Bibliothèque publique d’information – notre réponse du 02/11/2016. (Actualisée le 29/07/2021)
« On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l’on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d’internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc. Le gigantesque volume de données numériques produites combiné aux capacités sans cesse accrues de stockage et à des outils d’analyse en temps réel de plus en plus sophistiqués offre aujourd’hui des possibilités inégalées d’exploitation des informations. Les ensembles de données traités correspondant à la définition du big data répondent à trois caractéristiques principales : volume, vélocité et variété. »
Définition du Big Data sur le site du CNIL
Comment comprendre et s’initier au Big Data ?
Big data : définition, usages et enjeux
À lire
Ouvrages imprimés
L’économie de partage et le big data analytics
Soraya Sedkaoui et Mounia Khelfaoui, Iste éditions, 2019.
Résumé :
« Une analyse du rôle du big data analytics dans l’amélioration des pratiques de l’économie de partage, nécessaire à l’obtention de nouvelles opportunités pour les entreprises. Les auteures proposent notamment des applications pratiques illustrant l’utilisation des données dans l’écosystème de partage.»
Le big data
Pierre Delort, Presses universitaires de France (PUF), 2018.
Résumé :
« Le big data, ou mégadonnées, entend rationaliser et formaliser la gestion des données très volumineuses afin d’en extraire des informations utiles et économiquement exploitables. Ainsi les recherches effectuées sur Google peuvent-elles orienter vers la production d’un nouveau produit. Cet ouvrage invite à penser à l’innovation induite par les mégadonnées, notamment dans les entreprises. »
Intelligence artificielle et big data : naissance d’une nouvelle intelligence
Fernando Lafrate, ISTE éditions, 2018.
Résumé :
« L’auteur, spécialiste en business intelligence, explique les enjeux de l’exploitation des big data à travers divers exemples. Il définit notamment les notions d’apprentissage numérique, d’algorithme et les usages de l’intelligence artificielle dans la gestion de l’expérience client, le transport, la médecine, la reconnaissance d’images et de sons ou les agents intelligents. »
Enjeux et usages du big data
Christophe Brasseur, Lavoisier-Hermès, 2016.
Résumé :
« S’appuyant sur des cas pratiques, le point sur les méthodes, les techniques et les ressources nécessaires pour permettre aux entreprises d’exploiter et de tirer profit des données massives (Internet, réseaux sociaux, technologie mobile…). »
Enjeux et usages du big data
Christophe Brasseur, Lavoisier-Hermès, 2016.
Résumé :
« S’appuyant sur des cas pratiques, le point sur les méthodes, les techniques et les ressources nécessaires pour permettre aux entreprises d’exploiter et de tirer profit des données massives (Internet, réseaux sociaux, technologie mobile…). »
En ligne
Big data, open data : quelles valeurs ? Quels enjeux ? : actes du colloque « Document numérique et société », Rabat, 2015
Conférence DocSoc 05, Rabat, De Boeck Supérieur.
Résumé :
« L’effervescence autour du big data et de l’open data s’explique par l’interconnexion généralisée, l’importance grandissante de l’Internet des objets et par les capacités computationnelles qui traitent désormais l’information sur toute sa chaîne de production-diffusion et de transformation. Les recherches et analyses présentées évaluent le phénomène en termes d’enjeux pour nos sociétés. »
Les promesses très commerciales du « big data » par Thomas Lestavel, Alternatives économiques, n°350, p.70, 2015.
Résumé :
« Maître de la donnée, maître du monde » : les organisateurs du dernier salon big data à Paris n’y sont pas allés de main morte pour nommer leur conférence d’ouverture.»
Santé et Big Data : l’Etat et les individus, impuissants face aux pouvoirs des réseaux par Joël Colloc, l’Espace politique, n°26, 2015.
Extrait :
« Le Big Data est défini sur le plan informatique, du point de vue des économistes et des gestionnaires intéressés par les avantages que les entreprises peuvent tirer de ce gisement de données. L’article présente les avantages et les limites de l’utilisation des clouds pour le stockage de données personnelles de santé. Enfin, des solutions sont proposées pour préserver le respect de la vie privée.
À voir
Les enjeux du big data – FUTUREMAG – ARTE
FUTUREMAG – ARTE
20.09.2014
Présentation :
« Bienvenue dans le règne du big data, un monde où les informations numériques circulent à tout allure. Cette semaine, FUTURE se penche sur les algorithmes de plus en plus puissants, et, pour certains d’entre eux, révolutionnaires, qui cherchent à donner du sens à cette masse de données. Rencontre avec Rand Hindi, innovateur français reconnu parmi les 35 jeunes innovateurs les plus prometteurs par le célèbre MIT. Il développe des logiciels afin de mettre le big data au service des citoyens. »
Mise en application du Big data
Les métiers autour du Big data
Les métiers du numérique : big data, web, applications mobiles, communication digitale, design d’interface
Office national d’information sur les enseignements et les professions (ONISEP), 2020.
Résumé :
« Présentation d’une trentaine de métiers dans le secteur du numérique, illustrés de témoignages de professionnels et classés en cinq domaines regroupant les compétences attendues : la création, le contenu, le développement et le marketing. L’offre de formation est détaillée pour chaque famille de métiers et une enquête permet d’appréhender les récentes tendances du recrutement. »
Les métiers de la data
Camille Regache et Morgane Taquet, les Éditions de l’étudiant, 2018.
Résumé :
« Présente les métiers et les filières de ce secteur de l’informatique porteur mais complexe. Avec des conseils, des informations pratiques et des témoignages de professionnels. »
Guides pratiques pour s’initier au Big data
Les data sciences en 100 questions-réponses
Younes Benzaki et Farid Oukaci, Éditions Eyrolles, 2020.
Résumé :
« Une introduction aux concepts et aux fondamentaux de la science des données, des algorithmes d’apprentissage aux mesures de performance en passant par les techniques d’exploration. Deux études de cas donnent un aperçu pratique de ces considérations théoriques. »
Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science
Dunod, 2019.
Résumé :
« Guide décrivant les enjeux d’un projet big data. Il combine la présentation des concepts théoriques tels que le traitement statistique des données, le calcul distribué, la description des outils comme Hadoop, Storm, Elastic search, etc., et des retours d’expérience. Avec des mises à jour sur la vision d’architecture d’entreprise et sur le deep learning pour le NLP (natural language processing). »
MongoDB : comprendre et optimiser l’exploitation de vos données : avec exercices et corrigés
Sébastien Ferrandez, Éditions ENI, 2019.
Résumé :
« Guide pour apprendre à utiliser le logiciel MongoDB, conçu comme une alternative aux bases de données relationnelles, afin de faciliter et d’accélérer le traitement de grands volumes de données. Sont abordés l’écriture de requêtes pour l’extraction des données ou le stockage dans GridFS. Avec des exercices corrigés et un lien pour accéder gratuitement à la version numérique. »
Big data, smart data, stupid data… comment (vraiment) valoriser vos données
Antoine Denoix, Dunod, 2018.
Résumé :
« Un guide pour apprendre à gérer et à valoriser des données dans son organisation. »
La boîte à outils de la stratégie big data : 65 outils & méthodes
Romain Rissoan et Romain Jouin, Dunod, 2018.
Résumé :
« Des conseils pour gérer les mégadonnées : les récolter, les traiter et les analyser, les monétiser et les rentabiliser, les outils techniques à mettre en place, etc. »
Data science : cours et exercices
Eyrolles, 2018.
Résumé :
« Présentation des aspects fondamentaux de la data science, discipline qui permet de transformer les données brutes en idées et connaissances. Avec des exercices pour mettre en pratique les algorithmes développés dans ce domaine. »
La boîte à outils de la Stratégie big data
Romain Rissoan, Dunod, 2018.
Résumé :
« Découvrez 65 outils et méthodes indispensables pour intégrer la stratégie big data au sein de votre entreprise.Chaque outil est traité de façon visuelle et structurée sur 2 ou 4 pages avec des schémas de synthèse, les objectifs et le contexte d’utilisation, des conseils méthodologiques, ainsi que des mises en situation concrètes »
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