Management & Data Science partenaire du Track TI et Données volumineuses de l’AIM Montréal

 TI et données volumineuses/analytique des données d’affaires

Responsables de la thématique : Bogdan Negoita & Claudio Vitari

La revue Management & Data Science est le partenaire officiel de cette thématique

Les mégadonnées (ou données massives) désignent les ensembles de données devenus si volumineux, si disparates, si rapides et si incertains que les outils informatiques classiques de gestion de base de données ne satisfont plus les organisations (Abbasi et al. 2016). Les mégadonnées peuvent avoir des origines variées comme les données des réseaux sociaux, de l’internet des objets ou des systèmes d’information d’entreprise (Baesens et al. 2016). Avec le développement du haut débit, des capacités de stockage, de collecte et d’analyse de données, les mégadonnées offrent un terrain propice pour l’innovation dans différents domaines : le commerce électronique et le renseignement commercial (Chau et Xu 2012; Park et al. 2012); le gouvernement électronique et la politique (Kim et al. 2014; Kitchin 2014); les sciences et les technologies (Marx 2013; Psaty et Breckenridge 2014), la santé (Khoury et Ioannidis 2014, Wang et al., 2017); la sûreté et la sécurité publique (Cardenas et al. 2013; Lyon 2014). L’analyse des mégadonnées peut bénéficier au personnel de l’entreprise autant qu’aux parties prenantes externes à l’organisation. En permettant de révéler des signaux faibles et des modèles émergents, elle améliore la prise de décisions et l’identification de nouvelles solutions face aux problèmes organisationnels et sociétaux.

Tout en offrant de nombreux avantages, l’accès aux données et leur analyse posent des défis technologiques et organisationnels considérables. Les sujets d’intérêt comprennent, sans s’y limiter : Défis et opportunités des mégadonnées ; Méthodes de collecte, agrégation, organisation et analyse des mégadonnées ; Gestion de l’hétérogénéité des sources multiples et autonomes des données ; Visualisation de mégadonnées ; Mégadonnées pour la collaboration inter-organisationnelle ; Sécurité et de confidentialité des mégadonnées ; Éthique sur les mégadonnées ; Changements des pratiques managériales dans l’ère des mégadonnées ; Émergence de normes sur les mégadonnées ; Découverte de connaissances à partir des mégadonnées ; Analyse des réseaux sociaux collaboratifs.

Dates importantes :

– 15 octobre 2017 : ouverture du dépôt en ligne des propositions et inscriptions

– 1er décembre 2017 : date limite de dépôt en ligne des propositions

– 20 février 2018 : envoi des réponses aux auteurs

– 16 au 18 mai 2018 : colloque de l’AIM 2018

Un numéro spécial  Management & Data Science sera publié à l’issu du colloque AIM.

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23ème COLLOQUE DE L’AIM

logo AIM2018

Le colloque a pour ambition d’une part de rapprocher les communautés TI francophones que l’on retrouve notamment en Europe, en Afrique du Nord et en Amérique du Nord et d’autre part, les professionnels et les universitaires spécialistes des TI.

Le comité organisateur regroupe des professeurs-chercheurs de l’université McGill (Desautels Faculty of Management), de l’université Concordia (John Molson School of Business), de HEC Montréal et de l’ESG UQAM.

Le colloque se déroulera dans les locaux de l’ESG UQAM.

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Management & Data Science est une revue scientifique en sciences de gestion qui analyse l’impact des données massives et de la transformation digitale sur le management (Stratégie, Management, RH, etc.).

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