L’architecture de données standardise la façon dont une organisation collecte, stocke, transforme, distribue et utilise les données afin de les traduire en business intelligence.
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Utilisez le data lineage pour assurer la traçabilité de vos données dans un environnement Big Data et les utiliser au mieux dans votre organisation.
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Découvrez les différentes méthodes et les différents modèles liés au forage des données pour utiliser le data mining au mieux dans votre entreprise.
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Découvrez les bonnes pratiques et les enjeux d’un management optimal de la traçabilité de vos données en entreprise afin d’optimiser votre processus décisionnel.
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Disponibilité des données, sécurité, intégrité… L’explosion du volume des données a confronté les entreprises à de nouveaux challenges. Les informations ont atteint aujourd’hui un tel niveau qu’on ne parle plus simplement de gouvernance des données, mais de gouvernance Big Data. Alors, qu’est-ce que la gouvernance Big Data ? Et comment peut-elle maximiser les résultats business de votre entreprise ?
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Bon nombre d’entreprises s’aident de la data pour automatiser leurs procédures et maximiser leur performance. L’enjeu : recueillir la donnée et surtout, la délivrer sous la bonne forme, à la bonne personne et au bon moment. La Business Intelligence, ou informatique décisionnelle, correspond à un ensemble d’outils et de procédés permettant de capturer et valoriser les données afin de les mettre à disposition d’une organisation.
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Le Big Data fait désormais partie du quotidien de toutes les entreprises. Il est essentiel de maîtriser les principes et caractéristiques clés du Big Data. Ces principes sont traduits en un concept communément appelé « les 5 V du Big Data ».
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Découvrez comment appliquer des solutions big data et cloud révolutionnaires au secteur des finances.
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En matière de déploiement de piles technologiques, les entreprises ont le choix entre deux grands modèles : la mise en œuvre d’une seule plateforme qui combine de nombreuses fonctionnalités ou l’adoption d’une approche « best-of-breed » qui utilise des microsystèmes pour intégrer des services distincts de différents fournisseurs. Quels sont les avantages et les inconvénients de chaque approche ?
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Un système ancien est un logiciel/matériel obsolète encore utilisé et dont la technologie, dépassée, ne permet pas d’interagir avec les nouveaux systèmes.
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Comme pour tout nouveau terme technologique, vous vous demandez peut-être : « qu’est-ce qu’une data fabric ? » et « pourquoi en ai-je besoin ? »
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Le Data-as-a-Service est une stratégie qui utilise le cloud pour fournir des services de stockage, traitement et/ou analyse des données via internet.
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En savoir plus sur les silos de données, et comment ils peuvent avoir un impact négatif sur votre entreprise.
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Les différences entre les données structurées et non structurées peuvent se résumer à leur format, stockage, type, schéma et à l’utilisateur auquel elles sont destinées.
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Renseignez-vous sur les différences entre les deux afin de pouvoir déterminer ce qui convient le mieux à votre entreprise.
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Une source de données est tout ce qui produit des informations digitales, du point de vue des systèmes qui consomment ces informations.
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Découvrez les 16 techniques d’exploration de données, transformez les données brutes en insights exploitables et maximisez vos investissements.
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Apprenez-en davantage sur les différences entre l’analytics commercial et l’analytics des données
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Que vous cherchiez à améliorer la fidélité et l’engagement de vos clients, à optimiser vos performances ou à prendre des décisions en matière de tarification, le big data est un outil marketing indispensable.
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Apparu à la fin des années 90, le terme Big Data a été créé en réponse à la croissance exponentielle des volumes de données de notre société. Un nom de plus en plus populaire, à tel point qu’il a tendance aujourd’hui à être confondu avec d’autres concepts, notamment celui du data mining. Big Data vs data mining, comment les différencier ?
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De la logistique à la comptabilité, en passant par les ressources humaines, l’IA trouve sa place au cœur de tous les services. Alors, quels en sont les avantages, mais aussi les limites ? Quels enjeux business découlent de l’association du Big Data et de l’intelligence artificielle ?
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À l’ère du Big Data, les entreprises sont bien conscientes des enjeux relatifs à la gestion et à l’exploitation des données. Encore faut-il savoir comment conserver ces imposants volumes de données et les valoriser. C’est pour répondre à cette problématique que les data warehouses ont été déployés. Cette solution vous semble encore inconnue ?
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Le Big Data fait désormais partie du quotidien des grand groupes pour optimiser leur efficacité opérationnelle et notamment commerciale.
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Les ensembles de données volumineux, plus communément appelés Big Data, nécessitent un système analytique particulier pour être traitées, interprétées et utilisées dans une organisation. En effet, l’analyse de volumes de données massifs ne peut se faire en utilisant le processus traditionnel de gestion et traitement des données « classiques ». La mise en place d’un système Big Data Analytics est donc indispensable pour pouvoir tirer profits de tous les avantages de ces ensembles volumineux de datas et de cette mine d’or d’informations.
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Le Big Data oblige les entreprises à adapter leurs systèmes existants pour pouvoir effectuer l’ingestion, le traitement, et l’analyse de données volumineuses. Et pour utiliser et gérer le Big Data dans son organisation, il est essentiel de penser à adapter la structure de son écosystème informatique destiné à manager, traiter et stocker ces données massives.
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