Big Data, Open Data et valorisation des données / Jean-Louis Monino, Soraya Sedkaoui

Bibliogr. et liste de sites Internet p. [145]-154. Notes bibliogr.et webogr. Index

La 4e de couv. indique : "Le monde est devenu numérique. Les nouvelles technologies atteignent aujourd'hui une certaine maturité, rendant les données accessibles à tous et partout. L'essor des technologies connexes, comme l'avènement d'Internet, des réseaux sociaux ou des Cloud Computing (usines numériques), accroît considérablement le volume disponible de ces données, de telle sorte que les enjeux se focalisent non plus sur leur production mais sur leur intégration et leur valorisation. Ces « Data » peuvent en effet représenter un atout majeur pour les entreprises, à condition de savoir les capter, les combiner et les analyser. Cet ouvrage analyse la révolution du Big Data et ses mégadonnées, et explore les nouveaux challenges de l'Open Data, qui rend ces informations accessibles, exploitables et réutilisables par tous. Il détaille les facteurs-clés de leur valorisation (Data Mining, Text Mining...) pour donner aux entreprises l'ensemble des outils indispensables pour s'adapter à la nouvelle économie de l'immatériel".

Introduction Chapitre 1. La révolution du Big Data ou des mégadonnées 1.1. Comprendre l’univers du Big Data 1.2. Quels changements dans l’analyse des données ? 1.3. Du Big Data au Smart Data : rendre intelligents les entrepôts de données 1.4. Extraction de bonnes informations et émergence de nouveaux métiers : Data Scientist 1.5. Conclusion Chapitre 2. L’Open Data : un nouveau challenge 2.1. Pourquoi l’Open Data ? 2.2. Un univers de données ouvertes et réutilisables 2.3. Open Data et univers du Big Data 2.4. Valorisation et réutilisation des données 2.5. Conclusion Chapitre 3. Les mécanismes de valorisation des données 3.1. Comment valoriser les données ? 3.2. La gouvernance des données : facteur-clé de la valorisation 3.3. IE : protection et valorisation du patrimoine numérique 3.4. Les techniques d’analyse des données : Data Mining/Text Mining 3.5. Conclusion Chapitre 4. Valorisation et traitement des données 4.1. Transformer la masse de données en opportunité d’innover 4.2. Création de valeur et analyse des bases de données ouvertes 4.3. Valorisation du patrimoine des entreprises dans le web des données 4.4. Transformation des données en information ou DataViz 4.5. Conclusion Conclusion