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La société sous le Big Data

Grâce a la technologie du Big data les informations liées à notre vie privées sont recueillies chaque seconde, minute, … dans un but qui est totalement inconnu.

Le Big data permet de stocker d’énormes masses de données et donc par conséquent se révèle utile pour enregistrer des millions d’adresses, numéro de téléphone, identifiants bancaires,  des choses qui se révèlent nous appartenir et que l’on n’a pas forcément envie de partager.

Les conversations téléphoniques sont-ils enregistrés ? Les emails ? Les sms. Ces questions font peurs, car on se dit que nos faits et geste sont surveillés.

Un projet « Big Brother » avait pour but l’espionnage de masse alors que ce projet était basé sur la technologie du Big data.

Dans une série américaine, person of interest, grâce au Big Data, on peut prédire les futurs crimes. Sera t-il vraiment possible de prédire un crime dans les années à venir?

Cependant pour vous rassurer  le Big data permet de stocker beaucoup de choses, mais  les conversations audio pèsent trop pour être toutes enregistrées. Vous en faites pas il vous reste encore un peu de liberté…Pour le moment.

Source :

http://sandsiv.com/blog/person-of-interest-big-data-analytics-as-entertainment/

http://www.economiematin.fr/news-big-data-donnees-volume-sophistication-archivage-stockage

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L’ évolution du Big data pour 2017.

Stocker, traiter et exploiter leurs données devient de plus en plus fréquent auprès des organisations. Ainsi, le Big data se doit d’évoluer afin de répondre à la forte demande des organisations, afin de répondre à plus de donnée.

D’après le magazine le monde, le Big data est appelé à croître de 35 % jusque qu’en 2019.

L’un des premiers enjeux concernant le Big Data en cette année 2017 est que le Big data deviennent instantané et abordable. Le Big data est en partie du a hadoop, qu’est ce que hadoop ?

Il s’agit d’un framework Open Source conçu pour réaliser des traitements sur des volumes de données massifs, de l’ordre de plusieurs petaoctets (soit plusieurs milliers de To). Il s’inscrit donc typiquement sur le terrain du Big Data. Géré sous la fondation Apache, il faut savoir aussi que Hadoop est écrit en Java.

Afin d’améliorer le Big data, il faut alors porter des modifications dans le hadoop, d’après le monde  en 2017, les possibilités pour accélérer Hadoop vont se multiplier. Ce changement a déjà commencé, comme en témoigne l’adoption de bases de données hautes performances comme Exasol ou MemSQL, de technologie de stockage comme Kudu, ou encore d’autres produits permettant l’activation d’exécution de requêtes plus rapides.

 

 

Source :

http://blog.octo.com/hadoop-une-plateforme-de-reference-pour-faire-du-big-data/

http://hortonworks.com/apache/hadoop/

La machine learning et le Big data

A quoi consiste la «  machine learning » ?

Cela consiste en la mise en place d’algorithmes en vue d’obtenir une analyse prédictive à partir de données, dans un but précis.

C’est en quelque sorte l’apprentissage par l’exemple. En fait, on va créer un programme qui crée un programme, plutôt que de tenter de définir des règles qui définissent avec certitude un évènement. On imagine qu’avec une masse importante de donnée, définir des règles serait fastidieux. C’est une branche des stats, nourrit pat l’informatique ou l’enjeu est de tirer du sens, de faits empiriques et de donné empirique.  Cependant il faut savoir faire la part des choses,  est demander des corrélations pas impossibles à trouver.

Le machine learning se décompose en 2 étapes: une phase d’entrainement (on apprend sur une partie des données) et une phase de vérification (on teste sur la seconde partie de données).

Nous aurons donc 3 phases: la Représentation, l’évaluation , l’Optimisation. La phase de représentation consiste à trouver le modèle mathématique le plus adapté. Il existe un nombre important de modélisations. Enfin, l’évaluation mesure l’écart entre le modèle et la réalité des données de tests. L’optimisation vise à amenuiser cet écart.

3 méthodes basiques:

– la Classification: modélisation de plusieurs groupes de données dans des classes existantes. Par exemple: la classification des orchidées, la tendance d’un parti politique…

– le Clustering: ressemble à la classification mais ce ne sont pas des classes connues.

– la Régression: les données sont liées à d’autres données numériques par une corrélation (une droite, une courbe, une tendance).

Le Machine learning permet  alors  a certain d’organisation d’innover comme par exemple :  la voiture autonome de Google, classification des emails dans gmail, la traduction en temps réel de Skipe, la reconnaissance vocale Siri d’Apple, détection de fraude dans le monde de la banque, reconnaissance faciale, liste non exhaustive.

Pour en savoir plus sur le machine learning, vous pouvez regarder cette vidéo :

Source :

https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning

http://www.journaldunet.com/solutions/expert/56923/le—machine-learning—–quand-les-donnees-remplacent-les-algorithmes.shtml

Qu’est ce que le Big Data ?

Tout d’abord avec l’explosion quantitative des données numériques a obligé les chercheurs à trouver de nouvelles manières de voir et d’analyser le monde.

« Big data » se traduit par « Grandes données » en français. C’est en fait le terme utilisé pour désigner l’explosion du volume des données numérisées.

Il s’agit  alors de découvrir de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse et la présentation des données. Ainsi est né le « Big Data ».

Le Big data doit répondre à trois problématique Règle des 3v :
Volume important de données à traiter,
Variété d’informations provenant de sources multiples,
Vélocité à atteindre.

Il s’agit d’un concept permettant de stocker un nombre indicible d’informations sur une base numérique. Les géants du Web, au premier rang desquels Yahoo (mais aussi Facebook et Google), ont été les tout premiers à déployer ce type de technologie..

big-d

Source :

http://www.piloter.org/business-intelligence/big-data-definition.htm

http://www.webopedia.com/TERM/B/big_data.html

Big data et l’environemment

Supply chain, est une start-up parisienne de Biotrat, qui a pour objectifs de garantir la qualité des produits périssables en recueillant en permanence et en analysant les données sur leur environnement.Ils placent alors des capteurs donnant les variables de l’environnement des produits périssables. Les variables suivies sont principalement la température, l’hygrométrie (est la quantité relative d’eau présente dans un gaz. De façon générale, ce gaz est assimilé comme étant de l’air. ),l’exposition à la lumière, les chocs.

La qualité d’un produits comme on sait se dégrade, le big data va permettre de mesurer les impacts (afin de savoir si on conserve les éléments ou qu’on les jette)

Le système développé par Biotraq aide donc ces clients à réduire ces pertes, c’est un outil qui sera indispensable au personne qui voudront faire un profit, dans l’exploitation des fruits et des légumes. Il permet, de plus de renforcer la confiance dans la qualité du produit mis en vente et peut aussi concourir à améliorer les pratiques dans la supply chain.

Enfin il est un moyen de lutte contre le gaspillage alimentaire, un phénomène devenu très préoccupant dans les sociétés industrialisées.

 

Comment marche Biostaq ?

 

« Biotraq récupère les informations sur des serveurs. Nous faisons tourner les modèles d’analyse pour transmettre une information simple dédiée à la personne qui doit l’exploiter. Ce ne sera pas la même s’il s’agit, par exemple, du chauffeur du camion, du responsable qualité ou du responsable logistique car ils ont des visions assez différentes », indique Oliver Duchesne de Lamott

Il faut savoir que Biotraq, qui est encore en face de test. Le système est proposée en mode SaaS avec un coût d’abonnement variant en fonction du nombre de capteurs.  La gestion en mode SaaS permet à une entreprise de ne plus installer d’applications sur ses propres serveurs mais de s’abonner à des logiciels en ligne et de payer un prix qui variera en fonction de leurs utilisations effectives.

Source : http://www.rungisandco.com/biotraq-jeune-pousse-de-rungisco-representera-linnovation-francaise-au-ces-2017-a-las-vegas/

http://www.usine-digitale.fr/annuaire-start-up/biotraq,477489

Big Data Paris 2017

 

Depuis 2012 on peut  trouver à Paris le Congrès Big data, c’est devenu chaque année un  événement  incontournable pour ceux qui suivent l’avènement de cette technologie c’est-à-dire pour  les geeks mais pas seulement pour les chefs d’entreprise qui sont de plus en plus à s’intéresser au Big Data, ou d’autre qui exploite déjà le Big data et viennent se renseigner sur les évolutions futures.

Cet événement  met en valeur les évolitions  qui est en rapport avec le Big data. Les entreprises, les investisseurs, les étudiants, les professionnels … Tous se croisent afin de partager leurs connaissances sur le Big data et se créer des contacts.

Le congrès a accueilli plus de 7000 participants en 2016, plus que en 2015 avec 6500 participants. On y présente les dernières innovations technologiques à travers des ateliers plus ou moins techniques permettant un accès tout public.

Les entreprises ou les particuliers peuvent venir présenter leur projet lors du Congrès afin d’obtenir des récompenses (trophées) lors de l’événement.

Parmi les lauréats 2016 il y a :

1er prix  Altares / Powerlinx déniche les meilleurs partenaires internationaux, pour les entreprises qui se lance à l’internaionnal, la capacité à trouver les bons partenaires étrangers est important. La plate forme américaine Powerlinx a été conçu pour dénicher les perles rares.

 2 ème prix : le Français Traxens suit les containers à travers la planète.

Via des boitiers bardés de capteurs Traxens propose une offre de suivi des containers de marchandises. Position, température, chocs,… : ses boîtiers remontent diverses données.

3 ème prix :  Medata.lab, des vêtements connectés pour diagnostiquer l’épilepsie

Améliorer le diagnostic de l’épilepsie. Tel est le défi relevé par le projet Medata.lab. Il met en oeuvre des vêtements connectés, pour capter les données de santé (électo-encéphalogramme, électro cardiogramme, etc).

Ces trois projets montrent les capacités du Big data sur le futur en thermes, de médecine, environnement et  d’économie. Le Big Data touche plusieurs domaines.

Source :

https://www.bigdataparis.com/

 

Big data et le sport

Le sport n’échappe pas à la révolution numérique. Si, dans ce domaine, l’exploitation des statistiques n’est pas nouvelle, le traitement automatisé et à grande échelle des données chiffrées (le fameux big data) est en passe de bouleverser en profondeur l’entraînement des athlètes, le travail des coachs et même l’activité des managers.

C’est en adoptant une approche analytique poussée des actions de ses joueurs que BillyBeane, a amélioré les résultats de son équipe de base-ball, les Oakland Athletics, au début des années 2000. Et c’est très naturellement aux États-Unis qu’ont été créées les premières entreprises dédiées au big data sportif. Tel le géant américain Stat.

La start-up s’apprête aujourd’hui à mettre sur le marché un premier outil adapté au traitement de données dans le domaine du football. Grâce à une technologie de reconnaissance faciale, il identifie les joueurs et comptabilise leurs actions en temps réel. Leur programme intéresse à la fois les clubs, les médias sportifs (grands consommateurs de statistiques), mais aussi les sociétés de pari sportif.

Au basket, est apparue en 2013 une nouvelle méthode de récoltage des donnés, en effet  la NBA implémente le SportVU, un systéme de tracking capable de capturer des données à hauteur de 25 fois par seconde sur les joueurs et leurs différentes interactions sur le terrain. Cela permet aux équipes qui utilise d’améliorer leurs performances, de revoir leurs stratégies, de poser certaines problématique.

Voila comme se présente le SportVU :

Le Big Data comme on peut encore le voir, est présent dans tout les domaines de la société.