6. 50
Zettabyte Byte
Kilobyte
Exabyte
Megabyte
Gigabyte
Terabyte
Petabyte
1.000.000.000.000.000.000.000 bytes
Zettabytes
200exabytes en
5 sera mis
Tout ce qui petabytes ligne
L’ensemble desqui a jamais mispar l’humanité
Tout cece mots prononcésimprimé
Tout qui a été été en ligne
en 2020
en 2010
32. Asseoir sa stratégie sur ses données
« Vous devriez faire un inventaire de ce que
vous avez comme données et vous devriez
réfléchir à la valeur de chacune d’entre elles
au sein de votre entreprise et leurs valeurs
pour d’autres personnes qu’elles soient de
votre entreprise, partenaires, ou même
publiques. »
@timberners_lee
Inventeur du web
44. La convergence de plusieurs
talents
Nouvelles
méthodes
d’analyse
Nouveaux Capacité à
frameworks, lire et
nouveaux interpréter les
outils données
Capacité à
Capacité à engager
définir une l’utilisateur
stratégie dans les
services
45. La convergence de plusieurs
talents
Nouvelles
Algorithmiqu
méthodes
d’analyse
e
Nouveaux Capacité à
frameworks, lire et
nouveaux interpréter les
outils données
Capacité à
Capacité à engager
définir une l’utilisateur
stratégie dans les
services
46. La convergence de plusieurs
talents
Nouvelles
Algorithmiqu
méthodes
d’analyse
e
Nouveaux Capacité à
frameworks, lire et
nouveaux
Visualisation
interpréter les
outils données
Capacité à
Capacité à engager
définir une l’utilisateur
stratégie dans les
services
47. La convergence de plusieurs
talents
Nouvelles
Algorithmiqu
méthodes
d’analyse
e
Nouveaux Capacité à
frameworks, lire et
nouveaux
Visualisation
interpréter les
outils données
Capacité à
Capacité à engager
définir une UX
l’utilisateur
stratégie dans les
services
48. La convergence de plusieurs
talents
Nouvelles
Algorithmiqu
méthodes
d’analyse
e
Nouveaux Capacité à
frameworks, lire et
nouveaux
Visualisation
interpréter les
outils données
Capacité à
Capacité à engager
Stratégie
définir une UX
l’utilisateur
stratégie dans les
services
49. La convergence de plusieurs
talents
Nouvelles
Algorithmiqu
méthodes
d’analyse
e
Nouveaux Capacité à
frameworks, lire et
Informatique
nouveaux
Visualisation
interpréter les
outils données
Capacité à
Capacité à engager
Stratégie
définir une UX
l’utilisateur
stratégie dans les
services
Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
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- Data is leveraged (La force des données relationnelles : 10 données relationnelles = 100 données en vrac)\n
=> amazing result => un exemple de mash up simple et cool (3 slide )\n\nNous avons appris a séquencer le génôme humain il y a 10 ans pour des milliards de dollars. Ce coût chute de 2 fois un taux exponentiel pour atteindre 10 000$ aujourd’hui. Ce ne sera plus très long pour atteindre le seuil de 100$, ou la gratuité, vendu avec un autre service comme les téléphones cellulaires. Plus d'un million de personnes devraient être «séquencées» en 2013\nDe grands résultats (google maps + craiglist)http://www.housingmaps.com/\n
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Data has become accessible ( 3 slides ) \n• easy access ( 1 slide )\nbébé + ordi\nhttp://techcrunch.com/2011/04/10/the-new-information-age/\n
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\nbig data is not big brother => it is the patterns that matter more than indivuals\n\n Bourse, box office : prendre la température de la conversation mondiale\n connaissance de la dynamique d’une propagation\n\nMFG\nLe comportement de la foule influence le comportement de l’utilisateur\nle comportement de l’utilisateur créé le comportement de la foule\n\n\n\n\n\n
\nbig data is not big brother => it is the patterns that matter more than indivuals\n\n Bourse, box office : prendre la température de la conversation mondiale\n connaissance de la dynamique d’une propagation\n\nMFG\nLe comportement de la foule influence le comportement de l’utilisateur\nle comportement de l’utilisateur créé le comportement de la foule\n\n\n\n\n\n
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\nit is the patterns that matter more than indivuals\n\n Bourse, box office : prendre la température de la conversation mondiale\n connaissance de la dynamique d’une propagation\n\nMFG\nLe comportement de la foule influence le comportement de l’utilisateur\nle comportement de l’utilisateur créé le comportement de la foule\n\n\nCONCLUSION : \nit is the patterns that matter more than indivuals\nLes modèles comportementaux importent plus que les comportements individuels\n\n\n\n
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3 exemples suivent ici sur what we can do at mfg on big data/data everywhere\n\n
Les traces collectives dessinent un nouveau sens => nouvelle valeur\n
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Quelles données seront la source autorité dans tel marché ?\nQuelles données seront exportées dans les applications tierces les plus excitantes ? (Accélérer l’innovation au-delà des ressources de développement interne)\nQuelles données ouvertes seront le plus connectées à d’autres sets de données, générant un retour positif sur la marque ? (Solidifier les relations avec les « power users » et leurs communautés respectives.)\nCe sont à ces questions stratégiques, essence même du data marketing, à lesquelles les entreprises doivent d’ores et déjà réfléchir.\nL’exemple du new-york times, netflix, wine.com etc... voir http://mfglabs.com/#!/data-marketing\n\n\n
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Tout comme ces entreprises qui ont rapidement rejoint le web et utilisé le search marketing et les médias sociaux comme un avantage compétitif, il existe une dynamique similaire avec le web de données.\n«Vous devriez faire un inventaire de ce que vous avez comme données et vous devriez réfléchir à la valeur de chacune d’entre elles au sein de votre entreprise et leurs valeurs pour d’autres personnes qu’elles soient de votre entreprise, partenaires, ou même publiques. @timberners_lee»\n\n\n
élaborer des stratégies efficaces et ainsi ouvrir de nouveaux marchés capables d'innovation.\n\nVoir http://mfglabs.com/#!/blog-charles-darwin-et-les-api\n\n
Trouver les bonnes questions et y répondre rapporte gros => \n\n\nAmazon augmenterait ses revenus de 30% par la recommandation de produits.\n76% des utilisateurs apprécient avoir des recommandations mais seulement 16% des applications s'en servent. Lorsque l’on sait que 90% des données ne sont pas utilisées, et que ces 10% utilisées peuvent être collées dans le passé, impersonnelles, et donc biaisées, les possibilités de création de valeur sont grandes.\n\nQu'un client achète deux produits différents est une chose intéressante, mais que ce même client soit fin connaisseur de vin et un lecteur assidu de la poésie de Rimbaud en est une autre. Qu’il ait acheté de Toulouse par un temps magnifique, en est encore une autre. Chaque seconde, d’énormes quantités de données sont générées et potentiellement révélatrices d'opportunités, mais aussi de tendances.\n\n-> Patterns are used to create relevant experiences. For example, if the data tells us that you are in a particular segment and we know that segment is interested in mountain bikes, we can show you mountain bike experiences instead of road bike ads.\n\nFrom e-business to me-business.\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
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construire un pont entre le monde du cinema et ses amis\n=> trouver des patterns pour une expérience utilisateur personnalisée \n\nEt aussi prédire le box office : prendre la température de la conversation mondiale.\n\n
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Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
\n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
\n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
\n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
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La plupart des systèmes d'informations n'ont pas de méthodes pour construire des relations entre les données. Impossible de pousser des prédictions assez rapidement pour délivrer des recommandations précises. \n=> Établir des relations entre les données, permet de faire émerger de nouvelles réponses à de vieilles questions mais aussi de voir apparaître de nouvelles questions qu’on ne se posait pas (encore).\n