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Archive for the ‘Big Data’ Category

Présentation du Machine Learning

December 5th, 2014 No comments

Préambule

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Le machine learning est aujourd’hui au cœur des innovations les plus marquantes des dernières années, de la Google Car au programme Watson d’IBM, les champs d’applications du machine learning sont vastes. Nous verrons par la suite quelques projets phares réalisés ou en cours de réalisation.

Mais d’abord, qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning (apprentissage automatique en français) est la capacité d’un ordinateur à apprendre sans avoir été explicitement programmé.  « définition d’Arthur Samuel, pionnier du machine learning »

On regroupe sous ce terme un ensemble d’algorithmes qui apprennent comment effectuer certaines tâches : détecter un spam, reconnaître un visage, effectuer des recommandations personnalisées …

Il existe de nombreux algorithmes pour résoudre des problèmes simples. Mais ces algorithmes sont destinés à répondre à une seule problématique, dès lors cela demande de multiplier les algorithmes pour répondre à des besoins complexes.

Les chercheurs en Intelligence Artificielle ont alors eu une idée : plutôt que de résoudre un problème puis de l’implémenter dans un langage informatique quelconque, pourquoi n’apprendrions nous pas à un ordinateur à trouver un algorithme lui-même à partir des données pour résoudre un problème. Le concept de l’apprentissage automatique était né.

Le Machine Learning c’est donc apprendre des données qui nous entourent pour en extraire des tendances et ainsi faire des prédictions sur le futur.

Il a pris son essort avec l’émergence du Big Data, des milliards de données sont désormais facilement à disposition pour alimenter les modèles permettant de construire les algorithmes.

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Une donnée peut-etre non structurée, mais pas un projet Big Data

April 19th, 2013 No comments

Le Big Data est un concept récent, en constante évolution, territoire propice à de nombreuses explorations et innovations. Ceci dit, il demeure des principes en matière de gestion de données qui peuvent s’appliquer au Big Data. Comme pour tout projet BI et de Datawarehouse, il est crucial de bien comprendre les exigences métiers de la gestion de donnée et d’avoir une stratégie bien définie avant de s’aventurer dans un projet Big Data.

Il est parfois préférable de savoir ce qu’il ne faut pas faire plutôt que ce qu’il faut faire, les pratiques suivantes (les « Worst practices ») sont à éviter si on veut garantir le succès d’un projet BG :

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Congrès Big Data Paris: le concept devient réalité!

April 2nd, 2013 No comments

Demain aura lieu le lancement de la 2nde édition du Congrès Big Data Paris  ! Le programme est foisonnant, prouvant ainsi que le stade du concept « buzz » s’est suivi de réalisations concrètes et d’une adoption large du sujet par le monde du Business.

En ce qui me concerne, mes attentes se focalisent autour de 3 thèmes :

  • Des retours d’expérience concrets afin de mesurer à mon niveau les réelles applications projets. J’espère qu’au cours de ces REX, sera également mise en lumière, de manière chiffrée, la valeur ajoutée économique de la réalisation d’un projet Big Data.
  • La compréhension fine des technologies du Big Data et surtout quelles sont les articulations d’architectures techniques possibles pour optimiser une plateforme Big Data.
  • En troisième attente mais pas des moindres, je souhaite pouvoir mieux appréhender, aux termes de cette conférence, ce que le Big Data change à la Business Intelligence ; et ceci autant sur la façon d’aborder les problématiques décisionnelles que sur les aspects évolutions des technologies de la BI.

Vivez Grimm m’accompagnera dans le cadre de nos actions de veille et de montée en expertise et s’interressera particulièrement à :

  • l’évolution de la BI grâce au Big Data. Pourquoi et comment le système de BI actuellement utilisé doit évoluer ? Les intérêts sont-ils uniquement sur les performances ?
  • les projets qui marchent : quels sont-ils ? Pourquoi ont-ils fonctionné ? Et comment sont-ils implémentés ?
  • d’éventuelles comparaisons techniques des technologies.

Les attentes sont donc à la mesure du sujet : Big! Nous partagerons nos découvertes via le fil Twitter Novediagroup.

Avez-vous besoin de Big Data ?

March 28th, 2013 No comments

A moins d’avoir été en hibernation totale les 18 derniers mois dans une contrée lointaine et perdue (et encore !), il est impossible de ne pas avoir subi la déferlante « Big Data ». Bien entendu lorsque vous croisez votre patron qui vous demande, emporté par le buzz, « nous faisons bien nous aussi du Big Data ? », il convient de répondre « oui, c’est un axe majeur de nos réflexions actuelles » .

Au fond de vous persiste toujours probablement une interrogation fondamentale : en ai-je besoin ?
Pour y voir clair, petit rappel sur ce qui se cache donc derrière ces 2 mots dont la traduction littérale ne donne qu’une vague idée. On appelle communément Big Data « une situation où les données ont atteint une telle volumétrie que les technologies conventionnelles n’arrivent plus à les gérer efficacement sur les aspects acquisition, stockage, recherche, partage, analyse et visualisation  des données ».

En bref la Big Data est pour vous si:
•    Vous traitez des Volumes de données importants : on a affaire à des téra, voir pétaoctets de données. Des volumes qui dépassent largement ceux qui sont usuellement traités par les systèmes d’information des entreprises.
•    Vous disposez d’une grande Variété de données: pour atteindre les quantités de données évoquées précédemment, il est aisé d’imaginer qu’elles ne sont pas homogènes. Il s’agit de données pouvant être traitées par les structures connues (BDD, tables, relations, index) mais aussi de données difficilement ou pas du tout gérées par ces structures : audio, vidéo, click stream, fichiers log etc. On parle de données semi-structurées ou non structurées.
•    Vous souhaitez traiter ces données avec une extrême rapidité : la difficulté technique majeure réside dans le traitement rapide de toute cette masse de données.
Si vous ne répondez à aucun de ces critères, un peu de pédagogie et de tact vous permettront de répondre à votre patron « non, il s’agit de merveilleuses technologies mais nous n’en avons vraiment pas besoin ».  Sinon testez, expérimentez, implémentez, vous tirerez de vos données une véritable Valeur ajoutée.

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