CM4 Veille informationnelle et analyse de l’information 09/12/2013 API Critères économiques : il y a un problème avec les modèles économiques car il y a un bouleversement de l’existant, la gratuité (plus de barrières à l’entrée d’un marché) et un risque de privatisation des données publiques. Typologie des données : • par thématique : un grand nombre de champs possibles • par statique ou dyn us temps réel Les données sont co sont brutes donc or7 abstraites : cela supp e un référentiel pour l’ ose une compétence métier, qui est native producteur… ais pas chez le reutilisateur. Concernant l’espace t le temps, la question des données est à usage temps réel ou quasi temps réel. Par exemple, l’état des réseaux de transports, l’état des ressources, la fréquentation des services. Le temps et l’espace sont coordonnées vers un territoire numerique. La capture du trafic par un système d’informations nommés SIRODE (système informatisé de recueil de données) avec la captation de l’état et de la nature du trafic routier, des boucles « magnétiques » au — transport-intelligent. et qui dit intelligence, dit intelligence territoriale. data. gouv. fr qui offre des catalogues de données disponibles. ata. owni. fr : Je veux voir comment
De nouveaux modèles économiques sont alors crées, avec des lacunes dans les modélisations : comment chiffrer les impacts positifs/négatifs ? Comment calculer le don / contre-don ? On est dans un processus qui fait fonctionner le principe de don et contre-don, on investit de l’argent public mais comment fait-on pour calculer la retombée économique ? Le risque est la privatisation potentielle des données publiques : les donnees seraient toujours ouvertes mais il y aurait une barrière ? rentrée.
Cest une source de données nouvelles qui est très original, qui est d’un nouveau type car la donnée brute n’est pas de l’information. Il s’agit d’un mouvement inéluctable, il y a donc un contexte informationnel nouveau. Quoi faire ? Comment faire ? Il faut donc se l’approprier et changer ses éthodes pour l’appliquer. Ily a trois types d’acteurs dans l’open data • les producteurs de données qui ouvrent leurs bases • les médiateurs utilisent, transforment et créent un nouveau servlce, une nouvelle information • les utilisateurs qui sont les individus, les entreprises, les institutions…
Ily a alors un impact sur la veille • dans l’axe du temps, à un moment donné, on passe à travers différentes étapes dans le dans l’axe du temps, à un moment donné, an passe à travers différentes étapes dans lesquelles les différents acteurs se situe. Au début, c’est le producteur qui se et en action où on peut faire une veille sur un nouveau type de produits qui apparaît. Les données deviennent ouvertes, d’où une veille technique. Les données sont réutilisées, d’où une veille concurrentielle.
Ce qu’on peut constater, c’est que l’ouverture des données augmente le volume des données et les informations disponibles publiquement. Cela crée un secteur de contenus avec des compétences particulières, de contenus à exploration spécifique. Cela accentue des expertises, des spécialités, des compétences hybrides. Cela crée aussi des nouveaux marchés et cela bouleverse les marchés déj? xistants. Cest incontournable dans une veille stratégique. Christian Fauré, comment expliquer ce qu’est une API à un patron d’édition ? Christian-faure. et L’API va permettre d’avoir des données en temps réel pour les utillsateurs, et pour les producteurs, c’est de ne pas ouvrir l’exhaustivité de son contenu, il donne juste une porte d’entrée à l’accès de ses données. Les données : enjeux des données en terme de veille et d’information Ce qui est en train de changer et qui a aidé au développement des données, c’est la loi Moore qui s’applique au stockage et à la capacité de traitement. Les sources e données se multiplient notamment en M2M (les machines) et les traces du web.
Ce qui change également, ce sont l’exploitation de ces deux opportunités. Où sont ces données ? Elles sont au sein des organisations (grandes entreprises, les fi PAGF3CF7 Elles sont au sein des organisations (grandes entreprises, les firmes, les administrations) A l’intérieur et à l’extérieur, on peut aussi les retrouver dans l’écosystème internet (réseaux sociaux, IJGC, toutes les traces des internautes) Au sein de l’entreprise, on va faire du data mowning, c’est-à-dire l’exploitation des données pour trouver des valeurs.
Pour ce qui est internet, on est dans la veille pour trouver de l’information : est-ce que les traces des internautes peut nous donner des indications sur les tendances sociales? Va-t-on pouvoir segmenter le marché? Lightbeam (sur Firefox) : pour voir les sites les plus fréquentées par la personne. Le big data nia pas de frontières. Quelles sont ces données ? ypologie : archives, documents, fichiers Le big dans big data pose problème car les données sont très volumineuses, en quantité, les données sont complexes à stocker et à organiser, les données sont donc difficile à traiter et à analyser.
Pourquoi faire du big data ? Pour créer de nouvelles informations, d’une valeur très élevée : • la valeur économique : produire, transformer, transporter, vendre mieux, plus, autrement • pour analyser, cherche à prédire le futur à court ou moyen terme (météo, trafic, consommation, comportement sociaux) • résoudre certains grands problèmes La caractérisation, c’est les 3 (ou 4) V • volume . variété • vitesse : notion de flux. La valeur se situe aussi dans le rée . • véracité La déstructuration Exemple sur ce que change Ilo en data, sur une entreprise. Depuis l’utilisation du bie d
