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Le BIM pour la structure – Une pratique collaborativeArticle de référence | Réf : H6040 v1
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Auteur(s) : Bernard ESPINASSE, Patrice BELLOT
Date de publication : 10 févr. 2017
Relu et validé le 23 oct. 2020
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Cet article a permis de cerner ce terme de « Big Data » ou mégadonnées, actuellement au centre des préoccupations des acteurs de tous les domaines d’activité, en évoquant les principaux enjeux économiques et sociétaux associés. Bien des aspects n’ont pas été traités dans cet article, citons notamment les problèmes éthiques liés à leur utilisation.
Nous avons aussi introduit les différentes grandes méthodes et techniques qui s’y rattachent, tant en ce qui concerne leur stockage, que leur exploitation de par leur analyse. Ces méthodes et techniques, tout comme les outils logiciels qui y sont rattachés sont encore en devenir.
Avec un taux de croissance annuel moyen mondial de près de 30 % du marché de la technologie et des services autour des mégadonnées, un besoin très important en expertises humaines se fait sentir, expertises plus particulièrement liées à l’analyse de ces mégadonnées, et relevant d’une discipline en pleine émergence qu’est la science des données (Data Science).
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INDUSTRIE DU FUTUR
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(1) - AGRAWAL (D.), DAS (S.), EL ABBADI (A.) - Big data and cloud computing : current state and future opportunities. - In Proceedings of the 14th International Conference on Extending Database Technology (pp. 530-533). ACM (2011).
(2) - BLEI (D.) - * - Probabilistic Topic Models, Communications of the ACM (55 : 4), pp. 77-84. M (2012).
(3) - BRASSEUR (C.) - Enjeux et usages du big data. - Technologies, méthodes et mises en œuvre, Paris, Lavoisier, p. 30 (2013).
(4) - BURBY (J.), BROWN (A.) - Web Analytics Definitions – Version 4.0. - Retrieved from http://www.digitalanalyticsassociation.org/standards (2007).
(5) - CATTELL (R.) - Scalable SQL and NoSQL data stores. - ACM SIGMOD Record, 39 (4), pp. 12-27 (2011).
(6) - CHEN (H.), CHIANG (R.H.L.), STOREY...
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