Big Data - Tirer parti des données massives pour développer l'entreprise - E-book - ePub

Bill Schmarzo

Marie-Cécile Baland

(Traducteur)

Note moyenne 
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Résumé

Les Big Data ou données massives sont le nouveau carburant de l'ère numérique. Comment les entreprises peuvent-elles exploiter ces données volumineuses et créer de la valeur ajoutée nécessaire à leur développement ? Vous êtes en train de poster sur Facebook une photo de vos vacances en Bretagne. Au même moment, votre banque constate qu'à Marseille, quelqu'un d'autre est en train d'utiliser abusivement votre carte bancaire.
Grâce aux technologies de Big Data, votre banque va pouvoir confronter instantanément ces deux données personnelles et va vous éviter le pire. Les medias sociaux et les données du Web en général permettent aux entreprises d'acquérir et d'analyser de gigantesques quantités de données et ainsi de mieux connaître leurs clients, leurs concurrents et leur marché tout entier. Les entreprises qui maîtrisent les Big Data peuvent améliorer leurs produits, enrichir l'expérience utilisateur de leurs clients, créer de la valeur ajoutée et amplifier ainsi le retour sur investissement. La mise en ouvre des technologies de Big Data est complexe.
Ce guide pratique est une excellente première étape à accomplir pour tirer parti des Big Data. En effet, le livre de Bill Schmarzo s'appuie sur des techniques pratiques, des méthodologies concrètes et des exemples réels. Dans ce livre : - Les promesses et les opportunités des Big Data - D'où viennent les Big Data et ce qu'il y avait avant - Evaluer l'impact sur l'activité et s'organiser - Créer la stratégie Big Data - Comprendre le processus de création de valeur - Le cas des données liées à l'expérience utilisateur et aux habitudes de consommation - Mise en ouvre et architecture nécessaire.

Caractéristiques

  • Date de parution
    27/03/2014
  • Editeur
  • ISBN
    978-2-7540-6547-4
  • EAN
    9782754065474
  • Format
    ePub
  • Nb. de pages
    172 pages
  • Caractéristiques du format ePub
    • Pages
      172
    • Taille
      8 944 Ko
    • Protection num.
      Digital Watermarking

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