Pourquoi le big data open source ?

673 views

Published on

Published in: Technology
0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
673
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
6
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Pourquoi le big data open source ?

  1. 1. Le GTLL face au défidu déluge des données Stefane Fermigier, Data Tuesday, fév. 2013
  2. 2. There is a tsunami of data that is crashing onto the beaches of the civilized world.This is a tidal wave of unrelated, growing data formed in bits and bytes, coming in an unorganized, uncontrolled, incoherent cacophony of foam. Its filled with flotsam and jetsam. Its filled with the sticks and bones and shells of inanimate andanimate life. None of it is easily related, none of it comes with any organizational methodology. Richard Saul Wurman, in “Information Architects” (1996)
  3. 3. Pourquoi le big data open source ?
  4. 4. Facteurs économiques Source: Michael Driscoll
  5. 5. Facteur technique
  6. 6. Pourquoi le big data open source ?• Expertise historique en scalabilité horizontale (cf. Beowulf, Google, etc.)• Majors de l’internet (cf. Google,Yahoo!, Facebook, Twitter) imprégnés de culture open source, et dont le business model tourne autour de l’accumulation des données• Efficience de l’open source comme modèle d’innovation ouverte, de développement et de diffusion de l’innovation
  7. 7. Mission du GT“Développer l’écosystème du Libre en Ile-de-France”
  8. 8. 17 Grands Groupes 65 PME/ ETI 28 Etablissements de Recherche et Formation
  9. 9. Roadmap technologiqueDistributed / Cloud Embedded
  10. 10. Roadmap technologiqueDev. Tools Middleware Big / Open Data Distributed / Cloud Embedded
  11. 11. Roadmap technologique Web 2.0 / 3.0 Enterprise AppsDev. Tools Middleware Big / Open Data Distributed / Cloud Embedded
  12. 12. R&D collaborative depuis 5 ansProjets: 33Effort: 140 M€Aide: 52 M€
  13. 13. 3 “grands défis”• Qualité logicielle• “After PC”• Déluge des données
  14. 14. Focus sur le Big Data Data Viz Indexation Traitement (MapReduce, etc.) Stockage (NoSQL, NewSQL) Collecte & injection Infra & sys. management
  15. 15. Plus d’infos Livre blanc disponible Site Web:sur www.fermigier.com www.gt-logiciel-libre.org

×