) d’Open Compute Project OpenCompute - ACF, Data Center Facility/ACF-Advanced Cooling Facilities... Cet article traite de la consommation énergétique des data centers. Il en explique les causes... , refroidissement gratuit, refroidissement à eau, réutilisation de la chaleur, etc. Différents exemples de data... . Les data centers représenteront vraisemblablement 8 % de la consommation électrique mondiale en 2030...
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big data... L’objet de cet article est de cerner ce terme Big Data ou mégadonnées. Dans un premier temps... créées au cours des deux années précédentes BRASSEUR (C.) - Enjeux et usages du big data... . . Selon le rapport IDC ( International Data Corporation ), la masse totale des données crée et copiée de par le monde...
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Massively Scalable Data Center... large-scale data center... hyper-scale data center... Les Data Center (DC) constituent un point névralgique essentiel pour le développement de services...
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Les produits mécatroniques intègrent des technologies issues de la mécanique, de l’électrotechnique, de l’électronique et de l’informatique. Au sein d’une même organisation, la maîtrise de ces différentes technologies implique la mobilisation de ressources associées aux technologies en termes de moyens de conception et de développement. Cette mobilisation est difficile et présente un dilemme si la taille de l’organisation est petite ou si le produit est trop complexe.
Un outil incontournable pour comprendre, agir et choisir- Nouveauté !
Vous voulez surveiller l’information scientifique et technique aussi exhaustivement que possible, en exploitant les bases de données professionnelles, mais aussi l’IST disséminée sur le web ? Les moteurs de recherche scientifiques peuvent vous y aider.
L’objet de cette fiche, et de la fiche complémentaire Spécialiser votre recherche d’information scientifique, est de vous guider dans l’utilisation des moteurs de recherche scientifiques pour construire une démarche de veille ciblée en sachant :
Toutes les clefs pour maîtriser la veille technologique
Dès qu’il s’agit des données, les chiffres atteignent rapidement des sommets vertigineux : selon le cabinet IDC, la taille de l’univers numérique devrait atteindre 175 zettabytes de données d’ici 2025.
Le big data se caractérise par la règle des 3V : volume, variété, vitesse, auxquels on peut rajouter 2 autres V : valeur et visualisation. En effet, prise individuellement, une donnée ne vaut rien… C’est l’analyse, à travers la datavisualisation, qui va apporter de la valeur ajoutée en créant de l’intelligence et du savoir.
Les méthodes et outils de datavisualisation permettent ainsi au veilleur-analyste de traiter des masses de données en appliquant des algorithmes statistiques et en limitant les biais cognitifs. Tout en rationalisant et enrichissant les données, les outils logiciels permettent également d’offrir des interfaces d’exploration dynamique des corpus de données chiffrées ou textuelles.
Cette fiche propose une approche orientée « méthodes » de la datavisualisation en présentant les différentes étapes : analyse du besoin, identification des données, préparation, choix des métriques.
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