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ISBN : 2130652115
Éditeur : Presses Universitaires de France (22/04/2015)

Note moyenne : 2.67/5 (sur 3 notes)
Résumé :
Notre époque produit quantité de données. Toutes ces données, utiles pour la conduite de machines, la surveillance d’ouvrages d’art ou pour notre vie sociale, économique, sentimentale... laissent des traces ou des scories. Ces traces maillent le monde et sont conservées de manière croissante. Le Big Data (ou mégadonnées) y trouve des modèles pouvant améliorer les décisions ou opérations et transformer les firmes.
C’est ainsi que nos recherches sur Google ou W... >Voir plus
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Critiques, Analyses et Avis (3) Ajouter une critique
mf1990
  18 juillet 2015
J'ai connu ce livre grâce à l'opération Masse Critique de Babelio, sans laquelle je n'aurai pas eu l'opportunité de le lire.
Bien que connaissant le concept de "Big Data" de nom, pour l'entendre parfois dans des articles, je n'en connaissais pas réellement la signification.
Ce petit livre de la célèbre collection "Que sais-je" tente en 127 pages de nous éclairer.
Classé dans la sous-collection "Sciences", le livre de Pierre Delort (créateur du cours de Big Data en 2011) se propose d'évoquer les origines du Big Data, ses outils et méthodes ainsi que ses effets.
N'étant pas une « scientifique » ni une « geek » dans l'âme, j'ai eu du mal à comprendre tout ce que l'auteur voulait dire…
J'ai bien compris la base : à notre époque, nous générons des données numériques en très grandes quantités et elles sont conservées, stockées afin d'être utilisées plus tard, à des fins différentes. Ces traces numériques peuvent être exploitées grâce aux mathématiques et aux statistiques, qui vont découvrir des modèles d'utilisation. Ceci nous permettant des avancées importantes, par exemple en matière d'aviation (prévoir les problèmes récurrents des moteurs, comment les concevoir afin qu'ils s'usent moins vite) ou en matière de santé (une recherche Google sur la grippe reliée à des visites chez le docteur permet de prévoir une épidémie), … Soit dit en passant, Google et Facebook sont les deux firmes les plus avancées sur le Big Data...
Là où ça se complique, c'est l'explication des « modèles » mathématiques et les technologies du Big Data. D'ailleurs, l'auteur précise page48 : « un lecteur peu intéressé par les évolutions des composants matériels des ordinateurs peut passer directement au point II ». Ou encore page 73 : « ce livre ne traite pas de statistiques, cependant les statistiques inductives sont au coeur du Big Data. Leur vocabulaire est très spécifique et constitue souvent un frein à la compréhension des concepts. Nous prendrons parfois des raccourcis avec les mathématiques afin de définir une zone commune d'échanges entre manageurs et statisticiens, leur incompréhension mutuelle constituant une des plus formidables barrières à l'utilisation du Big Data. »
Le dernier chapitre présente les moyens d'intégrer le Big Data dans les entreprises afin d'en tirer des bénéfices (améliorer les décisions, transformer une production, un marché,…). Il existe notamment de nouveaux postes à créer, en lien avec le concept, qui nécessitent des compétences variées : technologique, statistique, business,…
Le but de l'ouvrage est finalement de s'adresser à l'économie des organisations des firmes (cela est dit clairement dans la conclusion). de ce fait, je pense que ce petit livre n'est pas adapté à un large public mais est plutôt destiné aux spécialistes ou aux personnes qui s'intéressent réellement au Big Data afin de l'exploiter au mieux. Même si certains exemples concrets permettent de bien cerner les enjeux, d'autres parties ne parleront qu'à des lecteurs avisés.
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ClaireDoc
  20 juillet 2015

J'ai choisi ce livre dans la dernière masse critique, pensant pouvoir découvrir plein de secrets sur les géants Facebook et Google. C'est le cas, mais une grande partie du livre est consacré à des aspects techniques, et là j'ai eu plus de mal.
La partie sur le « Google flu », c'est à dire la prédiction des pics d'épidémie grippale grâce aux requêtes de recherche sur le moteur est extrêmement intéressante à connaître en détails.
Ce livre reste pourtant assez difficile d'accès pour les non initiés. A lire si votre entreprise s'intéresse au big data.

Lien : https://lireetclaire.wordpre..
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CrazyCat
  25 juin 2015
Ce livre est une excellente introduction au Big Data, accessible à tous.
Les exemples donnés sont à la fois simples et parlants, compréhensibles, et permettent de se faire une très bonne idée de ce qu'est le concept de Big Data et quels sont ses intérêts et limites.
Il ne s'adresse pas aux "techniciens" mais plutôt à des décideurs ou des prescripteurs qui veulent comprendre les préceptes et les buts et utilités du Big Data.
Je conseille aussi de le lire par curiosité personnelle, vous comprendrez ce que Google et d'autres font de vos données.
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Citations et extraits (5) Ajouter une citation
mf1990mf1990   18 juillet 2015
Il est difficile de se représenter ce que signifient méga, giga ou téraoctets. Si, à la place d'un octet (unité numérique nécessaire pour coder un caractère) nous prenons une seconde, une kiloseconde (c'est-à-dire 1 000 s) représente 17 min, soit le temps de cuisson d'un (gros) œuf, une mégaseconde représente 12 jours, c'est-à-dire les deux tiers du cycle d'une mouche, d’œuf à adulte, une gigaseconde, 32 ans, soit le tiers d'une - longue - vie d'humain. La téraseconde, 33 000 ans, nous amène à la dernière glaciation, une pétaseconde à la moitié de la période nous séparant des derniers dinosaures, une exaseconde représente 7 fois l'âge de la planète, une zettaseconde 2 300 fois l'âge de l'univers, et la yottaseconde 2,3 millions de fois...
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mf1990mf1990   18 juillet 2015
L'approche scientifique classique [...] est basée sur l'hypothèse initiale formulée par les scientifiques. Ceux-ci cherchent ensuite les moyens pour acquérir des données leur permettant de la conforter ou la réfuter. Les données sont le facteur limitant. Dans les approches massives, c'est la formulation d'une hypothèse pertinente permettant d'expliquer les données qui est le facteur limitant. La logique de recherche est inversée et l'on parle, pour le Big Data de démarche "data driven", au lieu d'"hypothesis driven" : les chercheurs partent des données et cherchent des régularités, ou des singularités, pouvant susciter des hypothèses. L'information fournie par les données obtenues en masse, sans a priori, constitue une alternative valable, complémentaire et parfois nécessaire aux approches classiques basées sur l'hypothèse initiale formulée.
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mf1990mf1990   18 juillet 2015
Nombre de nos activités - échanger avec des amis, admettre des collègues comme relations, remplir un formulaire, téléphoner, voyager, écouter de la musique... - font appel aux TI (Technologies de l'Information). Comme le révèlent ces divers exemples, les traces numériques que laissent ces activités rassemblées, stockées et accumulées, à coûts désormais admissibles en regard de ce qu'il est possible d'en extraire. Et aussi ténues que soient ces traces, leur volume permet aujourd'hui d'en extraire des modèles indicateurs, voire délateurs, de nombreux de nos comportement... à venir.
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mf1990mf1990   18 juillet 2015
Des données diverses sont donc générées et stockées partout et tout le temps. Elles imprègnent le monde, et leur volume permet d'extraire du sens d'informations pourtant très clairsemées. Plus les données sont nombreuses et couvrent des domaines variés, davantage pouvons-nous adopter, formellement, des raisonnements inductifs et non déductifs. C'est ce qui fait la spécificité du Big Data.
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mf1990mf1990   18 juillet 2015
Toutes ces données, utiles pour la maîtrise de machines ou notre vie sociale, économique, voire sentimentale, laissent des traces, des scories, qui sont de plus en plus souvent conservées. C'est de cette profusion de données sur de nombreux domaines que résulte le Big Data ou mégadonnées.
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