Big Data et Data Science : Les 5 articles qu’il ne fallait pas manquer

Aujourd’hui, nous vous proposons une sélection d’articles du blog Big Data & Digital publiés tout au long de l’année. A travers les différentes thématiques, vous retrouverez les articles  que vous avez le plus plébiscités. Le thème de la semaine : Big Data et Data Science.

Après nos sélections dédiées à la transformation digitale, au marketing digital et aux objets connectés, nous abordons aujourd’hui plus précisément les nouveaux défis de la Data Science, le Big Data et le sport, l’Advanced Analytics…

1. Les nouveaux défis de la Data Science

Les applications les plus connues de la Data Science concernent la gestion des risques financiers, la lutte contre la fraude et le blanchiment d’argent, la cyber-sécurité, l’efficacité énergétique, et bien entendu, la gestion des objets connectés.

Comme nous l’explique Didier Gaultier, parmi les nouveaux défis les plus passionnants de la Data Science, se trouvent les enjeux liés à la connaissance client par le biais de la discipline du Digital Marketing.

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2. Advanced Analytics, indissociable partenaire du Big Data

Né avec le Big Data, le terme Advanced Analytics est autant galvaudé et peut-être aussi peu clair que son indissociable partenaire. Pourtant, c’est bien l’Advanced Analytics qui va permettre de donner de la valeur (voire de l’intelligence) aux données et de les rendre accessibles aux utilisateurs métiers de l’entreprise.

Le point avec Mick Lévy sur ce qu’est exactement l’Advanced Analytics et ce qu’il peut apporter dans votre organisation.

>> En savoir plus : Advanced Analytics, indissociable partenaire du Big Data

3. Comment le Big Data révolutionne le football ?

Saviez-vous que, dans les stades, les sportifs ne sont pas uniquement suivis par des caméras, mais également par toutes sortes d’accessoires tels que des accéléromètres, des capteurs de fréquence cardiaque et même des systèmes de localisation type GPS ? La raison : le Big Data et les technologies modernes qui sont en train de révolutionner le monde du sport.

Dans cet article, Jure Rejec nous dévoile en détails les coulisses du football.

>> En savoir plus : Comment le Big Data révolutionne le football ?

4. Méthode CRISP : la clé de la réussite en Data Science

La méthode CRISP, initialement connue comme CRISP-DM, a été au départ développée par IBM dans les années 60 pour réaliser les projets Datamining. Elle reste aujourd’hui la seule méthode utilisable efficacement pour tous les projets Data Science.

Didier Gaultier nous présente ici les 6 étapes de la méthode CRISP allant de la compréhension du problème métier au déploiement et la mise en production.

>> En savoir plus : Méthode CRISP : la clé de la réussite en Data Science

5. Ne vous laissez pas uberiser, embauchez des data scientists !

C’est un fait : la transformation digitale est plus qu’un terme à la mode. Le nombre de néologismes et de nouveaux concepts l’attestent : uberisation, data scientists, Chief Data / Digital Officer, agile marketing, growth hacker… Dans beaucoup d’aspects, les anciens concepts évoluent de façon unique.

Anticiper ce qui arrivera à votre entreprise est crucial. Commencer à travailler sur sa (ré)-invention devrait être la priorité du management. L’analyse d’Eric Lecoutre.

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