Ebook Datanomics. les Nouveaux Business Models des Donnees...

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Datanomics. les Nouveaux Business Models des Donnees...

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Détails sur le produit

Broché: 160 pages

Editeur : FYP Éditions (30 avril 2015)

Collection : ENTREPRENDRE

Langue : Français

ISBN-10: 236405124X

ISBN-13: 978-2364051249

Dimensions du produit:

14 x 1,2 x 20,5 cm

Moyenne des commentaires client :

4.0 étoiles sur 5

8 commentaires client

Classement des meilleures ventes d'Amazon:

238.704 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)

Datanomics paru en mai dernier est le premier livre en français proposant une introduction globale à ce que certains désignent comme le pétrole de la nouvelle économie : la donnée. Ceux qui sont déjà immergés dans l’univers numérique et ses modèles économiques n’apprendront rien de nouveau, mais le livre est une très bonne introduction pour les autres qui découvriront ce qu’est la donnée, pourquoi elles ont une valeur, pourquoi elles sont une arme et un levier dans la compétition économique (le chapitre 6 est pour moi le passage essentiel), comment les pouvoirs publics devraient mener une politique de la donnée.Je regretterai simplement un style très « français », un discours plutôt théorique là où des auteurs américains auraient rédigé un livre deux fois plus épais abondamment illustré et étayé d’exemples, d’anecdotes, de chiffres pour rendre le propos plus parlant et plus concret. Pour la prochaine édition ?

Livre qui n'apporte rien de plus que ce que l'on peut trouver dans es articles gratuit en ligne. si vous avez le temps vous en trouverez davantage sur internet gratuitement

Bravo à Simon Chignard pour ce livre de référence sur la valeur & les nouveaux business models liés aux données.

Datanomics est un ouvrage riche et complet qui détaille des concepts innovants en les rendant accessibles pour les non initiés.A mettre entre toutes les mains.

Je m'attendais à mieux, je n'ai trouvé qu'un ouvrage général ... A lire pour ceux qui découvrent le sujet !

Datanomics n'est pas fait pour des geeks, data-crunchers ou spécialiste consommés en machine-learning. S Chignard et LD Benyayer signent ici un très beau boulot de simplification et d'éclairage. Ils mettent en lumière des angles de lecture du "fait data" que les médias ont tendance à lisser ou gonfler et donc, dans les deux cas, déformer.Insistant dès le tout début dans l'aspect désormais entériné de "commodité" de la donnée, ils vont jusqu'à une audacieuse ouverture en forme et titre de "Faire société" que je trouve tout à fait bien senti pour le lectorat issu des rangs des élus ou des gestionnaires de données publiques en cours de trans-formation (le tiret est volontaire!).Belle biblio tout du long, et écriture simple et limpide.J'avais beaucoup apprécié le précédent bouquin en solo de S Chignard (Open Data), cette écriture à quatre mains est un beau nouvel exercice à recommander.

Remarquable travail d'analyse qui permet de mieux comprendre les enjeux des données et les nouveaux modèles économiques. Très bonne analyse du concept Smart City et de la stratégie des GAFA. A lire et relire durant l'été !Remarquable travail de démystification de concepts obscures pour nombre de lecteurs.

Si vous n'avez jamais rien lu sur le sujet de la data vous pouvez lire ce livre. Par contre si vous connaissez le sujet ce livre vous paraitra un peu trop général.Les auteurs travaillent sur la valorisation des données de l'état et de l'open data. Cela se sent dans l'ouvrage. Si l'idée est bonne les résultats de l'open data sont encore un peu décevant.Le livre présente plus le bon côté de ces données et leurs usages possibles pour la société. Le livre propose un certain nombre de sources et d'idées d'utilisation de ce type de données. Après la réalité de l’utilisation des données ouvertes en montre souvent les limites (données anciennes, partielles, sur des indicateurs choisis à priori). En fait dans les données "open" il manque toujours celles dont vous auriez besoin.Parfois les auteurs essaient d'avoir plus d'objectivité mais sans réellement creusé ce type de points. A lire néanmoins car toutes les opinions et approches de la data sont complémentaires.

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