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Pete Warden is spot on about being sceptical of data, but it is data visualisation, not data science, where caution is most crucial 
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There are already so many open source tools related to Big Data. Check out the below figure to find out about the most important open source tools for big data. In the near future we will describe each open source tool in more detail. At the moment you can click the logo’s to open the respective website.
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We can live with many of the uncertainties of big data for now, with the hope that its benefits will outweigh its harms, but we shouldn't blind ourselves to the possible irreversibility of changes—whether good or bad—to society.
Pierre Tran's insight:
Publié par le IEEE Computer Society, ce papier montre les nouvelles opportunités mais aussi les défis du Big Data. Le Big Data peut servir par exemple à déterminer le comportement des populations et à prédire leurs intentions. Dans le domaine scientifique; il peut servir à simuler le fonctionnement du cerveau humain pour essayer de découvrir des réponses aux maladies d'Alzheimer ou de Parkinson. Mais le Big Data présente aussi des défis éthiques. Les entreprises peuvent par exemple l'utiliser pour tracer l'activité de ses employés afin de mesurer leur performance et introduire de nouveaux processus métier.Avec les wearable devices (comme les Google Glass), les gens deviennent des caméras, la frontière entre le public et le privé devient floue. En fait, le principal défi du Big Data sera de préserver la vie privée.
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Pierre Tran's insight:
Pour Bernard Ourghanlian, ce qu'il y a de nouveau avec le Big Data, c'est tout d'abord la Volumétrie qui augmente de façon exponentielle et plus vite que la capacité de traitement. D'autre part part, c'est la Variété des données (capteurs, réseaux sociaux...) qui peut venir enrichir le contexte des données structurées. Enfin, c'est leur Vélocité. Bernard oublie de mentionner leur Véracité, le quatrième caractéristique des "Quatre V" d'IBM. L'analyse des Big Data peut permettre par exemple de prédire en temps réel les besoins d'approvisonnement des hypermarchés, ou de piloter automatiquement un hélicoptère.Le constat c'est que nous manquons cruellement de statisticiens, capables d'interpréter les données et de dénicher dans l'immense masse de données celles qui vont faire sens.Le Big Data permet de trouver ce qu'on ne cherche pas ! Le risque principal reste la "désanonymisation" des informations qui permet, en croisant des données, de retrouver l'identitté d'un internaute. Une des tendances du futur est le "machine learning", la capacité du logiciel à s'améliorer constamment grâce aux nouvelles informations qu'il reçoit.
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A Gartner report by Hung LeHong published earlier this year stated that much of the value of the Internet of Things (IoT) will come from the data it will generate. This, the report said, will make big data analysis a cornerstone of the success of the IoT, and a clear reason for CIOs to be involved. Brainstorm spoke to three CIOs about what level of strategic thought they’ve given to the IoT, and how they’ll deal with the volumes of data it will doubtless generate.
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Personne, ou presque, ne connaît Wikidata. Ce nouveau projet de la Wikimedia Foundation a été à peine mentionné dans la presse francophone.
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To make the data useful, you need to turn it into a narrative. To do that at scale, you need machines.
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There’s already a ton of data flying around, but the amount just scratches the surface of the data deluge that will come with the Internet of Things. Better get ready, says Snaplogic CEO Gaurav Dhillon.
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The H.A.T project takes a revolutionary approach of putting the person as central to data, design and innovation of future offerings, creating a home platform where a market to exchange our personal data for new products and services personalised for our data could exist.
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by Joseph Rickert When talking with data scientists and analysts — who are working with large scale data analytics platforms such as Hadoop — about the best way to do some sophisticated modeling task it is not uncommon for someone to say, "We have...
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Le mouvement d'ouverture des données publiques concerne aujourd’hui un nombre grandissant d'Etats et d'administrations. De New York à Paris, de Nairobi à Singapour, de plus en plus de territoires proposent des jeux de données en open data. Pour comprendre les enjeux de ce mouvement, l'une des premières idées techno-politiques à se diffuser à la vitesse des réseaux, il faut revenir sur ses origines. Il se trouve en effet au croisement de plusieurs cultures.
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The intent of Gartner’s advice is to restore order while we provide guidance to a panicking throng scrambling to buy limited edition big data toys. Gartner has advised caution to the market. But, panic in the streets and chaos often drowns out reasonable advice. Gartner believes big data is headed for the Trough of Disillusionment.
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A new book by Jeffrey Stanton from Syracuse Iniversity School of Information Studies, An Introduction to Data Science, is now available for free download.
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A question I often get when discussing online qualitative exercises is: what does the output look like? It’s true that qualitative data doesn’t come as easily packaged in a nice graph or chart as quantitative data does. In fact, how you analyze and captivatingly display qualitative results is a process that requires not only an analytical and logical mind but also a creative touch.
Pierre Tran's insight:
Trois étapes pour mettre en valeur une analyse de données qualitives. Le plus important est finalement de savoir raconter une histoire avec les données.
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We are a social entrepreneurship company that partners with the top universities in the world to offer courses online for anyone to take, for free.
Pierre Tran's insight:
Excellente introduction à MapReduce, Hadoop ainsi que NoSQL, avec des exemples d'utilisation de MapReduce pour différentes tâches comme le comptage de fréquence de mots, la multiplication en matrice, l'analyse de réseaux sociaux et les opérations de jointure comme dans une base de données relationnelle. Le cours se compose de vidéos accessibles via le bouton Preview.
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In continuing the search for open data one cannot possibly overlook the W3C (the World Wide Web Consortium). In my opinion the W3C has had more impact on our information technology lives over the past 18+ years than any other open standards or open source entity. [...] Specific to open data, W3C continues to play a central, albeit heretofore relatively quiet, role; that quietude will soon change. Despite the hype around Apache Hadoop and related open source “big data” projects, if one considers the term “big data” from a wider context, all the way out to what I like to call the Data Economy, then W3C plays a more strategic role than Hadoop and its many cousins. Let’s explore further.
Pierre Tran's insight:
Le Web Sémantique va permettre à tous les humains et à tous les objets connectés (Internet des Objets) de communiquer entre eux, de partager et de réutiliser les données sous différentes formes à travers des applications et des orgnisations en temps réel (Big Data). Le Web Sémantique, l'Internet des Objets et le Big Data ne sont que des vues légèrement différentes à travers le même prisme de l'Economie des Données. La notion de web sémantique du W3C existe depuis longtemps, mais les travaux sérieux n'ont commencé qu'à la fin des années 2000. Après quelques années de calme début des années 2010, le web sémantique et son proxy open data (Linked Data) pourraient bien faire un retour en force avec l'intérêt croissant pour l'open data, le big data et surtout la promesse d'un web des données programmable et intéropérable. Attendez-vous à la prochaine grosse innovation dans l'informatique et l'économie des données : le Data Oriented Software Development (DoSD).
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At a time when journalism is undergoing a profound crisis as a result of the rise of social networks, financing difficulties, and increasing layoffs in the media industry, the 1st Data Journalism Conference organised by the Spanish chapter of the Open Knowledge Foundation opened up a new direction for the profession; a future that paradoxically goes back to its origins: to the search for new sources, to objective accounts of events and to data analysis.
Chad Gaffield's curator insight,
July 8, 2013 8:29 AM
also could help increase sophistication in big data analysis... 
Una Sinnott's curator insight,
July 9, 2013 5:34 AM
An interesting look at the current state of data journalism. 
Fàtima Galan's curator insight,
July 16, 2013 4:31 AM
Great summary about the speakers talk given on the 1st Data Journalism Conference by Mar Cabra, Eva Belmonte, John Burn-Murdoch and Manuel Aristarán.
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From a Hortonworks page, this is how a modern data architecture looks like:
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A full 90 percent of all the data in the world has been generated over the last two years. Internet-based companies are awash with data that can be grouped and utilized. Is this a good thing?
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Collecting and analyzing information from simple cell phones can provide surprising insights into how people move about and behave—and even help us understand the spread of diseases.
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In Isaac Asimov’s classic science fiction saga Foundation, mathematics professor Hari Seldon predicts the future using what he calls psychohistory. Drawing on mathematical models that describe what happened in the past, he anticipates what will happen next, including the fall of the Galactic Empire.
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A l’occasion de la 2e édition du congrès Big Data à Paris, LeMagIT a tenté de comprendre quelles étaient les interrogations ainsi que les attentes de certaines start-up du secteur vis-à-vis de la création de la filière Big Data souhaitée par Fleur Pellerin.
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We are often asked where Sqrrl resides in the Big Data ecosystem. This is a great question since there is some much buzz (and confusion) about Big Data, and the larger picture often gets lost.
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The government’s big investment in big data is changing what we know and how we know it.
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Simple data analytics can sometimes seem like a misnomer. Technology that’s simple for engineers and IT may add complexity to business processes. And the inverse can be true for implementing agile analytics into traditional Business Intelligence (BI) systems. We often hear from customers in industries--ranging from retail to hospitality--that highly skilled teams struggle to deliver what the organization really needs: actionable and data-driven business insights.
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Une mise en garde contre l'acceptation aveugle des datavisualisations