STRATÉGIE BIG DATA
E L A B O R É E PA R : M O H A M E D WA E L
L A RA I E D H

PLAN
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Introduction
Stratégie Big Data
Big Data Et Informatique Décisionnelle
Comparaison du Big Data et de l’analytique classique Les possibilités du Big Data
Atouts sur l’entreprise
Exemples de données massives
Conclusion

INTRODUCTION
Les données sont le nouvel or noir et le Big Data est à coup sur un des enjeux majeurs des années à avenir, le passage à l’acte reste encore compliqué pour des entreprises en quête de repères afin de pouvoir mieux comprendre le client

STRATÉGIE BIG DATA
• Les big data, littéralement les « grosses données », ou mégadonnées parfois appelées données massives, désignent des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information. L'on parle aussi de datamasse en français par similitude avec la biomasse.
• Dans ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis

STRATÉGIE BIG DATA
• le phénomène big data est l'un des grands défis informatiques de la décennie 2010-2020 et en ont fait une de leurs nouvelles priorités de recherche et développement.
• Le Big Data a été défini par certains en fonction de trois V (volume, variété et vitesse). D’autres V ont aussi été ajoutés (vérité, valeur – vénalité est peut-être le suivant)
• Donc il ne s’agit plus de se focaliser sur le volume des données mais plutôt sur l’analytique.

BIG DATA ET INFORMATIQUE
DÉCISIONNELLE
• Informatique décisionnelle : utilisation de statistique descriptive, sur des données à forte densité en information afin de mesurer des phénomènes, détecter des tendances… ;
• Big Data : utilisation de statistique inférentielle, sur des données à faible densité en information dont le grand volume permet d’inférer des lois (régressions….) donnant dès lors