Bigdata et Web sémantique. les données + l intelligence= la solution

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1 Bigdata et Web sémantique les données + l intelligence= la solution

2 big data et Web sémantique deux notions bien différentes et pourtant... (sable et silicium). «bigdata» ce n est pas que des données, mais déjà ça il faut le faire. ce qui prime ce ne sont pas les données (quoique), c est surtout ce qu on veut en faire. à l ère de l économie de la contribution et de l économie de la fonctionnalité, il faudra compter: sur la contribution (plusieurs auteurs, plusieurs lecteurs, plusieurs contributeurs) «SO». sur l impact de la mobilité (plus l impact des terminaux «légers», smartphones, tablettes) «MO», qui va diriger une partie des stockages et des traitements vers le nuage. l usage plus que la propriété. l individualisation, la personnalisation plus que la masse

3 un chiffre à retenir: le chiffre 5 c'est le nombre d exaoctets que représente l'information numérisée produite par l'humanité depuis ses débuts jusqu'en fin 2011, 5 exaoctets, c'est ce qui était généré en 2 jours. fin 2013, 5 exaoctets, c'est ce qui est généré en 12 minutes. Et pour traiter cette masse incroyable de données, la plupart multistructurées (son, vidéo, texte,...), très rapidement, en les corrélant par des algorithmes prédictifs pour leur donner de la valeur, et visualiser des résultats pertinents, voire prédire l'avenir, on fait appel aux technologies du BigData (ou déferlante informationnelle)

4 «digital universe»

5 pourquoi? C est déjà énorme Et ça continue

6 C est un marché de conjugaison des talents Plus que le nombre d Internautes, ce qui compte c est: Que plus des ¾ de l économie mondiale est impactée par le numérique (dont Internet est la partie visible l iceberg de l interaction). Que le numérique contribue à près de ¼ de la croissance. Autrement dit la collecte, l analyse des données (bigdata, cloud, analytics,...) couvrent une très grande partie de l économie et donc sont d une extrême diversité

7 pour quoi? Marketing, Commerce, e-commerce, m-commerce, Santé, Smart Home Automobile, Industries, Culture, Smart Cities

8 Tout démarre avec... puisque... Or pour «savoir» ce qui est utile, facile d accès, émotionnellement engageant,..., il faut collecter (i) l historique des interactions directes, (ii) l historique des contributions, (iii) les recommandations,..., puis analyser en regard du nouveau contexte, de la nouvelle utilité, du nouvel accès,

9 Un exemple: le x-commerce chaque étape marque la nécessité d une collecte, d une agrégation, d une analyse pour «alimenter» le cycle. L approche multi-canal impose également le croisement WtS, StW, ROPO -. La personnalisation, l individualisation sont autant d incitations à la collecte, l agrégation, l analyse. En amont, le marketing. En aval, le SAV (étude des caractéristiques d usage, de l emploi, des avaries ou anomalies. Pour aller plus loin, les objets, les produits, les contenus, les applications, les services, seront également scrutés

10 Un autre exemple: l industrie Là encore les objets connectés sont en première ligne (pour l entretien, la qualité pour BMW, Pour les économies réalisées pour GE

11 dernier exemple (mais il y en bien d autres): «smart cities» Dès lors que des milliers de personnes, 24h/24h, «titulaires» de 50 à 100 objets connectés chacune, peuvent être à l origine d un comportement «citoyen», le «big data» est indispensable (encore fait-il connaître la question). Dès lors que des intervenants multiples doivent partager les responsabilités autour d un même service et qu il y a nécessité d échange, le «big data» est essentiel

12 Le marché Source: ABI Research Global spending on big data by organizations will exceed $31 billion in The spending will grow at a CAGR of 29.6% over the next five years, reaching $114 billion in The forecast includes the money spent on internal salaries, professional services, technology services, internal hardware, and internal software

13 L emploi Source: Gartner By 2015, 4.4 million IT jobs globally will be created to support big data. Des chiffres comparables ont été avancés par l Europe. Attention cependant aux phénomène de «destructions créatrices» (Schumpeter) et de «déversement» (Sauvy). Les emplois ne sont pas les mêmes, dans les mêmes entreprises, dans les mêmes pays

14 Web sémantique L information, l image, le contexte, la nouvelle interrogation, la nouvelle interaction sont «liés» et constituent le «graphe». 14

15 Lier l information (texte) et sa signification Semantic Webis a group of methods and technologies to allow machines to understand the meaning -or "semantics" -of information on the World Wide Web. [1] The term was coined by World Wide Web Consortium(W3C) director Tim Berners-Lee. [2] He defines the Semantic Webas a web of data that can be processed directly and indirectly by machines. While the term "Semantic Web" is not formally defined it is mainly used to describe the model and technologies [3] proposed by the W3C. These technologies include the Resource Description Framework(RDF), a variety of data interchange formats (e.g. RDF/XML, N3, Turtle, N-Triples), and notations such as RDF Schema(RDFS) and the Web Ontology Language (OWL), all of which are intended to provide a formal descriptionof concepts, terms, and relationships within a given knowledge domain. La signification dépend de la personne, du contexte,... de l interaction en cours donc des interaction passées, des contextes antérieures, des personnes précédentes

16 enrichissement sémantique 16

17 les marchés

18 Les marchés