Le Big Data vécu à l’instant T, par trente acteurs et utilisateurs, au cœur de cette mutation technologique, c’est ce que tente de nous apporter l’EBG à travers son guide « L’Encyclopédie des Big Data 2016 ».

Vous y trouverez une myriade de cas concrets à explorer à travers l’expérience de Directeurs Scientifiques, Directeurs Marketing, Chief Data Officers, Data Scientists, professeurs, consultants.

L’ouvrage présente trois grandes thématiques : les concepts Big Data (Machine Learning, Data Privacy, Objets connectés…), l’impact des données massives sur la structure des entreprises et les transformations en cours (désilotage, modèles d’attribution, Data Gouvernance), puis les solutions techniques apportées (tracking, A/B testing, text mining, temps réel) et les nombreux outils qui les accompagnent (Python, R, Hadoop, Spark).

Après quelques notions de vocabulaire, vous serez comme un poisson dans l’eau. Les use cases de quelques grands noms du marché, vous font naviguer autour des 5S (Stratégie-Sourcing-Sélection-Signifier-Symboliser) versus les 3V (Volume-Variété-Vitesse), des algorithmes, du crowdsourcing, de la Data Privacy, des DataViz, du Machine Learning, des objets connectés, de l’Open Data, de la sécurité, du Smart Data…

  • chez Kiabi, les algorithmes permettent de cibler les clients pour leur proposer les produits qui leurs correspondent ;
  • Voyages-sncf.com, via ses algorithmes proposent des voyages aux internautes en fonction des recherches qu’ils ont effectuées précédemment, leur destination rêvée, mais aussi en fonction de leur point de départ ;
  • sur les sites e-commerce, des algorithmes basés sur le Machine Learning ajustent l’ordre d’affichage des produits pour booster les taux de conversion ;
  • Waze et son application d’itinéraire en temps réel utilise le crowdsourcing ;
  • à la SNCF, le site garantiedesgares.com permet aux usagers de signaler des dysfonctionnements en direct ; l’application Tranquilien permet d’identifier le prochain train dans lequel il y a suffisamment de places pour s’assoir : dans ces deux cas il s’agit de crowdsourcing ; quant au Smart Data, il a été utilisé pour alimenter un algorithme de recommandation identifiant la meilleure gare de départ de l’internaute ;
  • la maintenance prédictive concerne particulièrement les secteurs de l’industrie, tels que le transport, l’aviation, l’énergie, le gaz ;
    Sanofi vient de s’allier avec Google dans la lutte contre le diabète ; et dans un autre domaine, la conception d’applications d’assistances aux personnes âgées, la groupe Sanofi utilise le temps réel ;
  • dans l’industrie, les Smart Factories se développent sous l’impulsion des objets connectés et permettent l’anticipation de pannes, plus de flexibilité, des simulations et reconfiguration des machines et des gains de productivité et d’énergie ;
  • pour le groupe Argus, l’enjeu est de récupérer les annonces du marché du véhicule d’occasion, pour rendre compte des fluctuations du marché en temps réel.

Chez Octopeek, nous accompagnons nos clients Grands Comptes, en intervenant en immersion au sein de leurs équipes. Nous gérons toute la chaîne de valeurs Big Data, depuis l’audit de l’existant, jusqu’à la Data Science, en passant par la mise en œuvre d’une architecture Big Data, l’enrichissement de données via l’Open Data, la création d’algorithmes prédictifs…

Nos expériences cumulées dans la banque, l’assurance, l’automobile, les télécoms, l’aéronautique, nous permettent d’alimenter nos brainstormings et notre pôle R&D. Nous proposons nos propres algorithmes d’enrichissement de données. Nous recrutons des profils à haut potentiel toute l’année. Nous proposons par ailleurs,  des modules de formations à nos clients. N’hésitez pas à nous contacter pour en savoir plus.

« L’Encyclopédie des Big Data 2016 » est disponible en téléchargement gratuit sur le site de l’EBG, vous pouvez aussi les contacter pour obtenir un exemplaire imprimé : http://goo.gl/qoOyaG

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