«Internet: aujourd’hui… et demain?»

Deux problématiques seront abordées pour présenter le passage du web 2.0 au web 3.0 :

- Comment utiliser le web 2.0 pour développer son chiffre d’affaires
et son audience ?
Par Christel Taurissan, directrice marketing de Cityvox (Marseille) : 1er guide des sorties et loisirs en Europe.

- Web 3.0 : une révolution dans la monétisation des données ?
Par Michel Spanu, directeur technique de Pyuple (Lyon) : Pyuple, développeur d’outils datamining et de solutions web 3.0.

Un événement créé et organisé par des étudiants en management DAM1 de l’I.A.E d’Aix-en-Provence.
Une opportunité unique pour comprendre Internet et son influence dans notre société.

Autour d’un apéritif et dans une ambiance conviviale, venez rencontrer les acteurs de cet événement !
Conférence ouverte à tous – Entrée libre

Inscriptions : confweb@iae-aix.com

Faites vous partie de l’économie de l’information ? Alors qu’elle est le référentiel absolu des nouveaux gourous de l’écomédiasphère, ils sont encore rares ceux qui ont intégré le  leitmotiv  « Data is gold, Knowledge is money ». Pourtant toutes les activités aussi bien industrielles que commerciales sont soumises à cette vérité,  puisque c’est la clé de la prise de décision dans les activités majeures de l’entreprise.

• La connaissance des caractéristiques produit de ses concurrents
• La maitrise et l’efficience du processus de fabrication
• L’optimisation des réseaux de distribution et du marketing mix
• La connaissance poussée de son marché, de ses clients et de ses tendances.
• L’anticipation des innovations industrielles
• Une veille stratégique industrielle juridique environnementale et commerciale plus efficace.

Bref, l’information est au coeur des processus de décisions.  C’est là que l’informatique décisionnelle a conceptualisé le Datamining. Mais comment intégrer le Datamining à son process industriel sans tout bousculer ? Inscrire l’ambition de maitriser l’information dans son process, demande la mise en place des outils correspondants.

Le stockage de données ou le DATAWAREHOUSE : Littéralement, entrepôt de données, le datawarehouse correspond au choix délibéré d’une entreprise de stocker un maximum d’informations qu’elles soient d’origines internes ou externes afin de compter sur le plus de données possibles lors d’une analyse quelconque et affiner ainsi les résultats de ses enquêtes. Les données doivent être intégrées (homogéneisées et enregistrées en interne quelquesoient leurs sources), archivées (stockées, protégées et datées) et stables (pour avoir une traçabilité, les données modifiées ne remplaçent pas les anciennes, mais s’ajoutent à elles).

DATAMARTS (selon Ralph Kimball): Le DataMart est un sous-ensemble du DataWarehouse, constitué de tables au niveau détail et à des niveaux plus agrégés, permettant de restituer tout le spectre d’une activité métier. L’ensemble des DataMarts de l’entreprise constitue le DataWarehouse.

Optimisation des réseaux et des flux de données, et mise en place des logiciels sémantiques qui permettront de non seulement agréger mais aussi créer de l’information. L’organisation et la disposition des données de manière thématique en parallèle de la structure fonctionnelle revient à proposer une vision transversale de l’activité à côté d’une vision horizontale.

Collecter, filtrer, analyser, diffuser et de nouveau collecter l’information.  Voilà le cycle éternel de l’intelligence économique. Travail laborieux que les outils du monde informatique sont en passe de rendre aussi facile qu’allumer la lumière. Les process de Data Mining s’automatiseront complètement avec l’arrivée du web 3.0. Nos articles sur le web sémantique ont laissé entrevoir quelques possibilités en matières d’extraction de données après filtrage par intérêt et validité de ces données. La codification des données en « langage logique » permet après leur analyse, de les compiler et de les exploiter pour en créer de nouveau. La seule limite de ces outils est la quantité d’information qu’il a à sa disposition. Mais est ce une limite ?

Datamining en français : Extraction de Connaissance à partir de Données (ECD)

Au fond, le datamining, si il n’avait pas été conceptualisé est apparu bien avant l’informatique. Ce n’est ni plus ni moins que la cognition empirique que l’homme réalisait dés l’aube de son histoire. Si son potentiel analytique était inférieur à l’ordinateur, il pouvait traiter en revanche plus de types de données que son alter ego informatisé. En effet, avant le web 3.0 , les intelligences artificielles ne traitaient que ce qui avaient été clairement mis en relation logique ce qui revenait basiquement à une automatisation des procédés statistiques standards. Une gain de temps précieux, mais aucune innovation dans les aboutissements.

Avec les nouveaux outils de communication, le traitement des données va plus loin que celles des données « plates » du type « élément x variable y » structurées en base de données.  Dorénavant, les données complexes, même si elles ne sont pas structurées (exemple typique des textes mais aussi des images, et des vidéos) pourront être traitées à l’instar d’un tableau excel ou d’un graphique standard. Tout devient information. Tout peut être traité.