Big data : tirer parti des données massives pour développer l'entreprise / Bill Schmarzo ; [traduit de l'anglais par Marie-Cécile Baland]
Type de document : LivresTraduction de: Big data, understanding how data powers big business = cop. 2013Auteur principal: Schmarzo, Bill, Auteur
Auteur secondaire: Baland, Marie-Cécile, Traducteur Langue : français ; de l'oeuvre originale, anglais.Éditeur : Paris : First Interactive, DL 2014, cop. 2014Description : 1 vol. (XVIII-214 p.) :
ill., couv. ill. en coul. ;
23 cmISBN : 978-2-7540-5978-7.Sujet - Nom commun: Données massives | Planification stratégique | Prise de décision | Exploration de données 
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| Item type | Current location | Collection | Call number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Prêt normal | Enssib Pôle Information numérique et médias | Papier | 004.67 SOC s (Browse shelf) | Available | 855522E |
Trad. de : "Big data : understanding how data powers big business"
Index
La 4e de couverture indique : "Le Big Data, bien davantage qu'une nouvelle technologie à la mode, est une révolution pour les entreprises. C'est une façon de tirer profit de toutes les informations accumulées sur vos clients, vos produits et votre activité afin de revivifier votre processus de création de valeur et d'optimiser vos prises de décision clés : un moyen nouveau de gagner de l'argent en monétisant vos données. Ce livre saisit de front les opportunités offertes par le Big Data. Profitez de conseils pratiques, de méthodologies et de techniques, le tout illustré de cas concrets inspirés des systèmes d'analyse des données mis en place dans les infrastructures les plus avancées en la matière."
1. L'opportunité du Big Data 2. Big Data : une leçon d'histoire 3. L'impact économique du Big Data 4. Impact organisationnel du Big Data 5. Comprendre la théorie de la décision 6. Créer la stratégie Big Data 7. Comprendre votre processus de création de valeur 8. Expérience utilisateur et Big Data 9. Indentifier les cas d'utilisation du Big data 10. Ingénierie de solutions 11. ramifications architecturales du Big Data 12. Début de voyage dans le Big Data 13. Passer à l'action
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