Cyberlabe

Carnet de bord d’un explorateur du web à qui la routine cassait les pieds | About me
Posts tagged "données"

Open for business: la transformation par le numérique de l’entreprise

 Les « smart content » :

• Faceted search & browse
• Ontology-driven navigation
• Task-specific results
• Personalized results
• Question answering
• Tag clouds
• Scatterplots
• Time series
• Animations
• Topic pages
• Social netwok maps
• Data mashups
• Text mining reports

La mondialisation en une infographie selon McKinsey

Le concept d’Infolab

Ecosystème des données d’après EMA-9sight Consulting

Digital  City Maturity Scorecard (DCMS)

DIKW pyramid (Data > Information > Knowledge > Wisdom)

Evolution of the Information Management Lanscape

TellSpec : le scanner qui vous permettra de déterminer le nombre de calories dans votre assiette.

TellSpec est muni de trois dispositifs majeurs : un spectromètre, un algorithme et une application mobile. Le spectromètre placé dans l’appareil recueille dans un premier temps des données sur la composition de votre plat. Celles-ci seront ensuite analysées par l’algorithme mis au point par Isabel Hoffman et son équipe. Les résultats de ces analyses sont alors envoyés vers l’application de votre smartphone qui affichera les divers ingrédients composant le plat, et le plus important, la valeur énergétique totale de votre repas en Calories.

Quelles sociétés chiffrent les données de leurs utilisateurs ?

Beyond Goods and Services: The (Unmeasured) Rise of the Data-Driven Economy

Beyond Goods and Services: The (Unmeasured) Rise of the Data-Driven Economy

Interdépendance Données / Société / Cognition

The long road to become a big data scientist

Computer : The Memory Hierarchy

Le spectre du savoir : données, information, connaissances et sagesse

Le spectre du savoir commence par des données, c’est-à-dire des faits, des nombres, etc. Les niveaux de compréhension et de complexité de liens entre les données sont faibles. Ils laissent peu de place à l’interprétation et sont décontextualisés. Lorsque ces données sont interprétées et organisées, c’est l’information. À ce stade, les liens entre les données sont alors mieux compris et certains contextes peuvent être pris en compte.

Graduellement, des liens de plus en plus complexes s’ajoutent à l’information comme le sens (… ) et les contextes (… ) pour devenir connaissance. On appelle généralement « connaissances » l’information enrichie et mise en contexte. Au sommet du continuum, on retrouve la sagesse, c’est-à-dire des connaissances liées au jugement (… ). Les niveaux de compréhension et de connexité y sont très élevés. À l’autre extrémité du continuum, il y a le chaos qui représente l’absence de compréhension, de liens et de contexte. Il se situe à l’intersection des trois axes du spectre du savoir, soit cognitif, relationnel et contextuel (… ).

Notre Figure 3 (p. 26), inspirée de Bellinger (2000b), illustre ce continuum sur trois axes : cognitif, relationnel et contextuel. L’axe cognitif, à l’horizontale, représente les niveaux de compréhension tandis que l’axe relationnel, à la verticale, représente les niveaux de complexité des liens. L’axe central, à la diagonale, représente le contexte qui relie les deux autres axes. Sur cet axe, les stades de données, d’information, de connaissances et de sagesse correspondent aux différents niveaux de compréhension, de complexité des liens et du contexte. L’ensemble de ces stades représente le continuum du spectre du savoir.