also recommend you consider the following additional points before you start:


Who:

 

What your report shows and explores will differ according to who is going to be reading it.


What:

 

If the scope of your report is too broad, it will be very difficult to get interesting insights from the data. A generic goal will make it very difficult to produce an interesting report. For example, setting the question “is there demand for bacon flavoured ice cream?” will yield a much clearer answer than “what do people think about bacon ice cream?” Monitoring tools can provide you with lots and lots of data but without any direction as to what you want that data to answer, it can be very difficult to segment and understand.


When:

 

What date range do you want to look at? Have you a specific period in mind? Whatever the case, make sure it’s a long enough period to make the results representative. We find that a date range of 3-6 months is usually sufficient, though sometimes we look at a year if we are analyzing long-term trends.


Where:

 

Do you want mentions from across the world? From a specific market? From a specific website or group of sites?


Once you’ve considered all of the above, write it all up into a clear brief.


Step 2 – The Data Quest

 

Once you’ve written your brief, the next step is to collect the data you want. This is done through writing queries.
Getting your query right is perhaps the most important part in the whole process; it is what everything else in your report is based on. Come up with an ineffective query and you will get bad, irrelevant and useless data.
Some queries are very simple: if you are searching for a brand or product with a very distinctive name (Nescafe, say, or Logitech), then clearly this is going to be much simpler than trying to search for the brand Orange or Boots. You need to make sure that your query is as clear as possible and that the word(s) that you are searching for cannot be understood within any another context. The risk otherwise is that you pull out a large amount of unspecified data. With our examples you would therefore need to specify ‘the phone network Orange’ or ‘the pharmacy Boots’.
Bear in mind that there is no such thing as a perfect query, but you should be aiming for roughly 90% or above accuracy.


Step 3 – Data, Data Everywhere. Now what?

 

The next step you’ll need to take is to segment your data to get some juicy insights. It’s a good idea to familiarise yourself with the data a little first, so browse through the mentions to get a feel for the conversation.
It’s normal to have preconceived ideas about what the data is going to show, but try to keep an open mind. You should find from reading mentions that certain topics or trends emerge regularly. Use this insight, along with your brief, to decide how to segment your data – this could be by topic, brand, author type, mention type and so on.
You can then manually categorise your mentions by looking at a sample (400 mentions is the magic number for accuracy), or use rules to categorise them if the topic allows it.


Step 4 – Analyze, Analyze, Analyze

 

Now that you have a clean data set you can begin to answer the initial brief. Some common ways to report on the data are:
* Volume over time
* Volume by site type
* Top sites
* Volume by category
* Sentiment by category

When you are writing up your analyzis, always keep in mind the ‘so what?’ question. It is not enough to show what the data is saying; you also have to translate these findings into what it means for your brand or business. You should try to make sure you are answering the questions posed in your initial brief, but equally don’t be afraid to work outside of the brief if you discover something interesting.
Ultimately the efficiency of the report will depend on the ability of its writer to extract meaningful insights from raw data but hopefully following the outlined steps will put that writer on the right path.

jerome larose's insight:

 

Interesting modelling strategy of BranWatch managers.

 

Jerome Larose, Data Scientist for Time Is Life

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Rescooped by jerome larose from Accelerating access to strategic information
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Mohamed A. Cherif - Consultant SQL Server

sp_MSForEachDBAdministrators...
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jerome larose's curator insight, February 4, 2013 3:48 AM

Tous les jours, une nouvelle astuce de notre expert DBA SQL SERVER.

La valeur ajoutée , nous vous l'offrons ...

 

Jérôme Larose, Data Scientist pour Time Is Life