En 1997 deux chercheurs de la NASA, Michael Cox et David Ellsworth, utilisent pour la première fois le terme de big data. Ils étaient loin d’imaginer que, plus de vingt ans après, le phénomène des ‘‘données massives’’ gagnerait tous les secteurs d’activité, et devienne un levier de l’économie moderne.
Le Big Data a longtemps rimé avec datalakes Hadoop, sur lesquels les entreprises ont investi temps et compétences. Sans forcément en retirer les bénéfices attendus, les applications passant en production étant rares et le taux d’échec très élevé.
L’assureur mise sur les technologies Big Data pour casser les silos de son système d’information et développer de nouveaux usages, autour du marketing et de la détection de fraude. Après un galop d’essai prudent autour de la rénovation de la BI.
L’opérateur de paris hippiques, sportifs et de poker online installe son datalake pour optimiser son parc de bornes dans l’Hexagone. Et demain personnaliser les interactions en temps réel avec les clients sur ces machines.
L’heure d’un premier bilan a sonné pour les entreprises qui se sont lancées dans des initiatives Big Data au cours des 3 premières années. L’arrivée du règlement européen sur la protection des données (GDPR) pousse notamment à une remise à plat… parfois douloureuse.
Pour le Pdg d’Hortonworks, éditeur d’une distribution Hadoop, l’enjeu du Big Data se déplace de la constitution de datalake vers le traitement de données temps réel. Au plus près de leur lieu de capture.
LeBonCoin a choisi d’héberger ses applications analytiques sur le Cloud d’AWS avant tout pour gagner en flexibilité. Et changer la culture interne.
Le compteur électrique communicant Linky va générer beaucoup de données, mais leur exploitation reste soumise à un équilibre très fin. Pour ERDF, il s’agit à la fois de laisser le consommateur maître de ses données, tout en accompagnant la transition énergétique des territoires, grâce à des informations agrégées.
Plus de données non structurées à analyser, et plus vite. Les entreprises ont bien compris les enjeux du Big Data auxquels elles font face. Mais les outils pour y répondre se font encore attendre.
Grâce au Machine Learning et à des trains de plus en plus connectés, la SNCF s’est lancé dans un projet de maintenance prédictive, exploitant des algorithmes de Machine Learning. Les rames du Transilien servent de galop d’essai à ce projet.
Une filiale dédiée appelée BluData, un sponsoring du patron d’Auchan, un datalake Hadoop. Le distributeur du Nord dévoile sa formule pour mieux exploiter les gigantesques quantités de données qu’il amasse.
Avec des machines capables de manipuler d’énormes masses de données, de générer des visualisations ultrasophistiquées, il n’a jamais été aussi...
Depuis longtemps déjà, les grandes entreprises ont installé des data warehouse pour stocker les données de leurs clients. Mais la...
La RPA propose une stratégie d’automatisation de processus en limitant les coûts et l’impact sur le système d’information. Comment s’y...
Le premier acteur européen du secteur de l'édition logicielle affiche un demi-siècle d'existence et près de 400 000 clients, pour un...
