#RH : Où et comment recruter des Data Scientists. Les métiers du big data sont parmi les plus pénuriques et les plus sollicités du moment.
Une difficulté à recruter expliquée par le fait que les recruteurs exigent des profils experts, avec une grande finesse d’analyse et de compréhension des enjeux pour des problèmes souvent complexes, abstraits et stratégiques, alors que le marché est récent et les formations naissantes. A cela s’ajouter une situation d’urgence, qui crée un stress supplémentaire et engendre un risque majeur d’échec de recrutement et donc de coût pour l’entreprise. Guillaume Bourdon, Managing Director et cofondateur de la société Quinten, détient la solution. Big Data : des usages à la "Next Best Action" 2/2. Dans un premier article, nous abordions le sujet de la concrétisation des usages Big Data identifiés par les plus grands analystes, comme IDC dans sont étude visionnaire publiée en 2012.
Le plus gros challenge pour les entreprises de tous secteurs d’activités est la mise en adéquation de leur système d’information pour pouvoir implémenter ces nouveaux usages issus de l’analyse des grosses masses de données. Pour expliquer concrètement les principaux challenges, je vous propose aujourd’hui de prendre l’exemple de la société Newco. Data et Analytics : que nous réserve 2015 ? La big data n’est désormais plus un concept.
Les professionnels commencent à dompter la « bête » et 2015 devrait être une cuvée où on applique la théorie. Précisions avec Deloitte qui a identifié les nouveaux challenges que soulève l’utilisation de la Data et de l’analytics… Pratiquer. Tel pourrait être le maitre mot autour de la Data cette année. Car après avoir engrangé, analysé puis engrangé et encore analysé des milliards de datas, les professionnels vont peut-être commencer à appliquer leurs connaissances en la matière.
SFR Mail – Retrouvez votre Webmail, boite mail et adresse mail. Métiers de la data : les 4 profils que l'on va s'arracher - Les enquêtes de demain. Les DMP : « concept à la mode » ou véritable opportunité pour les annonceurs ? Sans titre. Tout comme le digital il y a quelques années, la multiplication des données disponibles donne au marketing de nouveaux pouvoirs, aujourd'hui encore trop peu exploités.En effet, la data rend possible :- l'appréhension d'insights, de signaux faibles ou encore l'identification de segments de marché insoupçonnables de manière classique ;- un marketing beaucoup plus ciblé et personnalisé tout au long de la customer journey.
Statistique ou machine learning faut-il les opposer ? C’est un débat « presque » ancien qui mérite d’être regardé avec un œil neuf.
La Data Science, (comme le Big Data), est un domaine en constante évolution, dont les applications notamment en connaissance client ou en marketing ne sont plus à démontrer. Pour autant, et même si le domaine d’application est certes récent, les méthodes de base employées en Data Science datent maintenant pour la plupart d’une bonne quarantaine d’années. On peut rappeler que les deux branches principalement concernées sont la statistique d’une part et le machine learning d’autre part, à laquelle j’ajouterai une troisième branche constituée de ce que l’on pourrait appeler « les ontologies métier » en tant « qu’ensemble structuré des termes et concepts représentant un savoir faire métier ou un domaine d’application » (Wikipédia).
Ces ontologies permettent de décliner ce savoir-faire métier selon deux axes : L’intelligence artificielle La statistique prédictive Didier Gaultier avec la participation de Serge Krywyk. Data et Analytics : que nous réserve 2015 ? - Influencia. La big data n’est désormais plus un concept.
Les Data Management Platforms (DMP), un outil marketing précieux - Les Echos. Politique Quand Manuel Valls évoque un "apartheid" en France + VIDEOS - Lors de ses vœux à la presse, Manuel Valls a promis ce mardi un combat contre les inégalités pour refonder « la citoyenneté ».
Monde Des pays musulmans s'enflamment toujours contre « Charlie Hebdo » Manifestations de colère en Russie, Iran, Niger, contre la publication d'un dessin de Mahomet considéré comme offensant. Europe Face au terrorisme, l’UE cherche l’appui des pays arabes La diplomatie européenne invitée à répondre à la menace terroriste. (1) Twitter. La base de données est morte, vive la DMP ! - Influencia. Il est peut-être temps de changer sa méthode de contact.
La Data Management Platform représente une alternative qu’INfluencia et Publicis ETO décrivent dans une interface commune Comment gérer des volumes de données consommateurs ou professionnels qui se sont multipliées au travers des différents canaux de communication ? Une chose est certaine, les bases de données telles qu’on les conçoit aujourd’hui ne répondent plus vraiment à la demande. Les DMP ont pour mission de faciliter l’accession à des profils d’internautes afin d’améliorer le ciblage.
Big Data et publicité - BUSINESS REVOLUTION. Les bannières publicitaires doivent toucher la bonne personne, au bon moment, pour faire mouche.
Voilà pourquoi les sociétés capables d'analyser, de façon fine, informations et données connaissent des croissances exponentielles. Nous en avons rencontré deux. L’une est une success-story à la française, Criteo. L’autre est un poids lourd américain de la publicité en ligne, Rocketfuel. A travers leurs histoires, on prend conscience de l'ampleur du phénomène Big Data. Data Scientist Report Summary Findings.
Big data : incontournable mais pas encore abouti. L’étude Fullsix/Limelight fait le point sur l’avancement des annonceurs français sur leur position par rapport à la big data.
Trois constats émergent. L’étude conclut notamment à la conviction d’un intérêt énorme : 81% des dirigeants marketing français sont convaincus de la grande importance de la big data, 52% allant jusqu’à la qualifier de « futur incontournable de la communication et du marketing » ; 82% y voient un potentiel de croissance et d’efficacité important, dont 20% à court terme et 43% à moyen terme. La revue INfluencia : Quantified Self, mieux se connaître grâce aux données. Dans un marché du Quantified Self en plein essor, les questionnements éthiques, sociaux et culturels liés aux données ne font que commencer. Aux professionnels d’accompagner ces nouveaux usages en gardant distance et esprit critique… Les chiffres peuvent nous aider à mieux nous connaître, arguent les chantres du Quantified Self, une pratique de mesure de soi via des applications et des devices connectés.
Mais cette promesse d’un « connais toi toi-même » à l’aune des datas est plus complexe qu’il n’y paraît. Un monde quantifié et archivé Initiée en 2007 par Gary Wolf et Kevin Kelly de Wired, la notion de Quantified Self peut facilement séduire, tout comme l’argumentaire qui la sous-tend. Comment LinkedIn exploite son outil big data pour analyser ses données. Le framework big data Gobblin doit permettre à LinkedIn d'optimiser et faciliter l'ingestion quotidienne des dizaines de téraoctets de données dans ses bases et entrepôts de données. (crédit : D.R.) Le réseau social professionnel LinkedIn a fourni des détails sur le fonctionnement de Gobblin, son framework big data qui lui permet d'analyser de très grands et variés volumes de données pouvant être analysées dans ses entrepôts Hadoop.
La plate-forme LinkedIn génère chaque jour plusieurs dizaines de téraoctets de données, incluant les informations relatives aux profils de ses membres, aussi bien que les actions utilisateurs ou encore les commentaires et les partages d'informations, persistantes dans ses bases de données et dans ses systèmes de gestion des événements. Les enjeux du Big Data dans la connaissance client en 2015. Le Big Data va être au coeur des enjeux pour les marques dans le domaine de la Connaissance Client en 2015. Mais quels sont ces enjeux et quels sont les points qu'il faudra surveiller de près pour réussir son projet Connaissance Client grâce au Big Data ? Le Big Data est aujourd’hui sans aucun doute un des tous premiers facteurs d’innovation, et constitue en cela une formidable opportunité pour les annonceurs.
L’innovation provient des nouveaux usages induits par le Big Data, un champ des possibles plus important, et finalement la rencontre entre différents univers fonctionnels, technologiques et métier. Encore faut il être capable de capter, incuber, canaliser et finalement capitaliser sur cette innovation, car l’expérience montre que cela met parfois les structures existantes à rude épreuve.Un des enjeux métier d’importance est d’être capable d’agir sur les leviers de croissance que le Big Data offre aux annonceurs. Deux cas concrets d'application du Big Data. Aujourd’hui, nous évoquons deux cas concrets d’application des Big Data sur le terrain avec Frédéric Dulac, Directeur de Business & Decision Eolas, que j’ai eu l’occasion d’interviewer à l’issue de la conférence Time2marketing du 18 juin 2014 à Paris. Le premier de ces exemples consiste à associer du temps réel et de la recommandation dans un site de e-commerce afin de mieux conseiller l’internaute dans son parcours d’achat.
Le second cas est celui d’un projet élaboré pour une grande chaîne de magasins souhaitant augmenter sa connaissance client : une partie des données vient des informations collectées en magasin, et une autre de son site de e-commerce. Le but est d’associer ces informations pour mieux comprendre les besoins et les comportements des clients.
YG : Derrière ces projets de nature différente il y a des technologies diverses ? FD : Tout à fait. Parmi les logiciels faisant partie de cet attirail technologique, quel est le rôle de Map Reduce ? Impact sur la relation client. Le Machine-Learning pour les carottes et les pommes de terre. Demandez à un enfant de 5 ans de reconnaître des carottes et des pommes de terre sur des images, il va répondre avec presque 100% de précision (à moins qu'il ne connaisse que les frites du Fast-Food du coin... mais c'est une autre histoire). Paradoxalement, cette opération n'est pas aisée à coder au sein d'un système de reconnaissance automatique... et d'autant plus difficile s'il faut reconnaître des pommes de terre portant un chapeau et assises sur un sofa...
Big Data : peu d'entreprises se lancent. Afin de mesurer l’avancement des entreprises en matière d’exploitation de leurs données clients, EY a construit l’Indice de Maturité Data. Dashboards pour la veille des médias sociaux, l'analytique et les alertes. How to hire a data scientist. If you're looking to hire a data scientist, you're not alone. Investment in big data is rocketing, and with it, the need for talented data analysts. Indeed, McKinsey predicts a 50-60 per cent shortage of data scientists by 2018 – and this is only in the U.S. There may be fierce competition over top analytic talent, but that doesn't mean it is impossible to find.
Le Data Marketing, ou comment maîtriser l’utilisation des données personnelles des consommateurs-%post_id% Par Edgar Baudin, co-fondateur de Makazi. Entrez dans le cercle vertueux du data driven marketing. Open Data en France : acteurs, projets et tendances. Track 2 - Atelier 1 - Big data analytics présenté avec Intel. Comportements culturels et données personnelles au coeur du Big data - Entrer dans l’ère du Big data. Programmatique : Publicis rachète Run.
Publicis Groupe vient de faire l'acquisition de Run, une plateforme d’achat programmatique multicanal et d’analyse des données en temps réel. A travers sa plateforme avancée de gestion des données (DMP), collectées notamment à partir de mobiles, Run « recueille, croise et analyse diverses données consommateurs provenant de multiples sources y compris des opérateurs de téléphonie mobile et des fournisseurs d’accès Internet (FAI) », souligne Publicis. Elle intègre à la fois des données de géolocalisation, des activités CRM, des données démographiques et comportementales des consommateurs. A ce jour, Run a identifié plus de 800 millions de profils de consommateurs à l'échelle mondiale. Le Nouveau Marketeur » Pourquoi le « Big Data » révolutionne la relation client ? Le « Big Data » est sur toutes les lèvres, et c’est une bonne chose ! Ce billet est l’occasion de revenir sur l’importance de gérer au mieux le « Big Data » afin d’optimiser la relation client.
Document. White-paper-cross-data-marketing-fr.pdf. 3 piliers d’une organisation « Data-Driven ». [Section 3/3 : Datas] Profitant d’être à San Francisco, nous nous sommes immiscés dans un groupe de réflexion sur la data visualisation à Parisoma, animé par Scott Murray. L’École polytechnique, Keyrus, Orange et Thales créent une chaire pour former des Data Scientists. Flux Vision: études de marché et croisement de données à l'heure du Big Data.