IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/p/hal/journl/hal-04804708.html
   My bibliography  Save this paper

Aide à l’intégration des Big Data dans un processus d’analyse prédictive

Author

Listed:
  • Dossa Maximilien

    (MRM - Montpellier Research in Management - UPVD - Université de Perpignan Via Domitia - UM - Université de Montpellier)

  • Corinne Janicot

    (MRM - Montpellier Research in Management - UPVD - Université de Perpignan Via Domitia - UM - Université de Montpellier)

Abstract

Le monde des entreprises a connu par le phénomène du Big Data un bouleversement extraordinaire. Véritable Big Bang technologique, le Big Data a ouvert des perspectives formidables en matière de développement par le biais du traitement et de l'analyse des données qu'il génère. Dans l'absolu, le potentiel que contient le Big Data est un élément majeur en matière de compétitivité mais il apparait cependant aujourd'hui que la maîtrise de ce potentiel est fortement compromise ou freinée par une somme de problématiques liées à l'ampleur du phénomène ; les méthodologies traditionnelles s'essoufflent et se montrent de moins en moins performantes. Le travail présenté propose d'apporter une contribution susceptible de faciliter l'intégration des Big Data dans un processus d'analyse prédictive de données. En suivant la méthodologie de la Science du Design, nous proposons de créer un artefact, sous forme de guide méthodologique, composé d'un ensemble de solutions empruntées aux Data Science, mis à disposition des entreprises pour aider à l'accès, à la compréhension, à l'utilisation et à l'analyse des données massives.

Suggested Citation

  • Dossa Maximilien & Corinne Janicot, 2020. "Aide à l’intégration des Big Data dans un processus d’analyse prédictive," Post-Print hal-04804708, HAL.
    • Handle: RePEc:hal:journl:hal-04804708
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:hal:journl:hal-04804708. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CCSD (email available below). General contact details of provider: https://hal.archives-ouvertes.fr/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.