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Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/2014 1 Les enjeux du « big data »  Jean-Marc Rietsch,  Ingénieur Civil des Mines  Expert en dématique*

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1 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Les enjeux du « big data »  Jean-Marc Rietsch,  Ingénieur Civil des Mines  Expert en dématique* et en archivage électronique, spécialiste des aspects risque et économie  Chargé de cours à Mines ParisTech  Président de FEDISA (Fédération Européenne de l’ILM du Stockage et de l’Archivage) * Contraction de dématérialisation et d’informatique, la dématique correspond à l’action de dématérialiser au sens large, elle traite ainsi la numérisation de documents papiers, la dématérialisation des échanges et des processus métier en y incluant la composante légale.

2 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Augmentation des volumes  29 To d’informations publiés par seconde  2,5 Eo(10 18 ) / jour  1 Zo (10 21 ) / an  Origines diverses: sites médias sociaux, blogs, images numériques, vidéos, signaux GPS, informations climatiques, transactions bancaires, …  Individuellement valeur très limitée, mais croisées et analysées elles valent de l’or! 1 Ko  une page de livre, 1 Mo  un livre de 1000 pages 1 Go  une bibliothèque personnelles 1 To  1 million d’ouvrages, bibliothèque nationale 

3 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Big data  Impacte beaucoup de domaines  E-commerce (le + apparent pour l’instant)  Sécurité (exemple cambriolage)  Finance  Assurance (prédiction de sinistres)  Santé (soins personnalisés, médecine prédictive)  Recherche (voir + avant)  Economie  Agriculture (semence la + adaptée)  Météorologie (prédiction)  Formation (ouverte à tous)  Politique (élections, …) ……

4 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Big data  Un problème de volumétrie ?  Que faire de ces données ?  Surveiller leur exploitation ?  Des changements de comportements à avoir et à vivre? Nous avons du mal à penser globalement l’ensemble des transformations possibles. 

5 ILMDatamining Grid Storage CAS – MAID Virtualisation LoisRèglements Doc électronique Prise de Conscience& Eco Efficacité Big data Cloud(SaaS) Identité numérique : -personnes -documents ECOResponsabilitéCitoyenne Connaissance CentraleNumérique& Énergie IT ServicesdeConfiance Mainframes KMDatawarehouse - Extract - Transform - Load DAS BusinessIntelligence SANNASDAS TECHNOLOGIE NORMES JURIDIQUE ENVIRONNEMENT Un peu d’histoire / numérique EntrepriseMatricielleEntrepriseMatricielle EntrepriseIndustrielleEntrepriseIndustrielle Entreprise Numérique Cellulaire ISO ISO RM ETSI TS ETSI ISO ISO ConsolidationCohérenceNFZ42-013V1 ORGANISATION

6 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Problème de volumétrie ?  Retour à la pierre !  Quartz, 40 Mo/i2 contre 35 pour un CD. Lisible par microscopique optique mais fragile aux chocs.  Nouveauté en matière optique  le HVD pour Holographic versatile disc est une technologie de disque optique qui peut contenir jusqu’à 3,9 To d’information soit CDs ou 830 DVD ou encore 60 Blue-ray !  Les évolutions du magnétique  Seagate a atteint 1To/i2 et on annonce des disques de 3,5 pouces avec jusqu’à 60 To !  La révolution côté vivant ?  6 Mo dans 337 picogramme ( ) d’ADN. Les chercheurs annoncent 2 po dans un seul gramme.

7 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Deux grandes stratégies  Active: on migre régulièrement, par exemple tous les 5 ans pour du disque et tous les 10 ans pour de la bande  Passive: on choisit un support pérenne, plus coûteux au départ, exemple DVD en verre L’actif n’est pas moins cher ! 

8 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Difficultés du BD, les 4 V  Volume  Variété et hétérogénéité  Vélocité  Véracité Droits d’accès 

9 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Analyser des données  Rechercher des données et les acquérir  Homogénéiser les données / # sources  Détecter les doublons et les erreurs  Interagir avec des humains pour + de données et résoudre les contradictions  Faciliter le travail des analyste avec outils de visualisation  Analyses statistiques automatiques  Développer des applications et services

10 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Besoin de nouvelles compétences Data scientist, à la fois :  Ingénieur informatique  Mathématicien capable à partir d’une série de données:  D’extraire des tendances  De communiquer

11 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Contrôle des accès  Anonymisation  Chiffrement  Des lois universelles  Trouver le bon compromis entre l’exploitation positive et le respect de la confidentialité des individus!

12 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Changement de comportement, exemple / recherche Autrefois / cahiers de laboratoire, désormais le rôle des scientifiques est de concevoir des algorithmes:  Construire des théories à partir des observations  Calculer des prédictions à partir d’une théorie Vérifier la conformité du modèle / réalité et non / ensemble des prédictions 

13 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Importance du SI Alain Juillet : « la sécurisation de l’information et son organisation ne constituent pas une fin en soi mais correspondent à l’étape indispensable avant de pouvoir transformer les données en connaissance… »

14 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Le SI devient outil de production de valeur  Support de l’ensemble des processus métiers  Ouverture vers un plus grand nombre d’utilisateurs  Progression des capacités de stockage et de traitement  Adaptation de l’organisation des SI Le SI passe d’une logique de collecte des données à une logique de production d’informations... de valeur! 

15 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Gouvernance de l’information © IBM

16 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Les défis à relever/numérique  Maîtriser l'explosion des volumes d'informations échangés,  Gérer de plus en plus de flux aux origines diverses,  Sécuriser l’ensemble au sens large,  S’adapter de façon rationnelle, efficace et pérenne à la multiplication des formats de contenu,  Analyser et exploiter l’information. Créer de la valeur, de la connaissance 

17 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Opportunités du big data  De nouveaux métiers : 4,4 millions d’emplois d’ici 2015  Gains de productivité (source Mc Kinsey):  + 0,7% santé, +0,5% administration, +1% commerce  De nouvelles organisations à mettre en place (exemple nouvelle forme d’élections, à associer à l’open data !) Sensibiliser l’utilisateur à rester vigilant : effacer les cookies, désactiver l’option de géolocalisation de son smartphone, lâcher par moment les réseaux sociaux !

18 Enjeux du big data Copyright JM Rietsch © 14/01/ Merci pour votre attention


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