La Boite à outils de la stratégie Big Data
Présentation du livre
Depuis 2012, la notion de Big Data ne cesse de se populariser, reflétant la réalité des entreprises confrontées à une masse de données croissante, qui représentent une enjeu commercial et marketing. Comment récolter ces données ? Comment les traiter et les analyser ? Quels outils techniques mettrent en place ? Comment s'en servir ensuite ? Comment les monétiser et les rentabiliser ? Telles sont les questions auxquelles répond cette boîte à outils concrète et pratique.
Sommaire de l'ouvrage
Définition des objectifs. Informatisation et modernisation des systèmes informatiques. Transformation des méthodes de travail et émergence du management agile. Création d'une marque employeur et d'une culture d'entreprise digitalisée. Communication transparente et spontanée. L'ouverture et l'intégration : Open Source, SAAS, Webservice. Etc. La communication digitale. Owned Earned Media Data. Search Engine Marketing Data. Display et retargeting. Social Media Optimization Data. Choix de la question business. Master Data Management. Data Driven Management. S'appuyer sur le plan de l'entreprise. Gestion du projet. Calendrier. Data-Cleaning. Try, Fail, Learn = Agilité. Usage et maîtrise des algorithmes. Machine Learning. Apprentissage supervisé (RF, SVM, xgBoost ...). Apprentissage non supervisé et de renforcement (KMean, KNN, HMM). Deep Learning. Choix des langages de programmation. Python. Scala. Java. PIg. Etc. Choix des plateformes technologiques. Hadoop et ses distributions. SMACK. Spark. Lambda. Etc. Présentation des résultats. Storytelling. Datavisualisation. Mise en production. penser l'infrastructure. Haute Disponibilité et Redondance. Surveillance. mise à jour des modèles. Etc. Calculs des ROI. Vrai/faux positifs. Matrice Coût/Bénéfices. Plan de changement métier.
