MASTODONS. Un défi CNRS sur les «Big Data» Mokrane Bouzeghoub. Séminaire DUs INSHS - 6/12/2012

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1 MASTODONS Un défi CNRS sur les «Big Data» Mokrane Bouzeghoub Séminaire DUs INSHS - 6/12/2012 1

2 Qu est qu une (très grande) masse de données? VLDB XLDB Massive Data Big Data Very Big Data Data Deluge Grandes Conf du domaine: VLDB, XLDB, ICDE, EDBT,

3 Exemples Link Open Data Initiative Accès à plusieurs BD scientifiques et culturelles interconnectées sur le Web Youtube 60h de vidéo/mn I Facebook 40 Mds de photos GoogleEarth 70 TB LSST 16 TB toutes les 8 heures

4 Les dimensionnalités des masses de données Nombre dʼattributs (de variables)" Nombre dʼoccurrences/objets" Nombre de sources de données" Fréquence dʼacquisition des données" Degré de réplication des données" Volume des méta données, annotations, indexes" Volume de données déplacé par les requêtes ou les calculs"

5 Diversité des sources de données et des types de données BD et fichiers d entreprises Données WEB et Réseaux Sociaux Données de Capteurs Données d expériences scientifiques (ex: simu) Grands corpus culturels et scientifiques (Digital Libraries) Données structurées Tableaux Objets (données, codes) Données semi/non-structurées Documents (XML), ressources (RDF) Données multi-média Images audio video Autres données Graphiques, diagrammes Séries temporelles Flux de données / événements.

6 Objec&fs du défi Mastodons Produire des concepts et des solu&ons qui n'auraient pu être obtenus sans coopéra&on entre les différentes disciplines du CNRS. Favoriser l émergence d une communauté scien&fique interdisciplinaire autour de la science des données, et produire des solu&ons originales sur le périmètre des données scien/fiques.

7 Pilotage et res&tu&on Coordina&on étroite de l ensemble des projets Augmenter la synergie entre projets Res&tu&on des résultats Publica&ons de qualité Colloques è déjà 4 avec près de 300 par2cipants Financement sur 4 à 5 ans Selon contraintes budgétaires CNRS Selon impact et résultats des projets è l interdisciplinarité doit être une réalité et pas un alibi

8 Apports spécifiques des SHS Sémantique des données" Méta données, annotations, interprétation" Protection de la vie privée" Confidentialité, droit à lʼoubli" Éthique, réglementations" Aide à lʼanalyse à grande échelle (très grands corpus)" Réseaux sociaux, Open data" Apports linguistiques" Outils formels, constitution dʼontologies" Préservation à long terme" Connaissances scientifiques, patrimoine culturel" "

9 Cartographie des projets retenus en projets soumis 16 projets sélec&onnés 74 UMR 44 UMR 9

10 Les projets retenus en 2012 Physique des par&cules: 1 Stockage à grande échelles de résultats d expériences Simula&on, analyse et visualisa&on ü è env 15PB/an Sciences de la terre et de l univers: 5 Masses de données sismologiques Origine et évolu&on de notre galaxie: données d observa&ons astronomiques grand champ ü è 140 terabytes / 5 jours Environnement, climat, biodiversité: 4 Analyse de MdD urbaines et environnementales

11 Les projets retenus en 2012 Biologie: 3 Défis computa&onnels de séquençage haut débit Fédéra&on de données en imagerie biomédicale Etude visuelle et interac&ve des protéomes Réseaux sociaux: 2 Reconstruc&on et analyses de réseaux sociaux, cartographie séman&que, Social compu&ng, intelligence collec&ve Préserva&on des données: 1 Enjeux technologiques, sociétaux, coûts, risques

12 Projets impliquant des UMR INSHS Titre du projet Projet SENSE : Socialized Network Science ARESOS: Reconstruction, Analyse et Accès aux Données dans les Grands Réseaux Socio Sémantiques Porteur Pablo Jensen Patrick Gallinari AMADOUER: Analyse de MAsse de Attila DOnnées de l Urbain et Baskurt l EnviRonnement PREDON: La préservation et l exploitation des données scientifiques à long terme Cristine Diacanou l UMR Impliquées LP, LIP, IXXI, Max Weber LIP6, CAMS, LIG, LIRIT, LATTICE LIRIS, EVS, CETHIL,LGCIE CPPM, LPCCG, LAPP Instituts/ Organism es INP, INS2I, INSHS INS2I, INSMI, INSHS INS2I, INSHS, INEE, INSIS IN2P3

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