BIG DATA et DONNéES SEO

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "BIG DATA et DONNéES SEO"

Transcription

1 BIG DATA et DONNéES SEO Vincent 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 1

2 Agenda Affini-Tech SEO? Application Généralisation 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 2

3 Société 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 3

4 3 Piliers Méthodes projets Outils de reporting & Datavisualisation Business & Analyses BigData Modélisation Hadoop Technos Sciences Statistiques (R) NoSQL Machine Learning Cloud Intégration, Mise en Oeuvre, Conseil et Formation Une démarche intégrée de bout en bout 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 4

5 Collecter Stocker Traiter Analyser Valoriser Présenter Organiser BigData Data- Science Data-Viz Votre infrastructure Notre Cloud 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 5

6 Partenaires sectoriels Mktg & Ventes Finance Métiers Production Stats Applications Apps Data-Viz Infrastructures Partenaires technologiques 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 6

7 Opportunité Bigdata Métiers Applications Infrastructures Data-Mining Applications Data-visualisations Hybridation Infrastructures 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 7

8 Agile Data Code Code Code POC Sprint Sprint 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 8

9 COLLECTER STOCKER ANALYSER PARTAGER D3.j s 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte

10 SEO? 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 10

11 Obtenir les meilleures positions dans la page de Définir quels éléments du site sont à forte valeur réponse de Google. Les promouvoir vers les moteurs de recherches (linking, etc...) Mesurer et étudier le positionnement du site sur des recherches vis à vis de sa concurrence 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 11

12 CRAWL et VISITES Organiser le contenu des pages (Pagerank) Faire Crawler les pages par Google Augmentation directe du trafic 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 12

13 Cercle VERTUEUX de la DATA Mesurer Collecter Produire Analyser 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 13

14 RésUltats 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 14

15 Application 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 15

16 ANNUAIRE 2000 Professions Communes 100 M de requêtes par mois Small data : SEO = env 100 Go /an 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 16

17 Combien? 10 visites SEO (hors marque) 30 visites SEO (marque) 90 visites non SEO 20 crawl x7 à x10 au total (pages + ressources) Nécessité de filtrer à la source 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 17

18 TROUVER 400K NOUVELLES URLS À PROMOUVOIR PARMI 84M? Similarités et Classifications Recommandation & intelligence collective OpenData 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 18

19 Professions Grandes catégories, segments et moyennes Analyse à la granularité la plus fine Communes 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 19

20 Professions RECOMMANDATIONS Communes 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 20

21 AUGMENTER LA DONNÉE Data + Insee + Opendata a b c a b c m n n a b c m n n x y z ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~~~ ~~~ ~~~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ Une information plus riche Un ciblage plus pertinent 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte

22 OUTILS Collecter Traiter Analyser Pig 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 22

23 TYPES de REQUETES Analyse par zones de géographique Données socio-économiques Recherches de similarités Analyse au niveau Url (granularité fine) Impact du Crawl sur les visites 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 23

24 Pipeline Insee Data géo-éco Logs Visites seo Similarit. Urls. Crawl seo 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 24

25 Long TAIL Très grosses concentrations d activités sur certaines localités. Map/Reduce!! PIG Skewed joins 1: : : : : : Affini-Tech - Diffusion restreinte 25

26 HEATMAPS Départements (96) Activités (10500) Volume de visites 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 26

27 MEsurer : Rankings Collecte des réponses Google (30x par recherche = dizaines de millions par mois) Forte croissance de la volumétrie Classifier et Segmenter par produit, par thématiques Affini-Tech - Diffusion restreinte 27

28 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 28

29 OUTILS Collecter Traiter Stocker Visualiser Pig D3.js Analyser 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 29

30 GENERALISATION 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 31

31 Applicable à toute transaction Des données brutes Augmenter la donnée Similarités et Classifications Recommandations 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 32

32 DAta-PIPELINE Opendata Data- Visualisation Lecture Nettoyage Agrégation Croisement Machine Learning 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 33

33 : ETL & DW Non-Structuré Transactionnel ETL & DW DataMarts BI Applications 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 34

34 : EDW Non-Structuré Transactionnel ETL & DW & DataMarts BI Applications 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 35

35 Applications & Machine Learning Opendata Visualisations Tableau & JS Plateformes 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 36

36 "With data collection, 'the sooner the better' is always the best answer" Marissa Mayer, Yahoo CEO 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte 37

37 Merci! Vincent Heuschling Gsm : Web : Twitter Affini-Tech - Diffusion restreinte 38

HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME

HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME Mars 2013 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 1 AFFINI-TECH Méthodes projets Outils de reporting & Data-visualisation Business & Analyses BigData Modélisation Hadoop Technos

Plus en détail

DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD

DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD BIGDATA PARIS LE 1/4/2014 VINCENT HEUSCHLING @VHE74! 1 NOUS 100% Bigdata Infrastructure IT + Data Trouver vos opportunités Implémenter les

Plus en détail

Plateforme SAS. Data & Information System

Plateforme SAS. Data & Information System Data & Information System SOMMAIRE Rédacteur : Ref: F.Barthelemy AXIO_1111_V1 PLATEFORME SAS PREREQUIS SAS GUIDE SAS WRS SAS PORTAL SAS MINER Une plateforme unique et modulable capable d exploiter l architecture

Plus en détail

20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -"Big Data par l'exemple" -Julien DULOUT

20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -Big Data par l'exemple -Julien DULOUT 20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013 20 ans du SIAD -"BigData par l'exemple" -Julien DULOUT Qui a déjà entendu parler du phénomène BigData? Qui a déjà

Plus en détail

Mesures DNS à l ère du Big Data : outils et défis. JCSA, 9 juillet 2015 Vincent Levigneron, Afnic

Mesures DNS à l ère du Big Data : outils et défis. JCSA, 9 juillet 2015 Vincent Levigneron, Afnic Mesures DNS à l ère du Big Data : outils et défis JCSA, 9 juillet 2015 Vincent Levigneron, Afnic Sommaire 1. Mesures DNS réalisées par l Afnic 2. Volumes et biais 3. Limitations 4. Pourquoi une approche

Plus en détail

Titre : La BI vue par l intégrateur Orange

Titre : La BI vue par l intégrateur Orange Titre : La BI vue par l intégrateur Orange Résumé : L entité Orange IT&L@bs, partenaire privilégié des entreprises et des collectivités dans la conception et l implémentation de SI Décisionnels innovants,

Plus en détail

BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I.

BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I. BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I. QUELLES PERSPECTIVES POUR LES 20 PROCHAINES ANNEES? 22 MARS 2013 CHARLES PARAT, DIR. INNOVATION adoption L ADOPTION DES EVOLUTIONS B.I. EST LENTE BIGDATA BUZZ MAINFRAME

Plus en détail

Fouillez facilement dans votre système Big Data. Olivier TAVARD

Fouillez facilement dans votre système Big Data. Olivier TAVARD Fouillez facilement dans votre système Big Data Olivier TAVARD A propos de moi : Cofondateur de la société France Labs Développeur (principalement Java) Formateur en technologies de moteurs de recherche

Plus en détail

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Enjeux, Projets, Données, Indicateurs Gilles FONTANINI g.fontanini@decision-network.eu +33 (0)6 11 21 24 53 2? Gilles Fontanini Consultant et Administrateur d un GIE d experts en

Plus en détail

Cognit Ive Cas d utilisation

Cognit Ive Cas d utilisation Cognit Ive Cas d utilisation 96-98, rue de Montreuil - 75011 Paris _ opicot@ _ + 33 (0)1 40 09 71 55 Sommaire Présentation de la plateforme Cognit Ive SemanticMail : Traitement sémantique des mails Projets

Plus en détail

Introduction data science

Introduction data science Introduction data science Data science Master 2 ISIDIS Sébastien Verel verel@lisic.univ-littoral.fr http://www-lisic.univ-littoral.fr/~verel Université du Littoral Côte d Opale Laboratoire LISIC Equipe

Plus en détail

Le BigData, aussi par et pour les PMEs

Le BigData, aussi par et pour les PMEs Parole d expert Le BigData, aussi par et pour les PMEs Stéphane MOUTON, CETIC Département Software and Services Technologies Avec le soutien de : LIEGE CREATIVE Le Big Data, aussi par et pour les PMEs

Plus en détail

Entreprise et Big Data

Entreprise et Big Data Entreprise et Big Data Christophe Favart Chef Architecte, SAP Advanced Development, Business Information Technology Public Juin 2013 Agenda SAP Données d Entreprise Big Data en entreprise Solutions SAP

Plus en détail

For Fun and Profit Datasio 2012

For Fun and Profit Datasio 2012 For Fun and Profit Datasio 2012 130 Nouveaux acteurs Big Data depuis 2009 1 2 3 Agenda Hadoop, poids lourd du Big Data Stats Web avec Hive chez Scoop.it Profession: Data Scientist Agenda 1 Hadoop, poids

Plus en détail

DocForum 18 Juin 2015. Réussites d un projet Big Data Les incontournables

DocForum 18 Juin 2015. Réussites d un projet Big Data Les incontournables DocForum 18 Juin 2015 Réussites d un projet Big Data Les incontournables Vos interlocuteurs Mick LEVY Directeur Innovation Business mick.levy@businessdecision.com 06.50.87.13.26 @mick_levy 2 Business &

Plus en détail

Big Data. Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz"

Big Data. Concept et perspectives : la réalité derrière le buzz Big Data Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz" 2012 Agenda Concept & Perspectives Technologies & Acteurs 2 Pierre Audoin Consultants (PAC) Pierre Audoin Consultants (PAC) est une société

Plus en détail

Londres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft

Plus en détail

Panorama des solutions analytiques existantes

Panorama des solutions analytiques existantes Arnaud LAROCHE Julien DAMON Panorama des solutions analytiques existantes SFdS Méthodes et Logiciels - 16 janvier 2014 - Données Massives Ne sont ici considérés que les solutions autour de l environnement

Plus en détail

Londres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft

Plus en détail

Trends. Médias sociaux et SEO - la force du contenu

Trends. Médias sociaux et SEO - la force du contenu Trends Médias sociaux et SEO - la force du contenu Problématique Quel est le rôle du contenu dans son projet d optimisation de son site web? SEO : Search Engine Optimization L'optimisation pour les moteurs

Plus en détail

Pourquoi intégrer le Big Data à son organisa3on?

Pourquoi intégrer le Big Data à son organisa3on? Pourquoi intégrer le Big Data à son organisa3on? Yvan Robert, VP Affaires Stratégiques Emmanuel Faug, Resp. pra>que BI Colloque 2014 Big Data Agenda Qui sommes nous? L importance de l information Méthodes

Plus en détail

Open Data. François Bancilhon twitter.com/fbancilhon www.data-publica.com. Printemps de la recherche EDF R&D 28/9/12

Open Data. François Bancilhon twitter.com/fbancilhon www.data-publica.com. Printemps de la recherche EDF R&D 28/9/12 Open Data François Bancilhon twitter.com/fbancilhon www.data-publica.com Printemps de la recherche EDF R&D 28/9/12 Plan Open data Que faire des données de l open data? Eco-système de la données Data Publica

Plus en détail

Solocal Group Solocal Group pilote ses audiences via un ensemble de tableaux de bord complètement automatisés grâce à l API AT Internet.

Solocal Group Solocal Group pilote ses audiences via un ensemble de tableaux de bord complètement automatisés grâce à l API AT Internet. Online Intelligence Solutions Solocal Group Solocal Group pilote ses audiences via un ensemble de tableaux de bord complètement automatisés grâce à l API AT Internet. Case study Case study INTRODUCTION

Plus en détail

Dailymotion: La performance dans le cloud

Dailymotion: La performance dans le cloud Dailymotion: La performance dans le cloud CRiP Thématique Services IT dans le Cloud 06/11/14 Dailymotion en quelques chiffres? 130 millions visiteurs uniques par mois 3 milliards de vidéos vues par mois

Plus en détail

La rencontre du Big Data et du Cloud

La rencontre du Big Data et du Cloud La rencontre du Big Data et du Cloud Libérez le potentiel de toutes vos données Visualisez et exploitez plus rapidement les données de tous types, quelle que soit leur taille et indépendamment de leur

Plus en détail

Big Graph Data Forum Teratec 2013

Big Graph Data Forum Teratec 2013 Big Graph Data Forum Teratec 2013 MFG Labs 35 rue de Châteaudun 75009 Paris, France www.mfglabs.com twitter: @mfg_labs Julien Laugel MFG Labs julien.laugel@mfglabs.com @roolio SOMMAIRE MFG Labs Contexte

Plus en détail

«ET SI ON INDEXAIT LES DONNÉES?» Tentative de déconstruction du paradigme métadatique. Guillaume SUEUR Rencontres DecryptaGeo 2015

«ET SI ON INDEXAIT LES DONNÉES?» Tentative de déconstruction du paradigme métadatique. Guillaume SUEUR Rencontres DecryptaGeo 2015 «ET SI ON INDEXAIT LES DONNÉES?» Tentative de déconstruction du paradigme métadatique. Guillaume SUEUR Rencontres DecryptaGeo 2015 ETUDE DE CAS Françoise a très envie de réaliser une carte précise d un

Plus en détail

FINI LA RÉCRÉ PASSONS AUX MÉGADONNÉES

FINI LA RÉCRÉ PASSONS AUX MÉGADONNÉES 1 FINI LA RÉCRÉ PASSONS AUX MÉGADONNÉES «Dans le concret, projets de transformation vers le BigData» V1-10/03/15 ABED AJRAOU CONNAISSEZ-VOUS PAGESJAUNES? CONNAISSEZ-VOUS PAGESJAUNES? LES MEGADONNEES RÉPONDENT

Plus en détail

AUDIT REFERENCEMENT WEB

AUDIT REFERENCEMENT WEB AUDIT REFERENCEMENT WEB Audit référencement Audit technique du site Audit de "nombre" pages, Prestation Analyse technique et structurelle du site structuration du code, présence de balises HTML et méta.

Plus en détail

accompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014

accompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014 accompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014 Big Data au-delà du "buzz-word", un vecteur d'efficacité et de différenciation business

Plus en détail

SMALL DATA DANS LA VEILLE

SMALL DATA DANS LA VEILLE SMALL DATA DANS LA VEILLE Collecte et valorisation de l information stratégique dans l entreprise OCP El Jadida 25 Septembre 2014 25 Septembre 2014 OCP - El Jadida 2 Ordre du jour Définitions Etat de la

Plus en détail

We make your. Data Smart. Data Smart

We make your. Data Smart. Data Smart We make your We make your Data Smart Data Smart Une société Une société du du groupe Le groupe NP6 SPECIALISTE LEADER SECTEURS EFFECTIFS SaaS Marketing : 50% Data intelligence : 50% 15 sociétés du CAC

Plus en détail

Bachelor Responsable de Communication Bachelor 3

Bachelor Responsable de Communication Bachelor 3 Bachelor Responsable de Communication Bachelor 3 Avril 2015 REFERENCEMENT ET WEBANALYTICS SYSB501 Semestre 5 Nombre heures 20 Nombre crédits 2 Langue d enseignement Français ou anglais Département académique

Plus en détail

Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data

Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data Jean-Michel Franco Talend Connect 9 octobre 2014 Talend 2014 1 Agenda Agenda Le Big Data depuis la découverte jusqu au temps réel en passant par les applications

Plus en détail

AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence

AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence Gestion de la Performance, Business Intelligence, Big Data Domaine d expertise «Business Intelligence» Un accompagnement adapté à votre métier dans toutes

Plus en détail

DAC Données, Apprentissage et Connaissances

DAC Données, Apprentissage et Connaissances DAC Données, Apprentissage et Connaissances Responsables : Spécialité adossée au département DAPA du LIP6 Thierry Artières thierry.artieres@lip6.fr Bernd Amann bernd.amann@lip6.fr Partenaires : ENST, ENSTA,

Plus en détail

L analytique en temps réel en un clic. Jean-Michel Franco Directeur Marketing Produit @jmichel_franco

L analytique en temps réel en un clic. Jean-Michel Franco Directeur Marketing Produit @jmichel_franco L analytique en temps réel en un clic Jean-Michel Franco Directeur Marketing Produit @jmichel_franco 2015 Talend Inc. 1 1 Dynamiser l entreprise par ses données Les entreprises orientées données 23X plus

Plus en détail

Big Data: comment passer de la stratégie à la mise en œuvre? Big Data Paris Mars 2015

Big Data: comment passer de la stratégie à la mise en œuvre? Big Data Paris Mars 2015 Big Data: comment passer de la stratégie à la mise en œuvre? Big Data Paris Mars 2015 Jean-David Benassouli Managing Director, Responsable France de la practice Digital Data management +33 6 79 45 11 51

Plus en détail

BIG DATA : comment étendre et gérer la connaissance client? François Nguyen SFR Directeur SI décisionnel & Mkt relationnel GP

BIG DATA : comment étendre et gérer la connaissance client? François Nguyen SFR Directeur SI décisionnel & Mkt relationnel GP BIG DATA : comment étendre et gérer la connaissance client? François Nguyen SFR Directeur SI décisionnel & Mkt relationnel GP SFR en quelques chiffres Le Dataware Client GP de SFR en août 2011 150 applications

Plus en détail

Avant-propos 7. CHAPITRE 1 Les défis de l architecture de l information 13. CHAPITRE 2 Construire un site les niveaux de Garrett 25

Avant-propos 7. CHAPITRE 1 Les défis de l architecture de l information 13. CHAPITRE 2 Construire un site les niveaux de Garrett 25 Sommaire 5 Avant-propos 7 Remerciements 9 Mode d emploi 11 CHAPITRE 1 Les défis de l architecture de l information 13 Jean-michel Salaün, Christine Dufour, Audrey Laplante 1. Une expertise nouvelle 13

Plus en détail

Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique. Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique

Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique. Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique Événement 25e anniversaire du CRG Université Laval, Qc, Canada 08 mai

Plus en détail

1 Avant-Propos 5 Remerciements. 9 Usages, contraintes et opportunités du mobile. 33 Site ou application : quelle solution choisir? Table des matières

1 Avant-Propos 5 Remerciements. 9 Usages, contraintes et opportunités du mobile. 33 Site ou application : quelle solution choisir? Table des matières IX Table des matières 1 Avant-Propos 5 Remerciements Partie 1 7 Stratégie et conception des sites et applications mobiles Chapitre 1 9 Usages, contraintes et opportunités du mobile 11 Les usages spécifiques

Plus en détail

Big Data par l exemple

Big Data par l exemple #PARTAGE Big Data par l exemple Alexandre Chauvin Hameau Directeur de la production Malakoff Médéric @achauvin CT BIG DATA 10/12/2015 Soyons pragmatiques BIG DATA beaucoup de bruit pour des choses finalement

Plus en détail

Dossier Spécial DE NOUVELLES PERSPECTIVES POUR UNE BUSINESS INTELLIGENCE AGILE

Dossier Spécial DE NOUVELLES PERSPECTIVES POUR UNE BUSINESS INTELLIGENCE AGILE Dossier Spécial DE NOUVELLES PERSPECTIVES POUR UNE BUSINESS INTELLIGENCE AGILE L es utilisateurs du décisionnel réclament plus de souplesse. Les approches mixtes, classiques et liées aux Big Data, répondent

Plus en détail

Gestion des Donnés Métier de Référence

Gestion des Donnés Métier de Référence Gestion des Donnés Métier de Référence (Master Data Management - MDM) Michel Bruley Directeur Marketing Teradata Western Europe Définitions Données Métier de Référence elles permettent d identifier et

Plus en détail

BI SWISS FORUM (ecom / SITB)

BI SWISS FORUM (ecom / SITB) 2015 04 21 - GENEVA BI SWISS FORUM (ecom / SITB) LE BIG DATA A L ASSAUT DES ZONES DE CONFORT TECH ET BUSINESS WWW.CROSS-SYSTEMS.CH GROUPE MICROPOLE 1100 COLLABORATEURS DONT 130 EN SUISSE +800 CLIENTS 27

Plus en détail

Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data.

Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data. Big Data De la stratégie à la mise en oeuvre Description : La formation a pour objet de brosser sans concession le tableau du Big Data. Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision

Plus en détail

Comment utiliser les générateurs de mots clés?

Comment utiliser les générateurs de mots clés? Comment utiliser les générateurs de mots clés? Une seconde méthode complémentaire à la méthode de réflexion consiste à utiliser les générateurs de mots clés. (Google Adwords) https://adwords.google.fr/select/keywordtoolexternal

Plus en détail

La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec 26/10/2005 1

La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec 26/10/2005 1 La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec ESRI 2005 session «Décisionnel» 26/10/2005 1 La Business Intelligence : Une Définition La Business intelligence permet l utilisation des données opérationnelles

Plus en détail

Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be

Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Recherche appliquée et transfert technologique q Agréé «Centre Collectif de Recherche» par

Plus en détail

Digital & Marketing Analytics en Assurance

Digital & Marketing Analytics en Assurance Digital & Marketing Analytics en Assurance Une explosion du volume et de la finesse de la maille des données Quelles sont les réponses business à ces changements fondamentaux de la société? De nouvelles

Plus en détail

BIG DATA : une vraie révolution industrielle (1) Les fortes évolutions liées à la digitalisation

BIG DATA : une vraie révolution industrielle (1) Les fortes évolutions liées à la digitalisation BIG DATA : une vraie révolution industrielle (1) Les fortes évolutions liées à la digitalisation - définition - étapes - impacts La révolution en cours du big data - essai de définition - acteurs - priorités

Plus en détail

Il y a tellement de hype autour du big data que Gartner étudie un nouveau modèle ;-) Talend 2012 2

Il y a tellement de hype autour du big data que Gartner étudie un nouveau modèle ;-) Talend 2012 2 Big Data: au delà du Buzz Yves de Montcheuil @ydemontcheuil Il y a tellement de hype autour du big data que Gartner étudie un nouveau modèle ;-) Talend 2012 2 Hype Cycle Gartner Talend 2012 3 Big Data

Plus en détail

Les entrepôts de données pour les nuls... ou pas!

Les entrepôts de données pour les nuls... ou pas! Atelier aideà la Décision à tous les Etages AIDE@EGC2013 Toulouse Mardi 29 janvier 2013 Cécile Favre Fadila Bentayeb Omar Boussaid Jérôme Darmont Gérald Gavin Nouria Harbi Nadia Kabachi Sabine Loudcher

Plus en détail

Stages 2015-2016 ISOFT : 25 ANS DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE DECISIONNELLE ET. Contact : Mme Lapedra, stage@isoft.fr ANALYSE DE DONNEES

Stages 2015-2016 ISOFT : 25 ANS DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE DECISIONNELLE ET. Contact : Mme Lapedra, stage@isoft.fr ANALYSE DE DONNEES Stages 2015-2016 Contact : Mme Lapedra, stage@isoft.fr ISOFT : 25 ANS DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE DECISIONNELLE ET ANALYSE DE DONNEES ISoft est un concepteur-éditeur de logiciels spécialisé dans la recherche

Plus en détail

Présentation de l offre produit de Business Objects XI

Présentation de l offre produit de Business Objects XI Conseil National des Assurances Séminaire - Atelier L information au service de tous Le 09 Novembre 2005 Présentation de l offre produit de XI Amar AMROUCHE Consultant Avant Vente aamrouche@aacom-algerie.com

Plus en détail

Comment valoriser votre patrimoine de données?

Comment valoriser votre patrimoine de données? BIG DATA POUR QUELS USAGES? Comment valoriser votre patrimoine de données? HIGH PERFORMANCE HIGH ANALYTICS PERFORMANCE ANALYTICS MOULOUD DEY SAS FRANCE 15/11/2012 L ENTREPRISE SAS EN QUELQUES CHIFFRES

Plus en détail

BigData : la connaissance clients au service de votre conversion E-Commerce. Marc Schillaci #ECP14 TOUTES LES FORMULES DU COMMERCE CONNECTÉ

BigData : la connaissance clients au service de votre conversion E-Commerce. Marc Schillaci #ECP14 TOUTES LES FORMULES DU COMMERCE CONNECTÉ BigData : la connaissance clients au service de votre conversion E- Marc Schillaci TOUTES LES FORMULES DU COMMERCE CONNECTÉ 23 > 25 SEPTEMBRE 2014 I PARIS I PORTE DE VERSAILLES I PAVILLON 7-3 #ECP14 LE

Plus en détail

Optimisez les profits de vos sites web. Intégrez la performance à votre projet de création

Optimisez les profits de vos sites web. Intégrez la performance à votre projet de création Optimisez les profits de vos sites web Intégrez la performance à votre projet de création Consultant web spécialisée dans le référencement, mon objectif est d augmenter les profits de vos sites web par

Plus en détail

Malgré la crise, Le décisionnel en croissance en France

Malgré la crise, Le décisionnel en croissance en France Malgré la crise, Le décisionnel en croissance en France 11 juin 2009 www.idc.com Cyril Meunier IDC France Consulting Manager Copyright 2009 IDC. Reproduction is forbidden unless authorized. All rights

Plus en détail

GT Big Data. Saison 2014-2015. Bruno Prévost (Safran), Marc Demerlé (GDF SUEZ) CRiP Thématique Mise en œuvre du Big Data 16/12/14

GT Big Data. Saison 2014-2015. Bruno Prévost (Safran), Marc Demerlé (GDF SUEZ) CRiP Thématique Mise en œuvre du Big Data 16/12/14 GT Big Data Saison 2014-2015 Bruno Prévost (Safran), Marc Demerlé (GDF SUEZ) Sommaire GT Big Data : roadmap 2014-15 Revue de presse Business Education / Promotion Emploi Sécurité / Compliance Cuisine:

Plus en détail

Retour d expérience BigData 16/10/2013 Cyril Morcrette CTO

Retour d expérience BigData 16/10/2013 Cyril Morcrette CTO Retour d expérience BigData 16/10/2013 Cyril Morcrette CTO Mappy en Chiffre Filiale du groupe Solocal 10M de visiteurs uniques 300M visites annuelles 100 collaborateurs dont 60% technique 3,7 Md de dalles

Plus en détail

Business Intelligence - Introduction

Business Intelligence - Introduction Le cours Business Intelligence - Introduction Olivier Schwander UPMC 1 / 45 Le cours Organisation du cours http://www-connex.lip6.fr/~schwander/enseignement/ 2015-2016/m2stat_bi/

Plus en détail

Mo3: Big Data, Web & (Cyber)security. Laura WILBER Director of Strategy, Dassault Systèmes EXALEAD

Mo3: Big Data, Web & (Cyber)security. Laura WILBER Director of Strategy, Dassault Systèmes EXALEAD Mo3: Big Data, Web & (Cyber)security Laura WILBER Director of Strategy, Dassault Systèmes EXALEAD 23/04/2013 Dassault Systèmes EXALEAD «Information Intelligence» Search & Discovery Entreprise Web «ii»

Plus en détail

GROUPE IDRAC Bachelor Responsable de Communication 3 ème Année Juin 2014

GROUPE IDRAC Bachelor Responsable de Communication 3 ème Année Juin 2014 GROUPE IDRAC Bachelor Responsable de Communication 3 ème Année Juin 2014 REFERENCEMENT ET WEBANALYTICS SYSB501 Semestre 5 20 heures 4 crédits Français ou anglais Département académique : Management des

Plus en détail

Méthodologie de conceptualisation BI

Méthodologie de conceptualisation BI Méthodologie de conceptualisation BI Business Intelligence (BI) La Business intelligence est un outil décisionnel incontournable à la gestion stratégique et quotidienne des entités. Il fournit de l information

Plus en détail

Cartographie des solutions BigData

Cartographie des solutions BigData Cartographie des solutions BigData Panorama du marché et prospective 1 1 Solutions BigData Défi(s) pour les fournisseurs Quel marché Architectures Acteurs commerciaux Solutions alternatives 2 2 Quels Défis?

Plus en détail

AGENCE WEB 360 acteur du web depuis 8 ans en collaboration avec ses partenaires, déploie son. offre SEO

AGENCE WEB 360 acteur du web depuis 8 ans en collaboration avec ses partenaires, déploie son. offre SEO AGENCE WEB 360 acteur du web depuis 8 ans en collaboration avec ses partenaires, déploie son offre SEO «chroniques de votre succès annoncé» en 4 étapes : NetLinking Community Management Référencement publicitaire

Plus en détail

Le consommateur est infidèle et chasseur de primes! Business Analytics software

Le consommateur est infidèle et chasseur de primes! Business Analytics software Connaissance client et analyse prédictive Julien Moreschetti Technical sales B.A. - SPSS Le consommateur est infidèle et chasseur de primes! Business Analytics software Il y a une explosion des points

Plus en détail

Programmation parallèle et distribuée (Master 1 Info 2015-2016)

Programmation parallèle et distribuée (Master 1 Info 2015-2016) Programmation parallèle et distribuée (Master 1 Info 2015-2016) Hadoop MapReduce et HDFS Note bibliographique : ce cours est largement inspiré par le cours de Benjamin Renaut (Tokidev SAS) Introduction

Plus en détail

Optimiser l impact de son site avec. Nantes, le 23-09-2009

Optimiser l impact de son site avec. Nantes, le 23-09-2009 Optimiser l impact de son site avec Nantes, le 23-09-2009 1 Préambule 14/11/2008 = Nouvelle version de Google Analytics nouvelle interface (accès + rapide à l info), création de rapports personnalisés

Plus en détail

Les enjeux du Big Data Innovation et opportunités de l'internet industriel. Datasio 2013

Les enjeux du Big Data Innovation et opportunités de l'internet industriel. Datasio 2013 Les enjeux du Big Data Innovation et opportunités de l'internet industriel François Royer froyer@datasio.com Accompagnement des entreprises dans leurs stratégies quantitatives Valorisation de patrimoine

Plus en détail

Enjeux mathématiques et Statistiques du Big Data

Enjeux mathématiques et Statistiques du Big Data Enjeux mathématiques et Statistiques du Big Data Mathilde Mougeot LPMA/Université Paris Diderot, mathilde.mougeot@univ-paris-diderot.fr Mathématique en Mouvements, Paris, IHP, 6 Juin 2015 M. Mougeot (Paris

Plus en détail

VIS MA VIE D EXPERT COMPTABLE. Comment sortir la tête de l eau?

VIS MA VIE D EXPERT COMPTABLE. Comment sortir la tête de l eau? VIS MA VIE D EXPERT COMPTABLE Comment sortir la tête de l eau? INTERNET ET LES EXPERTS COMPTABLES HIER, AUJOURD HUI, APRÈS : LE WEB DEVIENT UNE NÉCESSITÉ Baisse des coûts de production Concurrence féroce

Plus en détail

Big Data et Statistique Publique

Big Data et Statistique Publique Big Data et Statistique Publique Miracle ou mirage? Matthieu Cornec Mission Innovation Sommaire 1. Constat : Explosion des données 1. Constat 2. Exemples 2. Big Data : nouvelle révolution économique? 1.

Plus en détail

Solution dédiée à l interfaçage de données entre progiciels propriétaires

Solution dédiée à l interfaçage de données entre progiciels propriétaires Solution dédiée à l interfaçage de données entre progiciels propriétaires Table des Matières 1. Contexte 2. Présentation SIB-ESB 3. SIB-ESB en résumé 4. Cas #1 : Remplacer un progiciel 5. Cas #2 : Migrer

Plus en détail

Open Data. Enjeux et perspectives dans les télécommunications

Open Data. Enjeux et perspectives dans les télécommunications Open Data Enjeux et perspectives dans les télécommunications Orange Labs 28/09/2012 Patrick launay, Recherche & Développement, Orange Labs - Recherche & Développement Printemps de la Recherche EDF Open

Plus en détail

THÉMATIQUES. Comprendre les frameworks productifs. Découvrir leurs usages. Synthèse

THÉMATIQUES. Comprendre les frameworks productifs. Découvrir leurs usages. Synthèse THÉMATIQUES Comprendre les frameworks productifs Découvrir leurs usages Synthèse 2 LES ENJEUX DES FRAMEWORKS D ENTREPRISE EN 2012 LE CONSTAT Ressources Recrutement Flexibilité Intérêt Montée en compétence

Plus en détail

PILOTER ET MESURER MAÎTRISER L ORGANISATION PAR LES TABLEAUX DE BORD RH

PILOTER ET MESURER MAÎTRISER L ORGANISATION PAR LES TABLEAUX DE BORD RH PILOTER ET MESURER MAÎTRISER L ORGANISATION PAR LES TABLEAUX DE BORD RH HR Public 9 juin 2011 INTRODUCTION Piloter = Mesurer Comment? Via les tableaux de bord RH Réduire l incertitude Stabiliser l information

Plus en détail

Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data

Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data Julien Cabot Directeur Big Data Analytics OCTO jcabot@octo.com @julien_cabot OCTO 2013 50, avenue des Champs-Elysées 75008 Paris - FRANCE Tél

Plus en détail

Analyses croisées de sites Web pour détecter les sites de contrefaçon. Prof. Dr. Olivier Biberstein

Analyses croisées de sites Web pour détecter les sites de contrefaçon. Prof. Dr. Olivier Biberstein Analyses croisées de sites Web pour détecter les sites de contrefaçon Prof. Dr. Olivier Biberstein Division of Computer Science 14 Novembre 2013 Plan 1. Présentation générale 2. Projet 3. Travaux futurs

Plus en détail

Pourquoi une stratégie de sites dédiés? Laurent-Pierre GILLIARD AEC 14/06/2007 Vincent MOREAU SYSTONIC 09/06/2006

Pourquoi une stratégie de sites dédiés? Laurent-Pierre GILLIARD AEC 14/06/2007 Vincent MOREAU SYSTONIC 09/06/2006 Pourquoi une stratégie de sites dédiés? Laurent-Pierre GILLIARD AEC 14/06/2007 Vincent MOREAU SYSTONIC 09/06/2006 Pour répondre précisément aux attentes de vos publics cibles Pour répondre aux contraintes

Plus en détail

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365 Avant-propos A. À qui s adresse ce livre? 9 1. Pourquoi à chaque manager? 9 2. Pourquoi à tout informaticien impliqué dans des projets «BI» 9 B. Obtention des données sources 10 C. Objectif du livre 10

Plus en détail

Jean-Pascal Ancelin Directeur Commercial Information Builders. Conférence IDC Jeudi 11 juin 2009

Jean-Pascal Ancelin Directeur Commercial Information Builders. Conférence IDC Jeudi 11 juin 2009 Simplifier l accès et la mise à disposition de l information en temps réel dans l entreprise: Les exemples de Ford, NYC Dept. of Health, Police de la ville de Richmond Jean-Pascal Ancelin Directeur Commercial

Plus en détail

DEMARREZ RAPIDEMENT VOTRE EVALUATION

DEMARREZ RAPIDEMENT VOTRE EVALUATION Pentaho Webinar 30 pour 30 DEMARREZ RAPIDEMENT VOTRE EVALUATION Resources & Conseils Sébastien Cognet Ingénieur avant-vente 1 Vous venez de télécharger une plateforme moderne d intégration et d analyses

Plus en détail

Pourquoi? Pour Marketing Direct. Pour une industrialisation totale des actions emails Pour adapter le bon message au bon moment au bon client

Pourquoi? Pour Marketing Direct. Pour une industrialisation totale des actions emails Pour adapter le bon message au bon moment au bon client Pourquoi? Score Pour l analyse et la compréhension des comportements Pour une automatisation des moteurs de scores Pour améliorer les ciblages des actions marketing Pour router moins mais router mieux!

Plus en détail

Le "tout fichier" Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique

Le tout fichier Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique Introduction à l informatique : Information automatisée Le premier ordinateur Définition disque dure, mémoire, carte mémoire, carte mère etc Architecture d un ordinateur Les constructeurs leader du marché

Plus en détail

Edmond Cissé. URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données www.uraeus-consult.com. edcisse@uraeus-consult.com 04 93 95 52 10

Edmond Cissé. URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données www.uraeus-consult.com. edcisse@uraeus-consult.com 04 93 95 52 10 Edmond Cissé URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données www.uraeus-consult.com edcisse@uraeus-consult.com 04 93 95 52 10 1 Historique du BI Depuis 20 ans, le marché BI est stable et maintenu dans

Plus en détail

L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com. Tuesday, July 2, 13

L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com. Tuesday, July 2, 13 L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com HUG France 250 membres sur la mailing liste 30 présentations 9 meetups organisés, de 20 à 100 invités Présence de Cloudera, MapR, Hortonworks,

Plus en détail

SERDALAB - INFORMATION NUMERIQUE B2B - SOMMAIRE

SERDALAB - INFORMATION NUMERIQUE B2B - SOMMAIRE SERDALAB - INFORMATION NUMERIQUE B2B - SOMMAIRE REMERCIEMENTS... DATAPUBLICA... GFII... ABSTRACT... INTRODUCTION... 1... CONTEXTE... 1. Contexte économique... 2. Le marché de l information B2B et grand

Plus en détail

Agenda. Le groupe Keyrus. Orange Tunisie. Présentation du projet. Choix initial de Talend Open Studio. Evolution de la plateforme. Nécessité de migrer

Agenda. Le groupe Keyrus. Orange Tunisie. Présentation du projet. Choix initial de Talend Open Studio. Evolution de la plateforme. Nécessité de migrer Keyrus Talend Connect Business case Orange Tunisie Agenda Le groupe Keyrus Orange Tunisie Présentation du projet Choix initial de Talend Open Studio Evolution de la plateforme Nécessité de migrer Réalisation

Plus en détail

95% l épicentre du web. Un bon positionnement sur Google est devenu crucial en termes de visibilité et de crédibilité. des recherches en France

95% l épicentre du web. Un bon positionnement sur Google est devenu crucial en termes de visibilité et de crédibilité. des recherches en France www.primelis.com l épicentre du web Un bon positionnement sur Google est devenu crucial en termes de visibilité et de crédibilité. Il est donc impératif de répondre parfaitement à ses exigences. Compte

Plus en détail

QU EST-CE QUE LE DECISIONNEL?

QU EST-CE QUE LE DECISIONNEL? La plupart des entreprises disposent d une masse considérable d informations sur leurs clients, leurs produits, leurs ventes Toutefois ces données sont cloisonnées par les applications utilisées ou parce

Plus en détail

Accélérateur de votre RÉUSSITE

Accélérateur de votre RÉUSSITE Accélérateur de votre RÉUSSITE En choisissant SAP Business One, entrez dans un monde sans frontière, ouvert, mobile, agile et social. Achats Finance Avec une seule plateforme, vous répondez à l ensemble

Plus en détail

EMARSYS SMART INSIGHT APPRENEZ À CONNAÎTRE VOS CLIENTS. MAXIMISEZ VOTRE ENGAGEMENT.

EMARSYS SMART INSIGHT APPRENEZ À CONNAÎTRE VOS CLIENTS. MAXIMISEZ VOTRE ENGAGEMENT. EMARSYS SMART INSIGHT APPRENEZ À CONNAÎTRE VOS CLIENTS. MAXIMISEZ VOTRE ENGAGEMENT. Le maketing guidé par les données Smart Insight est une plateforme de Customer Intelligence conçue pour maximiser le

Plus en détail

Rencontre French IT Club. Présenté par Hadrien Brassens

Rencontre French IT Club. Présenté par Hadrien Brassens Rencontre French IT Club Présenté par Hadrien Brassens Le 05/02/2015 Diplômé de l ESSEC BBA en 2007 en région parisienne Débarqué à Sydney début 2008 Première expérience en Search Engine Marketing (SEM)

Plus en détail

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data BI = Business Intelligence Master Data-Science Cours 3 - Datawarehouse UPMC 8 février 2015 Rappel L Informatique Décisionnelle (ID), en anglais Business Intelligence (BI), est l informatique à l usage

Plus en détail

D UN BON REFERENCEMENT

D UN BON REFERENCEMENT #QUICK GUIDE LES PRINCIPES DE BASE D UN BON REFERENCEMENT EDITION DECEMBRE 2013 // UNE PUBLICATION 1 LES PRINCIPES DE BASE D UN BON RÉFÉRENCEMENT RÉFÉRENCEMENT Introduction Vous attendez beaucoup de votre

Plus en détail

_On-Site SEO: Les 10 commandements d'une structure optimisée_. Vos questions sur notre compte Twitter: @virtua_gfx #ECOM15 - #SITB15 - #SMARC15

_On-Site SEO: Les 10 commandements d'une structure optimisée_. Vos questions sur notre compte Twitter: @virtua_gfx #ECOM15 - #SITB15 - #SMARC15 _On-Site SEO: Les 10 commandements d'une structure optimisée_ Vos questions sur notre compte Twitter: @virtua_gfx _ #ECOM15 - #SITB15 - #SMARC15 _1_ _QUI SOMMES-NOUS? _2_ _ 3 PILIERS DU SEO_ 1 2 3 ON-PAGE

Plus en détail