Masses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Masses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA"

Transcription

1 Masses de données 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA Rédacteurs : Mjo Huguet / N. Jozefowiez

2 1. Introduction : Besoins Informations et Aide à la Décision

3 1. Introduction : Applications Données issues de : Bases de Données d entreprises Web et Réseaux sociaux Réseaux de capteurs Expériences scientifiques Secteurs d activités : Commerce / Affaires Loisirs Sciences Bio-Médical Environnement Sciences sociales

4 2. Problématiques Génération de données Collecte / Stockage / Accessibilité Exploitation de données Traitement / Analyse / Visualisation Contraintes Temporelles : Fréquence de génération / d exploitation Limitations : en moyens de stockage / calcul / énergie Stockage Trait/An Visu Mais aussi : Propriétés des données, droit d usage, droit à l oubli Préservation et archivage des données

5 2.1. Génération de données Génération à grande échelle Collecte et intégration de données hétérogènes Accessibilité des données Apport du cloud / des data centers Virtualisation du stockage et de l accès Qualité de service Qualité et traçabilité des données Confidentialité et sécurité des données

6 2.2. Exploitation de données (1/2) Traitement : Calcul intensif Calcul parallèle Calcul distribué Analyse : Extraction de connaissances Datamining Apprentissage supervisé ou non supervisé Analyse statistique

7 2.2. Exploitation de données (2/2) Visualisation : Représentation des données / résultats d analyse Aide à la décision Interfaces Explications Confidentialité dans l exploitation des données

8 2.3. Contraintes Temporelles : Fréquence de génération de données Stockage des flots de données continus Fréquence des traitements / analyses demandé(e)s Analyse en «temps réel» de flots continus de données Réaction à des alertes Stockage et Exploitation : Limitation mémoire / Limitation CPU / Limitation énergie

9 3. Socle de formation : Génération de données (1) Modèles de données Modèles Logiques, Relationnels, Non Relationnels Modèles du Web, Ontologies Interrogation de bases de données Intégration de données hétérogènes Application (TP/BE/Projet) : Collecte, Nettoyage de données, Intégration, Interrogation Objectif : Qualité des données / Traçabilité des données

10 3. Socle de formation : Génération de données (2) Plateformes de stockage Entrepôt de données, Data Center, Cloud Virtualisation Architectures distribuées Architectures Orientées Services Sécurité et Confidentialité Application (TP/BE/Projet) : Sujet à définir pour concevoir une solution de stockage et de distribution des données vis à vis d un besoin Objectif 1 : Qualité de service, Intégration de contraintes spécifiques (mémoire, énergie, fréquence de génération, ) Objectif 2 : Protection des données

11 3. Socle de formation : Exploitation de données (1) Traitement Algorithmes numériques et non numériques Algorithmes parallèles, Algorithmes distribués Complexité Paradigmes de programmation Application (TP/BE/Projet) : Résoudre un problème spécifique sur un grand volume de données Objectif 1 : Compréhension d un problème et de méthodes Objectif 2 : Performances (Traitement) et Intégration de contraintes spécifiques (temps, mémoire, énergie,.)

12 3. Socle de formation : Exploitation de données (2) Analyse Approches statistiques Algorithmes d apprentissage Paradigmes de programmation Application (TP/BE/Projet) : Développer des méthodes de data-mining (sur différents types de données) Objectif 1 : Compréhension de méthodes Objectif 2 : Découverte d outils / Interprétation de résultats (Visualisation)

13 3. Socle de formation : Exploitation de données (3) Compléments : Crypto : algorithmes respectueux de la vie privée Explications des résultats d analyse

14 4. Liens avec formation INSA Stockage et Modèles de Données BD, MDSI, Web Sémantique Logique et Prog Logique Interrogation / Recherche d Information Sécurité Architectures Orientées Services Systèmes Distribués

15 4. Liens avec formation INSA Traitement et Analyse Structures de données linéaires, arborescentes, graphes Complexité Prog Logique, Prog. Fonctionnelle, Prog. par Contraintes Prog. Objet Algorithmes non numériques (Algo standards de parcours/tri/recherche/filtrage, Résolution de problèmes de décision ou d optimisation, Algo distribués, ) Analyse Numérique (3MIC) Statistiques (2MIC)

16 4. Liens avec formation INSA Visualisation : non traité Liens potentiels avec : Interfaces Informatique décisionnelle Algorithmes de graphes Algorithmes géométriques

17 5. Références INS2I du CNRS Projet MASTODONS Formations existantes Colloques recherche SAT / CSP and Data Mining Optimization Tools for Big Data

Master Informatique Aix-Marseille Université

Master Informatique Aix-Marseille Université Aix-Marseille Université http://masterinfo.univ-mrs.fr/ Département Informatique et Interactions UFR Sciences Laboratoire d Informatique Fondamentale Laboratoire des Sciences de l Information et des Systèmes

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

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

Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data

Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data Approches & opportunités face aux enjeux de volume, variété et vélocité France, 2012-2014 28 mars 2013 Ce document

Plus en détail

4.2 Unités d enseignement du M1

4.2 Unités d enseignement du M1 88 CHAPITRE 4. DESCRIPTION DES UNITÉS D ENSEIGNEMENT 4.2 Unités d enseignement du M1 Tous les cours sont de 6 ECTS. Modélisation, optimisation et complexité des algorithmes (code RCP106) Objectif : Présenter

Plus en détail

Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger. par Amina GACEM. Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales

Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger. par Amina GACEM. Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger Évolution des SGBDs par Amina GACEM Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales Evolution des SGBDs Pour toute remarque, question, commentaire

Plus en détail

Workflow/DataWarehouse/DataMining. 14-09-98 LORIA - Université d automne 1998 - Informatique décisionnelle - L. Mirtain 1

Workflow/DataWarehouse/DataMining. 14-09-98 LORIA - Université d automne 1998 - Informatique décisionnelle - L. Mirtain 1 Workflow/DataWarehouse/DataMining 14-09-98 LORIA - Université d automne 1998 - Informatique décisionnelle - L. Mirtain 1 plan Workflow DataWarehouse Aide à la décision DataMinig Conclusion 14-09-98 LORIA

Plus en détail

Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data

Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data 1 CNRS - Misionpour l'interdisciplinarité Mokrane Bouzeghoub 1 Une approche interdisciplinaire des grandes masses de données (Défi Mastodons) Mokrane Bouzeghoub DAS INS2I / MI Ecole de L Innova.on Thérapeu.

Plus en détail

Indexmed : Le big data en écologie? Pas encore disent certains. Pas si sûr! Avec IndexMed. Relevons ce challenge!

Indexmed : Le big data en écologie? Pas encore disent certains. Pas si sûr! Avec IndexMed. Relevons ce challenge! Indexmed : Le big data en écologie? Pas encore disent certains Pas si sûr! Avec IndexMed Relevons ce challenge! Origine du consortium L état des lieux (source : séminaire Allenvie, séminaire Indexmed1)

Plus en détail

Informatique Médicale & Ingénierie des Connaissances Pour la e-santé

Informatique Médicale & Ingénierie des Connaissances Pour la e-santé Li ics Laboratoire d Informatique Médicaleet d Ingénierie des Connaissances en e-santé Projet de création d une UMR Inserm Université Pierre et Marie Curie, Université Paris Nord Informatique Médicale

Plus en détail

IODAA. de l 1nf0rmation à la Décision par l Analyse et l Apprentissage / 21

IODAA. de l 1nf0rmation à la Décision par l Analyse et l Apprentissage / 21 IODAA de l 1nf0rmation à la Décision par l Analyse et l Apprentissage IODAA Informations générales 2 Un monde nouveau Des données numériques partout en croissance prodigieuse Comment en extraire des connaissances

Plus en détail

Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data

Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data 16/05/2014 Une approche interdisciplinaire des grandes masses de données (Défi Mastodons) Mokrane Bouzeghoub DAS INS2I / MI 1 Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data Accès à plusieurs BD scientifiques

Plus en détail

GENIE STATISTIQUE GESTION DES RISQUES ET INGENIERIE FINANCIERE MARKETING QUANTITATIF ET REVENUE MANAGEMENT

GENIE STATISTIQUE GESTION DES RISQUES ET INGENIERIE FINANCIERE MARKETING QUANTITATIF ET REVENUE MANAGEMENT Remarque : Tous les cours sont en français, sauf contre-indication. Pour des traductions anglaises des titres, des descriptifs, et plus de renseignements, consultez l intégralité du Programme des enseignements

Plus en détail

Les technologies du Big Data

Les technologies du Big Data Les technologies du Big Data PRÉSENTÉ AU 40 E CONGRÈS DE L ASSOCIATION DES ÉCONOMISTES QUÉBÉCOIS PAR TOM LANDRY, CONSEILLER SENIOR LE 20 MAI 2015 WWW.CRIM.CA TECHNOLOGIES: DES DONNÉES JUSQU'À L UTILISATEUR

Plus en détail

THOT - Extraction de données et de schémas d un SGBD

THOT - Extraction de données et de schémas d un SGBD THOT - Extraction de données et de schémas d un SGBD Pierre-Jean DOUSSET (France), Benoît ALBAREIL (France) pj@miningdb.com, benoit@miningdb.com Mots clefs : Fouille d information, base de données, système

Plus en détail

SQL Server 2012 et SQL Server 2014

SQL Server 2012 et SQL Server 2014 SQL Server 2012 et SQL Server 2014 Principales fonctions SQL Server 2012 est le système de gestion de base de données de Microsoft. Il intègre un moteur relationnel, un outil d extraction et de transformation

Plus en détail

Organisation du parcours M2 IR Les unités d enseignements (UE) affichées dans la partie tronc commun sont toutes obligatoires, ainsi que le stage et

Organisation du parcours M2 IR Les unités d enseignements (UE) affichées dans la partie tronc commun sont toutes obligatoires, ainsi que le stage et Organisation du parcours M2 IR Les unités d enseignements (UE) affichées dans la partie tronc commun sont toutes obligatoires, ainsi que le stage et l'anglais. L'étudiant a le choix entre deux filières

Plus en détail

Les Entrepôts de Données

Les Entrepôts de Données Les Entrepôts de Données Grégory Bonnet Abdel-Illah Mouaddib GREYC Dépt Dépt informatique :: GREYC Dépt Dépt informatique :: Cours Cours SIR SIR Systèmes d information décisionnels Nouvelles générations

Plus en détail

Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL

Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL Sécurité des entrepôts de données dans le Cloud Un SaaS pour le cryptage des données issues d un ETL Présenté par Hana Gara Kort Sous la direction de Dr Jalel Akaichi Maître de conférences 1 1.Introduction

Plus en détail

UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme

UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme Légende : Modifications de l arrêté du 8 mars 2010 Suppressions de l arrêté du 8 mars 2010 Partie inchangée par rapport au programme antérieur Indications

Plus en détail

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Plan La première partie : L intelligence artificielle (IA) Définition de l intelligence artificielle (IA) Domaines

Plus en détail

Pérennisation des Informations Numériques

Pérennisation des Informations Numériques Pérennisation des Informations Numériques Besoins, Enjeux, Solutions. Ronald Moulanier Hubert Lalanne 28 juin 2005 Besoins et enjeux d une solution pérenne Contraintes légales Intégration des contraintes

Plus en détail

Mercredi 15 Janvier 2014

Mercredi 15 Janvier 2014 De la conception au site web Mercredi 15 Janvier 2014 Loïc THOMAS Géo-Hyd Responsable Informatique & Ingénierie des Systèmes d'information loic.thomas@anteagroup.com 02 38 64 26 41 Architecture Il est

Plus en détail

Algèbre 40 Analyse 26 14 Stat. 1 - IES : Probabilités discrètes et calcul intégral 29,5 6 Stat. 2 - IES : Probabilités générales 54 8 UE1-02 M-E-IS

Algèbre 40 Analyse 26 14 Stat. 1 - IES : Probabilités discrètes et calcul intégral 29,5 6 Stat. 2 - IES : Probabilités générales 54 8 UE1-02 M-E-IS 1er semestre UE1-01 E Algèbre 40 Analyse 26 14 Stat. 1 - IES : Probabilités discrètes et calcul intégral 29,5 6 Stat. 2 - IES : Probabilités générales 54 8 UE1-02 M-E-IS Introduction au système SAS 25,5

Plus en détail

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours Information du cours Informatique décisionnelle et data mining www.lia.univ-avignon.fr/chercheurs/torres/cours/dm Juan-Manuel Torres juan-manuel.torres@univ-avignon.fr LIA/Université d Avignon Cours/TP

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université

Plus en détail

Les ressources numériques

Les ressources numériques Les ressources numériques Les ressources numériques sont diverses et regroupent entre autres, les applications, les bases de données et les infrastructures informatiques. C est un ensemble de ressources

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

RÉSUMÉ DESCRIPTIF DE LA CERTIFICATION (FICHE RÉPERTOIRE)

RÉSUMÉ DESCRIPTIF DE LA CERTIFICATION (FICHE RÉPERTOIRE) RÉSUMÉ DESCRIPTIF DE LA CERTIFICATION (FICHE RÉPERTOIRE) Intitulé (cadre 1) Domaine : Sciences, Technologies, Santé Licence professionnelle : Dénomination Nationale «Systèmes informatiques et logiciels»

Plus en détail

Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014

Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014 Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014 1 Classiquement, le Big Data se définit autour des 3 V : Volume, Variété et

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

Le terme «ERP» provient du nom de la méthode MRP (Manufacturing Ressource Planning) utilisée dans les années 70 pour la gestion et la planification

Le terme «ERP» provient du nom de la méthode MRP (Manufacturing Ressource Planning) utilisée dans les années 70 pour la gestion et la planification Séminaire national Alger 12 Mars 2008 «L Entreprise algérienne face au défi du numérique : État et perspectives» CRM et ERP Impact(s) sur l entreprise en tant qu outils de gestion Historique des ERP Le

Plus en détail

Introduction au Data-Mining

Introduction au Data-Mining Introduction au Data-Mining Gilles Gasso, Stéphane Canu INSA Rouen -Département ASI Laboratoire LITIS 8 septembre 205. Ce cours est librement inspiré du cours DM de Alain Rakotomamonjy Gilles Gasso, Stéphane

Plus en détail

Masses de données et calcul : à l IRIT. 8 octobre 2013

Masses de données et calcul : à l IRIT. 8 octobre 2013 Masses de données et calcul : la recherche en lien avec les Big Data à l IRIT 8 octobre 2013 08/10/2013 1 L IRIT en qq chiffres 700 personnes sur tous les sites toulousains 5 tutelles 7 thèmes et 21 équipes

Plus en détail

Mastodons. Une Approche Interdisciplinaire des Big Data. Mokrane Bouzeghoub CNRS / INS2I & MI !"#$%&%'()*%+,$-.'."$%%

Mastodons. Une Approche Interdisciplinaire des Big Data. Mokrane Bouzeghoub CNRS / INS2I & MI !#$%&%'()*%+,$-.'.$%% Mastodons Une Approche Interdisciplinaire des Big Data Mokrane Bouzeghoub CNRS / INS2I & MI!"#$%&%'()*%+,$-.'."$%% PLAN Quelques concepts de base Les ouels du Big Data Le défi Mastodons (CNRS) Conclusion

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

e need L un des premiers intégrateurs opérateurs Cloud Computing indépendants en France

e need L un des premiers intégrateurs opérateurs Cloud Computing indépendants en France e need L un des premiers intégrateurs opérateurs Cloud Computing indépendants en France Sommaire Cloud Computing Retours sur quelques notions Quelques chiffres Offre e need e need Services e need Store

Plus en détail

Conserver les Big Data, source de valeur pour demain

Conserver les Big Data, source de valeur pour demain Le potentiel et les défis du Big Data UIMM Mardi 2 et mercredi 3 juillet 2013 56 avenue de Wagram 75017 PARIS Conserver les Big Data, source de valeur pour demain Définir les Big Data Les Big Data à travers

Plus en détail

Laboratoire Eco-PRocédés, Optimisation et Aide à la Décision (EPROAD) Institut Supérieur des sciences et Techniques de Saint-Quentin (INSSET)

Laboratoire Eco-PRocédés, Optimisation et Aide à la Décision (EPROAD) Institut Supérieur des sciences et Techniques de Saint-Quentin (INSSET) Toufik SAADI Laboratoire Eco-PRocédés, Optimisation et Aide à la Décision (EPROAD) Institut Supérieur des sciences et Techniques de Saint-Quentin (INSSET) Présentation de l INSSET de Saint-Quentin Présentation

Plus en détail

Bases de données pour la recherche : quels enjeux et quel rôle pour les patients?

Bases de données pour la recherche : quels enjeux et quel rôle pour les patients? Bases de données pour la recherche : quels enjeux et quel rôle pour les patients? Paul Landais Université Montpellier 1 Responsable de la Banque Nationale de Données Maladies Rares (BNDMR) Co-coordonnateur

Plus en détail

Axe de valeur BMC Identity Management, la stratégie d optimisation de la gestion des identités de BMC Software TM

Axe de valeur BMC Identity Management, la stratégie d optimisation de la gestion des identités de BMC Software TM BROCHURE SOLUTIONS Axe de valeur BMC Identity Management, la stratégie d optimisation de la gestion des identités de BMC Software TM L IDENTITE AU COEUR DE VOTRE PERFORMANCE «En tant que responsable informatique,

Plus en détail

CENTAI : Big Data & Big Analytics Réunion DGPN / Thales Octobre 2013

CENTAI : Big Data & Big Analytics Réunion DGPN / Thales Octobre 2013 www.thalesgroup.com CENTAI : Big Data & Big Analytics Réunion DGPN / Thales Octobre 2013 2 / Sommaire CENTAI : Présentation du laboratoire Plate-forme OSINT LAB Détection de la fraude à la carte bancaire

Plus en détail

Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients

Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients Frédérick Vautrain, Dir. Data Science - Viseo Laurent Lefranc, Resp. Data Science Analytics - Altares

Plus en détail

Introduction Big Data

Introduction Big Data Introduction Big Data SOMMAIRE Rédacteurs : Réf.: SH. Lazare / F. Barthélemy AXIO_BD_V1 QU'EST-CE QUE LE BIG DATA? ENJEUX TECHNOLOGIQUES ENJEUX STRATÉGIQUES BIG DATA ET RH ANNEXE Ce document constitue

Plus en détail

Le potentiel et les défis du Big Data. Mardi 2 et Mercredi 3 Juillet 2013

Le potentiel et les défis du Big Data. Mardi 2 et Mercredi 3 Juillet 2013 Big DATA & ANALYTICS Le potentiel et les défis du Big Data Mardi 2 et Mercredi 3 Juillet 2013 QUI SUIS-JE? AMPLEUR, QUELQUES FAITS SAILLANTS Mantra vertus magiques, vitesse de propagation, amplitude richterienne

Plus en détail

Introduction à l informatique temps réel Pierre-Yves Duval (cppm)

Introduction à l informatique temps réel Pierre-Yves Duval (cppm) Introduction à l informatique temps réel Pierre-Yves Duval (cppm) Ecole d informatique temps réel - La Londes les Maures 7-11 Octobre 2002 -Définition et problématique - Illustration par des exemples -Automatisme:

Plus en détail

Découverte et investigation des menaces avancées PRÉSENTATION

Découverte et investigation des menaces avancées PRÉSENTATION Découverte et investigation des menaces avancées PRÉSENTATION AVANTAGES CLÉS RSA Security Analytics offre les avantages suivants : Surveillance de la sécurité Investigation des incidents Reporting sur

Plus en détail

et les Systèmes Multidimensionnels

et les Systèmes Multidimensionnels Le Data Warehouse et les Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d un Datawarehouse (DW) Le Datawarehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées

Plus en détail

Introduction au datamining

Introduction au datamining Introduction au datamining Patrick Naïm janvier 2005 Définition Définition Historique Mot utilisé au départ par les statisticiens Le mot indiquait une utilisation intensive des données conduisant à des

Plus en détail

Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise.

Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise. Solutions PME VIPDev Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise. Cette offre est basée sur la mise à disposition de l ensemble de nos compétences techniques et créatives au service

Plus en détail

AXES DE RECHERCHE - DOMAINE D'INTERET MAJEUR LOGICIELS ET SYSTEMES COMPLEXES

AXES DE RECHERCHE - DOMAINE D'INTERET MAJEUR LOGICIELS ET SYSTEMES COMPLEXES 1 AXES DE RECHERCHE - DOMAINE D'INTERET MAJEUR LOGICIELS ET SYSTEMES COMPLEXES 2 Axes de recherche L activité du DIM LSC concerne la méthodologie de la conception et le développement de systèmes à forte

Plus en détail

Pentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir

Pentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir Pentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir Pentaho lie étroitement intégration de données et analytique. En effet, les services informatiques et les utilisateurs métiers peuvent accéder aux

Plus en détail

Diplôme de Comptabilité et de Gestion. D é c r e t N 2 0 0 6-1 7 0 6 d u 2 2 d é c e m b r e 2 0 0 6 - A r r ê t é d u 8 m a r s 2 0 1 0

Diplôme de Comptabilité et de Gestion. D é c r e t N 2 0 0 6-1 7 0 6 d u 2 2 d é c e m b r e 2 0 0 6 - A r r ê t é d u 8 m a r s 2 0 1 0 Diplôme de Comptabilité et de Gestion DCG D é c r e t N 2 0 0 6-1 7 0 6 d u 2 2 d é c e m b r e 2 0 0 6 - A r r ê t é d u 8 m a r s 2 0 1 0 Validation des Acquis de l Expérience VAE R é f é r e n t i e

Plus en détail

Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid

Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid e siècle! Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid http://liris.cnrs.fr/~jboulica http://liris.cnrs.fr/mohand-said.hacid Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205

Plus en détail

Urbanisation des SI-NFE107

Urbanisation des SI-NFE107 OLAP Urbanisation des SI-NFE107 Fiche de lecture Karim SEKRI 20/01/2009 OLAP 1 Introduction PLAN OLAP Les différentes technologies OLAP Plate formes et Outils 20/01/2009 OLAP 2 Informatique décisionnelle

Plus en détail

... Catalogue des solutions. Rechercher. Indexer. Partager. Sommaire

... Catalogue des solutions. Rechercher. Indexer. Partager. Sommaire Catalogue des solutions Rechercher Indexer PDF Panorama de presse... Partager Sommaire P.1 ZeDOC Spot Solution de dématérialisation de documents P.2 ZeDOC Dépôt de Factures Solution de dématérialisation

Plus en détail

Agenda de la présentation

Agenda de la présentation Le Data Mining Techniques pour exploiter l information Dan Noël 1 Agenda de la présentation Concept de Data Mining ou qu est-ce que le Data Mining Déroulement d un projet de Data Mining Place du Data Mining

Plus en détail

Entrepôt de données 1. Introduction

Entrepôt de données 1. Introduction Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s agissait de constituer une base de

Plus en détail

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement François Royer www.datasio.com 21 mars 2012 FR Big Data Congress, Paris 2012 1/23 Transport terrestre Traçabilité Océanographie Transport aérien Télémétrie

Plus en détail

Cette première partie pose les enjeux de la BI 2.0 et son intégration dans le SI de l entreprise. De manière progressive, notre approche situera le

Cette première partie pose les enjeux de la BI 2.0 et son intégration dans le SI de l entreprise. De manière progressive, notre approche situera le Partie I BI 2.0 Cette première partie pose les enjeux de la BI 2.0 et son intégration dans le SI de l entreprise. De manière progressive, notre approche situera le SI classique avec l intégration de la

Plus en détail

Formation Actuaire Data Scientist. Programme au 24 octobre 2014

Formation Actuaire Data Scientist. Programme au 24 octobre 2014 Formation Actuaire Data Scientist Programme au 24 octobre 2014 A. Eléments logiciels et programmation Python 24h Objectif : Introduction au langage Python et sensibilisation aux grandeurs informatiques

Plus en détail

Résumé CONCEPTEUR, INTEGRATEUR, OPERATEUR DE SYSTEMES CRITIQUES

Résumé CONCEPTEUR, INTEGRATEUR, OPERATEUR DE SYSTEMES CRITIQUES Aristote ----- Cloud Interopérabilité Retour d'expérience L A F O R C E D E L I N N O V A T I O N Résumé Les systèmes d'information logistique (SIL) sont des outils qui amènent des gains de productivité

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

Bases de Données Avancées

Bases de Données Avancées 1/26 Bases de Données Avancées DataWareHouse Thierry Hamon Bureau H202 - Institut Galilée Tél. : 33 1.48.38.35.53 Bureau 150 LIM&BIO EA 3969 Université Paris 13 - UFR Léonard de Vinci 74, rue Marcel Cachin,

Plus en détail

BUSINESS INTELLIGENCE. Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise

BUSINESS INTELLIGENCE. Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise BUSINESS INTELLIGENCE Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise 1 Présentation PIERRE-YVES BONVIN, SOLVAXIS BERNARD BOIL, RESP. SI, GROUPE OROLUX 2 AGENDA Définitions Positionnement de la

Plus en détail

Hervé Couturier EVP, SAP Technology Development

Hervé Couturier EVP, SAP Technology Development Hervé Couturier EVP, SAP Technology Development Hervé Biausser Directeur de l Ecole Centrale Paris Bernard Liautaud Fondateur de Business Objects Questions à: Hervé Couturier Hervé Biausser Bernard Liautaud

Plus en détail

Systèmes et réseaux d information et de communication

Systèmes et réseaux d information et de communication 233 DIRECTEUR DES SYSTÈMES ET RÉSEAUX D INFORMATION ET DE COMMUNICATION Code : SIC01A Responsable des systèmes et réseaux d information FPESIC01 Il conduit la mise en œuvre des orientations stratégiques

Plus en détail

Diplôme d Etat d infirmier Référentiel de compétences

Diplôme d Etat d infirmier Référentiel de compétences Annexe II Diplôme d Etat d infirmier Référentiel de compétences Les référentiels d activités et de compétences du métier d infirmier diplômé d Etat ne se substituent pas au cadre réglementaire. En effet,

Plus en détail

Journée SIG Propreté. Mieux répondre aux enjeux des métiers de la Propreté avec les solutions SIG d Esri. 18 Juin 2013 Yann Le Yhuelic

Journée SIG Propreté. Mieux répondre aux enjeux des métiers de la Propreté avec les solutions SIG d Esri. 18 Juin 2013 Yann Le Yhuelic Journée SIG Propreté Mieux répondre aux enjeux des métiers de la Propreté avec les solutions SIG d Esri 18 Juin 2013 Yann Le Yhuelic Programme du séminaire 9h30 : Introduction Esri France 9h45 : Vers une

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci http://liris.cnrs.fr/hamamache.kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de

Plus en détail

Wonderware System Platform

Wonderware System Platform Wonderware System Platform Software Solutions for Real-Time Success SM Wonderware system platform Au cœur du système d information industriel, la plateforme logicielle Wonderware offre toutes les fonctionnalités

Plus en détail

Big data : vers une nouvelle science des risques?

Big data : vers une nouvelle science des risques? Big data : vers une nouvelle science des risques? Serge Abiteboul INRIA et ENS Cachan Conseil national du numérique et Académie des sciences Big data et science des risques 1 Organisation Big data en bref

Plus en détail

Comment retrouver le fichier "bingo" sauvegardé dans l'ordinateur? Socle commun

Comment retrouver le fichier bingo sauvegardé dans l'ordinateur? Socle commun Objectifs Auto- Evaluation Socle commun Technologie Expliquer comment sont stockées les informations dans un ordinateur. o IV-2 Recenser des données, les classer, les identifier, les stocker, les retrouver

Plus en détail

Business Intelligence Les 15 tendances clefs pour 2015

Business Intelligence Les 15 tendances clefs pour 2015 Business Intelligence Les 15 tendances clefs pour 2015 Philippe Nieuwbourg www.decideo.fr www.b-eye-network.com 17/11/2008 15 : Temps réel» Fantasme de l intelligence artificielle» Il faut réduire les

Plus en détail

Analyse de performance, monitoring

Analyse de performance, monitoring Analyse de performance, monitoring Plan Principes de profilage Projet TPTP dans Eclipse Utilisation des profiling tools de TPTP Philippe Collet Master 1 Informatique 2009-2010 http://deptinfo.unice.fr/twiki/bin/view/minfo/gl

Plus en détail

TRAVAUX DE RECHERCHE DANS LE

TRAVAUX DE RECHERCHE DANS LE TRAVAUX DE RECHERCHE DANS LE DOMAINE DE L'EXPLOITATION DES DONNÉES ET DES DOCUMENTS 1 Journée technologique " Solutions de maintenance prévisionnelle adaptées à la production Josiane Mothe, FREMIT, IRIT

Plus en détail

Laboratoire d informatique Gaspard-Monge UMR 8049. Journée Labex Bézout- ANSES

Laboratoire d informatique Gaspard-Monge UMR 8049. Journée Labex Bézout- ANSES Laboratoire d informatique Gaspard-Monge UMR 8049 Journée Labex Bézout- ANSES Présentation du laboratoire 150 membres, 71 chercheurs et enseignants-chercheurs, 60 doctorants 4 tutelles : CNRS, École des

Plus en détail

25 % EXPERTS PAR AN. + de 20. + de 35. près de 50 DE CROISSANCE DE L OPEN SOURCE ANNÉES D EXPERIENCE AU SERVICE DE L OPEN SOURCE

25 % EXPERTS PAR AN. + de 20. + de 35. près de 50 DE CROISSANCE DE L OPEN SOURCE ANNÉES D EXPERIENCE AU SERVICE DE L OPEN SOURCE PRESENTATION DE 700 25 % DE L OPEN SOURCE PAR AN DE CROISSANCE EXPERTS + de 20 ANNÉES D EXPERIENCE AU SERVICE DE L OPEN SOURCE + de 35 PARTENAIRES OPEN SOURCE près de 50 Smile Open Source Solutions - Toute

Plus en détail

Technologie SDS (Software-Defined Storage) de DataCore

Technologie SDS (Software-Defined Storage) de DataCore Technologie SDS (Software-Defined Storage) de DataCore SANsymphony -V est notre solution phare de virtualisation du stockage, dans sa 10e génération. Déployée sur plus de 10000 sites clients, elle optimise

Plus en détail

Lancement du projet TOP (Tracabilité et Optimisation des Process)

Lancement du projet TOP (Tracabilité et Optimisation des Process) Lancement du projet TOP (Tracabilité et Optimisation des Process) Stéphane POUX Colloque «Bilan de la DiVE» 3 juillet 2008 Objectifs et contexte du projet TOP Développer le système d information de la

Plus en détail

En savoir plus pour bâtir le Système d'information de votre Entreprise

En savoir plus pour bâtir le Système d'information de votre Entreprise En savoir plus pour bâtir le Système d'information de votre Entreprise En savoir plus sur : Services en ligne, SaaS, IaaS, Cloud - 201305-2/5 SaaS, IaaS, Cloud, définitions Préambule Services en ligne,

Plus en détail

GPC Computer Science

GPC Computer Science CYCLE ISMIN P2015 GPC Computer Science P LALEVÉE lalevee@emse.fr @p_lalevee A3.01 0442616715 C YUGMA yugma@emse.fr A3.01 0442616715 01/09/2014 Présentation GPC CS - Ph. Lalevée - C Yugma 1 Scolarité Site

Plus en détail

Technique et architecture de l offre Suite infrastructure cloud. SFR Business Team - Présentation

Technique et architecture de l offre Suite infrastructure cloud. SFR Business Team - Présentation Technique et architecture de l offre Suite infrastructure cloud Les partenaires de l offre Cloud Computing SFR Le focus HP Les principes de mise en œuvre réseau Les principes de fonctionnement de la solution

Plus en détail

La virtualisation de serveurs avec VMWare Infrastructure - Retour d expérience. Rodérick Petetin CRI INSA Rennes

La virtualisation de serveurs avec VMWare Infrastructure - Retour d expérience. Rodérick Petetin CRI INSA Rennes La virtualisation de serveurs avec VMWare Infrastructure - Retour d expérience Rodérick Petetin CRI INSA Rennes Virtualisation VMWare Le contexte INSA Rennes Objectifs du projet Travail préparatoire Architecture

Plus en détail

Big Data? Big responsabilités! Paul-Olivier Gibert Digital Ethics

Big Data? Big responsabilités! Paul-Olivier Gibert Digital Ethics Big Data? Big responsabilités! Paul-Olivier Gibert Digital Ethics Big data le Buzz Le Big Data? Tout le monde en parle sans trop savoir ce qu il signifie. Les médias high-tech en font la nouvelle panacée,

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

BI dans les nuages. Olivier Bendavid, UM2 Prof. A. April, ÉTS

BI dans les nuages. Olivier Bendavid, UM2 Prof. A. April, ÉTS BI dans les nuages Olivier Bendavid, UM2 Prof. A. April, ÉTS Table des matières Introduction Description du problème Les solutions Le projet Conclusions Questions? Introduction Quelles sont les défis actuels

Plus en détail

Knowledge Enabled Real-Time Recommendation System

Knowledge Enabled Real-Time Recommendation System Knowledge Enabled Real-Time Recommendation System Syed Gillani, Jules Chevalier syed.gillani@univ-st-etienne.fr jules.chevalier@univ-st-etienne.fr Institut Henri Fayol, École des Mines de Saint-Étienne

Plus en détail

FORUM NTIC BIG DATA, OPEN DATA Big Data: les challenges, les défis

FORUM NTIC BIG DATA, OPEN DATA Big Data: les challenges, les défis FORUM NTIC BIG DATA, OPEN DATA Big Data: les challenges, les défis Joseph Salmon Télécom ParisTech Jeudi 6 Février Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 1 / 18 Agenda Contexte et opportunités

Plus en détail

Bases de données relationnelles : Introduction

Bases de données relationnelles : Introduction Bases de données relationnelles : Introduction historique et principes V. Benzaken Département d informatique LRI UMR 8623 CNRS Université Paris Sud veronique.benzaken@u-psud.fr https://www.lri.fr/ benzaken/

Plus en détail

BI2 : Un profil UML pour les Indicateurs Décisionnels

BI2 : Un profil UML pour les Indicateurs Décisionnels BI2 : Un profil UML pour les Indicateurs Décisionnels Sandro Bimonte Irstea, TSCF, 9 Av. Blaise Pascal, 63178, Aubière, France sandro.bimonte@irstea.fr Thème de Recherche MOTIVE www.irstea.fr 2 Plan Motivations

Plus en détail

BUSINESS INTELLIGENCE

BUSINESS INTELLIGENCE GUIDE COMPARATIF BUSINESS INTELLIGENCE www.viseo.com Table des matières Business Intelligence :... 2 Contexte et objectifs... 2 Une architecture spécifique... 2 Les outils de Business intelligence... 3

Plus en détail

La Business Intelligence en toute simplicité :

La Business Intelligence en toute simplicité : MyReportle reporting sous excel La Business Intelligence en toute simplicité : Concevez, partagez, actualisez! En rendant les données accessibles aux personnes habilitées dans l entreprise (comptabilité,

Plus en détail

De l information à la prise de décision : nouveaux modes d accès et d analyses pour la performance du business France, 2012-2014

De l information à la prise de décision : nouveaux modes d accès et d analyses pour la performance du business France, 2012-2014 De l information à la prise de décision : nouveaux modes d accès et d analyses pour la performance du business France, 2012-2014 REFERENTIEL DE PRATIQUES Offert par De l information à la prise de décision

Plus en détail

Enquête 2014 de rémunération globale sur les emplois en TIC

Enquête 2014 de rémunération globale sur les emplois en TIC Enquête 2014 de rémunération globale sur les emplois en TIC Enquête 2014 de rémunération globale sur les emplois en TIC Les emplois repères de cette enquête sont disponibles selon les trois blocs suivants

Plus en détail

DESCRIPTION FONCTIONNELLE ET TECHNIQUE DE LA CHAÎNE HOMOLOGUEE CHAINE DE COLLECTE CC_EEAXXES_RAO3

DESCRIPTION FONCTIONNELLE ET TECHNIQUE DE LA CHAÎNE HOMOLOGUEE CHAINE DE COLLECTE CC_EEAXXES_RAO3 DESCRIPTION FONCTIONNELLE ET TECHNIQUE DE LA CHAÎNE HOMOLOGUEE CHAINE DE COLLECTE CC_EEAXXES_RAO3 Version de la chaîne : [EEKAPSCH 1.11.10].[PROXYAXXES 1.00].[LAC 1.38].[SCOL 0.25.100].[Map CAT_RT_27092013_V01].[ARCH

Plus en détail

Teste et mesure vos réseaux et vos applicatifs en toute indépendance

Teste et mesure vos réseaux et vos applicatifs en toute indépendance Teste et mesure vos réseaux et vos applicatifs en toute indépendance 2013 J3TEL en quelques minutes Groupe HBG en bref : Siège social à Paris 1100 employés dans 6 pays 150 M d de CA en 2012 Des activités

Plus en détail

Qualité des données sur la chaine de valeur globale du reporting réglementaire, du Pilier 1 au Pilier 3 de Solvabilité 2

Qualité des données sur la chaine de valeur globale du reporting réglementaire, du Pilier 1 au Pilier 3 de Solvabilité 2 Qualité des données sur la chaine de valeur globale du reporting réglementaire, du Pilier 1 au Pilier 3 de Solvabilité 2 Conférence XBRL Paris, le 3 avril 2014 Des données de plus en plus complexes D où

Plus en détail

DESCRIPTIF DE MODULE S5 GSI

DESCRIPTIF DE MODULE S5 GSI Option SIM DESCRIPTIF DE MODULE S5 GSI : Gouvernance et Systèmes d Information COORDONNATEUR DU MODULE : Département : Ce module a pour but d enseigner les méthodes, les règles et les pratiques nécessaires

Plus en détail

NoSQL. Introduction 1/23. I NoSQL : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte. I table d associations - Map - de couples (clef,valeur)

NoSQL. Introduction 1/23. I NoSQL : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte. I table d associations - Map - de couples (clef,valeur) 1/23 2/23 Anne-Cécile Caron Master MIAGE - BDA 1er trimestre 2013-2014 I : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte d utilisation n est donc pas celui des SGBDR. I Origine : recherche

Plus en détail