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Les « 4V » du Big data Volume Vélocité Variété Véracité http://infodiagram.blogspot.fr/ Kwateng Jackson & Pagnot Thomas MIAGE M2C

Exemple de Big data

Objectifs Open DATA L’ouverture des données au public peut avoir 3 objectifs : Ouvrir l’accès le plus large aux informations publiques. Encourager l’innovation. Ouvrir les données pour identifier les risques de corruption et la mauvaise gestion. 1) Ouvrir l’accès le plus large aux informations publiques, c’est tout d’abord améliorer la transparence de l’État et de ses institutions, éclairer le débat démocratique, et rapprocher la puissance publique des citoyens. qui nous permet de savoir ce que nos gouvernement et les entités reliées ainsi que les établissements privés réalisent. 2) permet aux entreprises aux individus et aux associations de créer des applications et des services utiles et à forte valeur ajouté ;c’est donc encourager l’innovation, donner naissance à la société de l’information, et contribuer au développement des secteurs stratégiques d’avenir pour notre pays, ce qui permet de générer une croissance économiques par la création de plus d’emplois et plus d’entreprises 3) Il y a aussi l’idée d’ouvrir les données pour identifier les risques de corruption et la mauvaise gestion d’argent afin de prendre les bonnes décisions en se basant sur des informations que nous n’avions pas avant. Exemple site ou va mon argents : ce site se base sur les données public du gouvernement et établissement public pour voir ou vas l’argent de nos impôts « http://wheredoesmymoneygo.org/ ».

Les étapes de l’open data Recueillir les données Sécuriser les données Déployer l’infrastructure de mise à disposition des données. Recueillir les données : l’identification des sources, le choix des données à ouvrir, la vérification de la stabilité des sources d’approvisionnement, l’audit de la qualité des données, l’inventaire des tâches de transformation des données avant leur ouverture (nettoyage, formatage, exclusion, vérification…). Sécuriser les données : Les données ouvertes doivent être sécurisées dans de multiples domaines. Il s’agit en effet de garantir que les données ouvertes sont bien de bout en bout celles que l’entreprise a voulu ouvrir. Il s’agit donc de sécuriser la ou les sources et de garantir l’intégrité des données afin que les utilisateurs disposent bien des bonnes informations et non de données falsifiées. Déployer l’infrastructure de mise à disposition des données : Toutes les tâches évoquées précédemment sont le lot quotidien des Directions des Systèmes d’information - DSI des entreprises. Cette infrastructure doit être capable de gérer les accès des utilisateurs et d’offrir un accès stable , et doit être capable de tenir les informations à jours. Ces données sont soit sous la forme de fichiers consultables / téléchargeables soit sous la forme d’API pour permettre aux applications externes d’accéder aux informations dont elles ont besoin.

Caractéristiques des data ouvertes Complètes, toutes les données disponibles, sauf privées Primaires, prises directement à la source, détaillées Opportunes, disponibles rapidement, à jour si possible Accessibles, disponible au plus grand nombre. Complètes, toutes les données disponibles, sauf privées Primaires, prises directement à la source, détaillées Opportunes, disponibles rapidement, à jour si possible Accessibles, disponible au plus grand nombre.

exemples d’Open Data: Plateforme ouverte des données publiques françaises  Liste des commerces de proximité agréés RATP Et Offre transport de la RATP Nous trouvons des différentes types d’open data : Les données de secteur publique, exemple : les données concernant l’inflation du PIB, des statistiques concernant le marché de travaille, aussi bien des données de la santé. Les données des entreprises semi-publiques : exemple : RATP,SNCF qui ouvre une API pour le publique et qui est exploitée dans le développement des applications au service de l’utilisateur. Les données des entreprises privées : exemple BVA qui expose le résultat de ses statistiques et ses investigations pour le publique. données de secteur privé (statistiques …)