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Valeur et Véracité de la donnée : enjeux pour l'entreprise et défis pour le Data Scientist

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Date
2015-03
Link to item file
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01152219
Dewey
Informatique générale
Sujet
Data Scientist; Data Science; Big Data; Valeur d'une donnée; Mégadonnées; Donnée; Algorithmique; Structure des données; Cyberdéfense; Cyberattaque; Cyberstratégie; Véracité d'une donnée
JEL code
M15
Conference name
Colloque "La donnée n'est pas donnée"
Conference date
03-2015
Conference city
Paris
Conference country
France
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/15158
Collections
  • DRM : Publications
Metadata
Show full item record
Author
Teboul, Bruno
Berthier, Thierry
Type
Communication / Conférence
Item number of pages
8
Abstract (FR)
Les mégadonnées ou big data ont investi l'ensemble des activités industrielles, économiques et sociales. Leurs exploitations modifient en profondeur notre rapport au monde et fournissent des clés fondamentales qui permettent de repousser l'incertitude, de comprendre et parfois de contrôler des phénomènes complexes. En transformant les espaces numériques et physiques, le déluge des données influence et oriente les pratiques économiques, sociales et politiques. De nouvelles échelles temporelles et spatiales deviennent ainsi accessibles à l'interprétation et la compréhension humaine tout en apportant toujours plus de défis technologiques. Qu'elle soit créée par l'individu ou par l'infrastructure connectée, la donnée fournit aujourd'hui une image de plus en plus précise du réel. L'enjeu majeur réside alors dans l'exploitation de cette donnée et dans notre capacité à tirer partie d'un ensemble de données massives pour améliorer un processus, construire une prévision de réalisation d'un événement, établir une recommandation de produits, de services (prescription), ou encore optimiser l'aide à la décision. Les technologies du big data ne se contentent pas de faire parler la donnée, elles créent du sens et produisent des solutions performantes. Cette puissance d'analyse des mégadonnées s'appuie naturellement sur un prérequis de qualité : la véracité et la valeur d'une donnée conditionnent l'ensemble du processus d'exploitation. Elles en sont le fondement et doivent faire l'objet d'un questionnement systématique.

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