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Si les données ont du sens, elles deviennent des informations. Si ces informations sont réutilisables, elles deviennent des connaissances. Quand ces connaissances sont réutilisables dans un but donné, elles deviennent des compétences.

Différentes étapes :
• La production de connaissance : analyse, formalisation, capitalisation,
• La diffusion : consultation, recherche (annuaire des savoirs, cartographie des compétences …),
• L’utilisation : échanges, formation, mise en œuvre.

Impacts sur les affaires :
• Toutes les activités de l’entreprise sont concernées en termes de productivité, de vitesse, de qualité : les relations clients, partenaires, collaborateurs et la gestion (veille, innovation, stratégie, procédures opérationnelles),
• Dans les secteurs très concurrentiels, le critère vitesse est très important,
• 65% des entreprises avouent avoir des difficultés à mesurer et valoriser les gains de rentabilité générés par la gestion des connaissances

Impacts humains :
• Au vu dans certains secteurs, du turn-over ou des vagues de départ en retraite, la gestion des connaissances devient une problématique,
• Autrefois diffuseurs d’informations, les managers se muent en animateurs de réseaux de connaissances,
• Carrières d’experts : le titre d’expert n’a pas encore la reconnaissance sociale souhaitable,
• Comment distinguer le patrimoine de l’entreprise du capital intellectuel de chaque individu.

Impacts procédures :
• Passer de l’intelligence individuelle à l’intelligence collective,
• Intégrer de manière dynamique les connaissances dans l’activité,
• La gestion des connaissances est bien passée dans l’industrie alors que les sociétés de services commencent tout juste à se l’approprier.

Économie de la connaissance :
• L’économie de la connaissance repose en particulier sur les liens entre la recherche, l’enseignement supérieur et les entreprises industrielles ou commerciales,
• Les Etats Unis dépensent 190 milliards de dollars pour la recherche publique ou privée contre 130 pour l’ensemble de l’Europe.


Rédigé par Michel Bruley le Mercredi 1 Avril 2015 à 09:15 | Permalien | Commentaires {0}

Premiers pas dans le Big Data

Ci-dessous un livre blanc à télécharger qui est constitué d’une compilation de mes articles qui permettent d’explorer certains aspects des évolutions que les Big Data engendrent, en matière d’avantages concurrentiels, au niveau du marketing en particulier, pour ce qui concerne les infrastructures et les équipes informatiques, sans oublier les professionnels des différentes fonctions : Cliquez ici

Big Data & Open source : une convergence inévitable ?

L’enjeu majeur du Big Data n’est pas dans la collecte et le stockage, mais dans la valorisation de ces données. L’Open source peut-il répondre à cet enjeu ? – cliquez ici

Big Data technologies

Big Data is on everyone's lips, but what are the available technical solutions to deal with it? We give a brief overview of several solutions: distributed filesystems, NoSQL databases, and end-to-end solutions that take into account computations - cliquez ici

Big Data appliances

L’apport des Big Data vu par une société de conseil en SI – cliquez ici

Don’t be hadooped when looking for big data

Extracting value from Big Data is not easy. The field of technologies and vendors is fragmented and rapidly evolving. End-to-end, general purpose solutions that work out of the box don’t exist yet, and Hadoop is no exception. And most companies lack Big Data specialists. The key to unlocking real value /// extracting the gold nuggets at the end of the rainbow (???) /// lies with mapping the business requirements smartly against the emerging and imperfect ecosystem of technology and vendor choices.
cliquez ici

Various presentations on Big Data

14 presentations on Big Data (Machine learning, Text mining, Sentiment analysis, Web log & Clickstream, Marketing attribution, Product affinity, Next best offer, Pricing …). – cliquez ici

Big data, les entreprises françaises toujours à la traine ?

Le big data entre dans une nouvelle phase, celle de l'industrialisation, surtout dans certains secteurs comme le retail, les telcos ou encore la banque/assurance. – Cliquez ici

Open Data : fiche synthétique

La réutilisation des informations publiques, souvent nommée par commodité open data, est devenue une des thématiques très porteuses dans le secteur public et dans le secteur privé où les initiatives se multiplient pour imaginer des produits et services innovants développés à partir de la réutilisation desdites informations publiques. – cliquez ici

Rédigé par Michel Bruley le Dimanche 1 Mars 2015 à 11:18 | Permalien | Commentaires {0}

Il est aujourd’hui possible de réaliser son système d’information décisionnel uniquement avec des solutions open source. Ci-dessous par catégorie une sélection de solutions réputées.

ETL pour Extract-Transform-Load.

Pentaho Data Integration : la solution permet de préparer et croiser des données afin de créer une vision complète de l’entreprise. La plate-forme complète d'intégration des données fournit aux utilisateurs finaux des données précises «prête pour l'analytique » à partir de n'importe quelle source. Grâce aux outils visuels qui éliminent la programmation et la complexité, Pentaho met les Big Data et toutes les sources de données à la portée aussi bien des utilisateurs métier que de l’informatique. Cliquez ici

Talend Open Studio : propose la seule plateforme unifiée simplifiant la gestion de données et l’intégration d’applications en fournissant un environnement unifié pour gérer le cycle de vie complet à travers les frontières de l’entreprise. La productivité des développeurs est considérablement améliorée grâce à un environnement graphique simple à utiliser, basé Eclipse, combinant l’intégration de données, la qualité de données, le MDM, l’intégration d’applications et le Big Data. Cliquez ici

Base de données SQL

PostgreSQL est le SGBDR open source le plus complet aujourd’hui. PostgreSQL est issue de Ingres. Le projet a été lancé en 1985, la première version bâtie sur l'architecture actuelle est sortie en 1995.

MySQL est un SGBDR rapide et robuste, particulièrement déployé dans les environnements Internet. MySQL a été créé en 1995.

Pour aller plus loin : cliquez ici


Base de données No SQL

Cassandra est une autre base de données de la mouvance NoSQL. Initialement développée par Facebook en 2008, elle a été par la suite libérée et son développement est aujourd'hui assuré par la fondation Apache.

MongoDB est une base de données orientée documents de la mouvance NoSQL permettant le stockage de documents au format BSON (une forme binaire de JSON).

Pour aller plus loin : cliquez ici

Designer de rapport

BIRT (The Business Intelligence and Reporting Tool) est un projet de la communauté Eclipse comprenant un générateur de graphiques, un générateur de rapports et un environnement de conception. Le projet a été initié en 2005. Cliquez ici

JasperReport (iReport) iReport est l'outil le plus populaire auprès des concepteurs de visuel. Il prend en charge tous les formats de sortie les plus importants et importe quelle source de données. Cliquez ici

Pentaho Report Designer est un outil simple à manipuler, bien intégré à la suite décisionnelle Pentaho pour la gestion des paramètres ou la publication sur la plateforme web. Il permet la génération de rapports aux formats PDF, HTML, XML, CSV, RTF, XLS et supporte les sources de données multiples. Cliquez ici

Analyse

Mondrian est un outil OLAP (traitement analytique en ligne) avec un moteur écrit en Java. Il lit à partir de sources de données JDBC, agrège les données dans une mémoire cache, et met en œuvre le langage MDX et l'olap4j et XML / A API. Cliquez ici

La suite Palo BI, totalement Open Source, donne un rôle central aux experts métiers voués à utiliser l'outil en leur proposant des outils simples, faciles à prendre en main, à gérer et à utiliser, elle plait aux utilisateurs avancés de tableurs en leur offrant la possibilité de gérer l'application depuis Excel (suite Microsoft Office) ou depuis Calc (suite Open Office). Cliquez ici


Saiku propose différents outils pour créer et analyser des modèles de données à partir d’un navigateur ; poser toutes les questions sur les données, déverrouiller les données dans les applications ou sites web. Cliquez ici

Data mining

Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis, en français : « Environnement Waikato pour l'analyse de connaissances ») est une suite populaire de logiciels d'apprentissage automatique. Écrite en Java, développée à l'université de Waikato, Nouvelle-Zélande. En 2006, Pentaho acquiert une licence exclusive pour utiliser Weka. Il forme le composant d'exploration de données analytique et prédictif de la suite de logiciels décisionnels Pentaho. Cliquez ici

MDM

Talend MDM : les solutions de MDM de Talend permettent aux données disparates, incohérentes des entreprises, telles que les données de produits et de clients, d’être vues sous une seule "version de la vérité", et accroissent ainsi la confiance dans les décisions. Cliquez ici

Quelques remarques, avant de se lancer - Cliquez ici

Rédigé par Michel Bruley le Dimanche 1 Février 2015 à 12:40 | Permalien | Commentaires {0}

Le domaine des solutions Big Data est en très grand développement, de nombreuses solutions ont vu ou sont en train de voir le jour. Malheureusement beaucoup restent confidentielles. Sans avoir l’ambition de faire le tour, vous trouverez ci-dessous plusieurs solutions spécifiques à une fonction ou une industrie.

Marketing BtoB
Pour les équipes marketing, CRM, et commerciales, Datapublica propose un outil de marketing B2B offrant des fonctionnalités de : ventes prédictives (trouver les entreprises similaires à ses clients et identifier des leads rapidement) ; moteur de recherche entreprise (accéder à des fiches entreprises détaillées et à jour) ; segmentation en temps réel (explorer les caractéristiques de son écosystème – clients, fournisseurs, …) ; veille (suivre les offres d’emploi, levées de fond ou événements des entreprises mises sous contrôle). Cliquez ici

Transport aérien
Safety Line propose des solutions (logicielles et analyse statistique) pour la gestion des risques dans le domaine du transport aérien : gestion des risques opérationnels et techniques ; optimisation de la consommation et réduction des émissions de CO2 liées au transport aérien. Cliquez ici

Hôtellerie
Pricematch propose aux hôteliers une solution en mode cloud qui grâce à des algorithmes utilisant le Machine Learning (ou "apprentissage automatique") et conçus avec des experts du monde hôtelier, prennent en compte l’historique de réservation, les prix des concurrents, la saisonnalité, l’e-réputation de l’hôtel, les événements locaux, les prévisions météo, et bien plus encore... pour calculer une tarification optimale des chambres pour les mois à venir. En moyenne, les utilisateurs de cette solution ont mesuré une augmentation de 7% de leur RevPAR (revenue per available room). Cliquez ici

Pétrole & Gaz
Idmog propose une solution de gestion de données et des applications pour l’exploitation de champs de pétrole et de gaz, particulièrement robustes, délivrant de hautes performances avec une fiabilité inégalée, une grande simplicité et flexibilité, et d’autres avantages comme : une traçabilité des données, une disponibilité maximale du champ au bureau, une réduction du temps non productif des ingénieurs, … cliquez ici

Marché boursier
Kensho est un pionnier des systèmes informatiques statistiques en temps réel et des analyses évolutives. kensho réalise des calculs statistique massivement parallèle de données non structurées pour les professionnels de l'investissement de Wall Street par exemple. kensho est capable de répondre à des questions financières complexes posés dans un anglais simple et en temps réel. Cliquez ici

Assurance
Le Big Data ouvre de ¬nouveaux horizons pour lutter contre la fraude. Shift Technol propose une solution qui permet d’aller bien au-delà de la simple analyse de corrélations statistiques et est capable de détecter les vrais comportements frauduleux sous-jacents, en particulier les mécanismes de fraude en bande organisée.  Par exemple Shift Technology estime pouvoir, sur un portefeuille de 300.000 sinistres automobiles par an, faire économiser aux assureurs au moins 9 euros par sinistre de plus que ce qu’ils détectent aujourd’hui. Cliquez ici


Cas d’entreprise : transport
Chronopost veut optimiser ses coûts de livraison grâce au Big Data. cliquez ici

Cas d’entreprise : banque
La Société Générale mobilise le Big Data pour la personnalisation et le time-to-market. cliquez ici


Rédigé par Michel Bruley le Jeudi 1 Janvier 2015 à 11:20 | Permalien | Commentaires {0}
Le domaine des solutions Big Data est en très grand développement, de nombreuses solutions ont vu ou sont en train de voir le jour. Malheureusement beaucoup restent confidentielles. Sans avoir l’ambition de faire le tour, vous trouverez ci-dessous plusieurs solutions génériques qui peuvent intéresser la plupart des entreprises se lançant ou envisageant un projet Big Data.

Plateforme Big Data
Dataiku Science Data Studio (DSS) est une plate-forme logicielle qui permet de couvrir toutes les étapes nécessaires pour aller des données brutes à des applications prête de production. Il permet de raccourcit les cycles de déploiement. Grâce à son espace de travail visuel et interactif, elle est accessible à la fois aux scientifiques des données et aux analystes métiers. cliquez ici

Moteur d’analyse de données au format JSON
Les API et les applications modernes ne se présentent pas toujours sous forme de données tabulaires, mais le plus souvent sous forme de données au format JSON. Precog est un moteur d'analyse qui gère nativement JSON. Il est facile pour les développeurs à intégrer et est livré avec un outil de haut niveau appelé Labcoat qui permet aux scientifiques et analystes de données d’analyser en profondeur leurs données. cliquez ici

Analyse de logs
Sumo Logic propose une solution cloud pour gérer les logs. Elle permet de collecter, centraliser, rechercher et résoudre des problèmes, alerter et informer, visualiser et surveiller, analyser avec l’outil breveté LogReduce, faire des prévisions incluant la détection des anomalies et délivrer des analyses intégrant des éléments de contexte. cliquez ici

Reconnaissance faciale
Smart Me Up propose une solution d’analyse de visage en temps réel, fondée sur du machine learning et de l’intelligence artificielle. Cette solution de reconnaissance faciale permet de « taguer » automatiquement des individus figurant sur une vidéo, ce qui peut avoir de nombreuses applications, notamment en matière de sécurité. cliquez ici

Apprentissage automatique
PredicSis propose une plate-forme d'apprentissage automatique pour permettre à ses clients et leurs développeurs de mener facilement des analyses prédictives automatiques de qualité supérieure sur des gisements Big Data et des flux Fast Data. Il propose en outre trois applications pour mieux prédire les comportements des clients et adapter les stratégies commerciales : gestion de la clientèle, prévision d’abandon, gestion de la fraude. cliquez ici

Moteur de Recommandation
Search’XPR a développé une technologie qui s’intègre directement dans les systèmes de recommandation existants et qui a des retombées déterminantes pour les Applications de Search, les Réseaux Sociaux, les Sites de Rencontre, les Sites E-commerce et M-commerce ainsi que les sites de presse et de contenus en ligne. Elle permet de découvrir de manière inattendue et heureuse une information, un contenu, un produit/service, une personne ou une organisation. cliquez ici

Sécurité
Le stockage de données a évolué du niveau local vers le cloud avec des disques durs ou des serveurs externalisés. De plus, les données sont désormais partagées avec les fournisseurs, les régulateurs et parfois les appareils personnels des employés. Tout cela crée de la vulnérabilité pour les données sensibles. La politique de sécurité informatique doit s'adapter pour être en mesure de faire face. Cela implique non seulement la construction de clôtures autour des actifs afin de les protéger, mais un suivi plus important des menaces extérieures. CybelAngel offre une solution fiable. Plutôt que de défendre un périmètre qui n’existe plus avec le Big Data, vous avez besoin d'intercepter les données échangées ou recueillies par les attaquants. cliquez ici

Rédigé par Michel Bruley le Lundi 1 Décembre 2014 à 09:02 | Permalien | Commentaires {0}
3 millions d’emplois menacés en France à cause du numérique, à l’horizon 2025 – cliquez ici

Les cinq métiers porteurs dans le numérique (dont data scientist et ingénieur big data) & les flops – cliquez ici

Big Data

Big Data & Pricing - cliquez ici

Seulement 13% des entreprises font du Big Data opérationnel - cliquez ici

L’École Polytechnique mise sur le Big Data et crée une chaire « Data Scientist » – cliquez ici

Big Data : la commission européenne engage 2,5 milliards d’euros – cliquez ici

Big Data chez Telecom Italia : patience et longueur de temps – cliquez ici

Il est urgent de former les équipes marketing au Big Data, – cliquez ici

Lancement d'une Chaire dédiée au Big Data – cliquez ici

IBM signe avec Twitter pour analyser le Big Data généré par les tweets, au profit des entreprises – cliquez ici

Innovation scientifique & Big Data : comment gérer un tsunami de "milliards et milliards" de données – cliquez ici

Open Data

Données de santé inaccessibles - cliquez ici

L'accès aux données publiques est un enjeu majeur de démocratie - cliquez ici

L’INPI livre 4,2 millions de documents en Open Data - cliquez ici

La France ne transposera pas en temps voulu la directive européenne sur l’Open Data - cliquez ici

L'association Opendata France prône l’obligation d’ouverture des données pour les collectivités – cliquez ici

Projet de loi sur la santé : « Au fond, c'est un peu " closed data " ! » – cliquez ici

Veille Open Data France : dernières sélections – cliquez ici


Rédigé par Michel Bruley le Samedi 1 Novembre 2014 à 17:57 | Permalien | Commentaires {0}

Face à un nouveau sujet, les entreprises ont généralement le réflexe de chercher à se faire conseiller sur la manière de l’aborder. Mais que peut-on attendre d’un conseil et qu'est-ce que le conseil ? Un conseil est un spécialiste extérieur à une organisation à qui l'on fait appel, afin d'obtenir un avis au sujet d'une question ou de l'aide pour résoudre un problème précis.

La prestation d’un conseil suit un processus dont il est difficile de caractériser l'essence en une phrase. Le processus de conseil est indépendant du contenu, c'est-à-dire que les conseils suivent les mêmes étapes, quel que soit leur domaine d'expertise. Quoique le processus de conseil soit indépendant du contenu, c'est une activité très dépendante du client. Il s’agit donc pour le conseil de mettre en œuvre ses compétences pour résoudre le problème de son client. Le conseil ne s'accommode pas de solutions standardisées. Le conseil doit être adapté spécifiquement aux besoins particuliers du client. Le conseil doit avoir des compétences c'est-à-dire une combinaison de connaissances, d’expériences et de comportements qui le qualifie pour conseiller sur un sujet.

Le processus du conseil comprend différentes dimensions, toutes liées entre elles. Il s’agit d’influencer sans pouvoir hiérarchique direct ; d’apporter son expertise et la faire appliquer ; d’établir une relation de confiance avec le client ; de s’impliquer tout en restant impartial ; de travailler sous pression et dans le conflit ; de fournir un cadre pour la recherche de solution ; et au final d’avoir un impact sur l’entreprise.

Un conseil s’efforce toujours de répondre aux besoins spécifiques de son client, mais son rôle évolue avec les circonstances. Au cours de la même mission ¬peut-être même dans le même jour il est amené à jouer des rôles bien différents : médecin, facilitateur, ambassadeur, gourou, catalyseur, arbitre, animateur, détective, chef d’orchestre, confident, entremetteur et malheureusement souvent bouc émissaire.

Cette liste n'est bien sûr pas exhaustive. On peut trouver sans doute d'autres rôles à y ajouter. Cette liste est une simple description des rôles les plus courants joués par les conseils. Suivant la mission, le conseil joue tous ces rôles à la fois ou seulement quelques-uns d'entre eux. En améliorant sa connaissance de son métier, le conseil peut se rendre compte qu'il devient plus facile d'évaluer les situations et de passer d'un rôle à l'autre. De plus, il est appelé à jouer des rôles plus variés au fur et à mesure que ses responsabilités, son expérience et ses rapports avec ses clients augmentent.

Il est important de reconnaître que des contextes différents appellent des traitements différents. L’efficacité du conseil dépend souvent de son habilité à évaluer les situations et à choisir les rôles qui sont les mieux adaptés. Pour évaluer et choisir un conseil, il faut considérer les compétences, les connaissances et surtout les références spécifiques relatives au problème à l'étude. Le plus important est d'engager un conseil qui peut apporter une valeur ajoutée à l'entreprise. Soyons clair, aujourd’hui en France pour le thème du Big Data (Méga Données) les personnes à même de conseiller sont assez rares.

Pour aller plus loin sur ce sujet vous pouvez utilement consulter l’article suivant : « Big Data Competency Center Might Ease Talent Shortage » : cliquez ici

Rédigé par Michel Bruley le Jeudi 2 Octobre 2014 à 13:56 | Permalien | Commentaires {0}

Depuis quelques années les Big Data sont au cœur de l’évolution des Systèmes d’Information Décisionnels, mais restent dans les entreprises, en particulier pour les responsables, un sujet mal connu.

Ci-dessous un document à télécharger qui est constitué d’une compilation de mes articles qui permettent d’explorer certains aspects des évolutions que les Big Data engendrent, en matière d’avantages concurrentiels, au niveau du marketing en particulier, pour ce qui concerne les infrastructures et les équipes informatiques, sans oublier les professionnels des différentes fonctions :

Cliquez ici
Rédigé par Michel Bruley le Vendredi 1 Août 2014 à 09:26 | Permalien | Commentaires {0}
Le traitement des big data n’amène pas de révolution dans le monde du décisionnel, mais élargit le champ de travail des experts de ce domaine, conduit à modifier les infrastructures en place pour répondre à de nouvelles exigences de volume, de variété et de vitesse, à modifier la façon de préparer les données pour réaliser des analyse de pointe, et comme souvent quand le marché aborde un nouveau sujet, des solutions occupent le devant de la scène, même si elles ne sont pas des panacées universelles. C’est le cas d’Hadoop.

Les big data permettent sans aucun doute de mieux connaître les clients, par exemple grâce au traitement automatique de ce qu’ils disent, de mieux les servir via des solutions de commerce électronique et cloud computing, qui sont à la fois de plus en plus sophistiquées et de plus en plus facile à mettre en œuvre.

Mais au final, le big data n’est qu’un prolongement de ce qui se fait depuis des années, et présentent les mêmes avantages, inconvénients ou risques : information, propagande, désinformation et mystification.

Pour approfondir l’un ou l’autre de ces différents sujets, vous pouvez avantageusement lire certains de mes articles ci-dessous :

Big data : un nouveau champ de travail pour les experts du décisionnel

Infrastructure big data : répondre à des exigences de volume, de variété et de vitesse

De la préparation des big data pour les analyses avancées

Hadoop n'est pas la panacée universelle

Des big data pour mieux servir les clients

Big data et traitement automatique du langage naturel

Big data, commerce électronique et cloud computing

Big data : information, propagande, désinformation & mystification

Pour mémoire vous pouvez aussi consulter mon eBook : Propos sur les SI Décisionnels qui décrit à quoi ils servent, les bonnes façons de les organiser, leur utilité pour la fonction marketing et les autres fonctions de l’entreprise, la façon de les gérer ainsi que des cas remarquables. Cliquez ici.

Rédigé par Michel Bruley le Lundi 3 Mars 2014 à 09:39 | Permalien | Commentaires {0}
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