Big data. Mise en perspective et enjeux pour les entreprises
Bibliographic record
Abstract
Les nouveaux usages liés à la prolifération d'Internet (les réseaux sociaux, smartphones, applications mobiles…) et le progrès de la technique (utilisation des capteurs, GPS, puces RFID…) contribuent à une avalanche de données produites à grande échelle et souvent de manière non structurée. Il s'agit du phénomène Big Data. Pour les entreprises, le véritable enjeu à l'ère du Big Data est de pouvoir traiter et analyser en temps réel des flux de données importants émanant de sources différentes sous forme structurée et non structurée pour en extraire de la valeur et en tirer un avantage compétitif. En d'autres termes, un projet Big data met les entreprises face à des enjeux technologiques puisqu'une architecture adaptée doit être mise en place, à des enjeux organisationnels pour décider de la stratégie et de l'organisation des flux de données à traiter ainsi qu'à des enjeux économiques en termes de création de valeur. Dans cet article, nous présentons une mise en perspective de ces enjeux pour les entreprises.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".