Category: Livres,Etudes suprieures,Classes prparatoires et grandes coles
Stratgie Big Data Details
Le phénomène Big Data bouleverse l'univers économique. Rien qu en 2012, plus de 2,8 zettaoctets (des milliards de gigaoctets !) de volumes de données auraient été échangés ! Seules les entreprises capables de comprendre et de maîtriser une telle quantité de données dans leur complexité prendront l avantage. Car au-delà du volume, ce qui va être décisif, est la capacité à structurer, analyser et transformer des données en connaissances, en innovations et en valeurs commerciales pour l organisation.Au-delà du buzz qu il génère, quelles applications concrètes le Big Data peut-il apporter au monde des affaires ? Comment mettre en place une stratégie Big Data dans l entreprise et comment tirer profit de cette puissante ressource ? Cet ouvrage permet d identifier les atouts du Big Data et montre notamment comment : améliorer la prise de décision consolider les relations client créer de la valeur ajoutée enrichir l expérience utilisateur amplifier le retour sur investissement réduire les coûts et les temps de réalisation développer de nouvelles offresUn guide pratique enrichi de nombreux cas concrets (Google, LinkedIn, eBay, Amazon, GE, UPS) et de plans d action, qui permettra à tous les managers de tirer parti de cette formidable opportunité.
Reviews
L'auteur tente dans un ouvrage de plus de 200 pages d'expliquer les tenants et les aboutissants d'un concept dont tout le monde parle aujourd'hui mais dont les contours restent assez flous. Pour expliquer le concept de Big Data, Davenport ratisse large en abordant l'exploitation de bases de donnes de type classique ou d'autres plus modernes collectes par le biais du web 2.0 par exemple. Le traitement de ces donnes s'opre dans des domaines varis comme le management, le marketing ou la finance. Des tudes de cas concrets de grandes firmes amricaines pour la plupart, spcialises dans des domaines varis, cherchent montrer la manire dont on peut optimiser l'exploitation de bases de donnes. L'ide est bonne mais tout ceci reste trs gnral et n'a pas vocation expliquer le phnomne Big Data en soi. L'auteur dfend nanmoins le concept d'Analytique 3.0 qui permet d'envisager une transition douce entre des schmas de bases de donnes traditionnels et ceux plus rcents radicalement diffrents en termes de volume et de structure. Cet ouvrage met galement en avant le ct humain, primordial selon l'auteur, en dressant par exemple des portraits type de personnes clef dans la chane de gestion des donnes: hacker, savant, conseiller fiable, analyste quantitatif ou expert commercial. Bref, ce livre a pour avantage de montrer que la collecte de donnes n'est pas une fin en soi et qu'il existe une multitude de faons de les exploiter de manire intelligente et surtout lucrative. Le but n'est pas de stocker des informations en pagaille pour le plaisir mais de savoir ce que l'on peut en faire vraiment. Toutefois, son approche trop gnraliste dcevra certainement ceux qui veulent des rponses trs techniques sur les infrastructures dployer pour collecter et grer des volumes importants de donnes, ou encore sur les limites thiques et juridiques auxquelles se heurte l'exploitation des informations ainsi collectes, un thme totalement nglig ici. Vous l'aurez compris, certaines questions restent sans rponse aprs la lecture de ce livre mais ce dernier offre malgr tout quelques pistes de rflexion intressantes.
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