Les enjeux de la traçabilité à l’ère du Big Data
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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Comment gérer au mieux la traçabilité de ses données ?
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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Mettre en place la gouvernance des données grâce au Big Data
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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Quelles différences entre le Big Data et la Business Intelligence ?
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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Explication du concept des 5 V du Big Data
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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Qu’est-ce qu’une data fabric ?
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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Qu’est-ce qu’un silo de données ?
En savoir plus sur les silos de données, et comment ils peuvent avoir un impact négatif sur votre entreprise.
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Données structurées vs non structurées : Guide complet – Talend
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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Microservices ou AOS : quelle est la différence ?
Renseignez-vous sur les différences entre les deux afin de pouvoir déterminer ce qui convient le mieux à votre entreprise.
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16 techniques d’exploration des données : la liste complète
Découvrez les 16 techniques d’exploration de données, transformez les données brutes en insights exploitables et maximisez vos investissements.
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Différences entre le Big Data et le forage de données
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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Savoir utiliser l’IA et le Big Data pour maximiser ses performances
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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Quel lien entre Big Data et Machine Learning ?
Le Big Data fait désormais partie du quotidien des grand groupes pour optimiser leur efficacité opérationnelle et notamment commerciale.
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Tout savoir sur l’analyse des Big Data
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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Qu’est-ce qu’une architecture Big Data et pourquoi en avez-vous besoin ?
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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Tout savoir sur l’exploration de données, ses avantages et sa mise en place
Le data mining n’est pas née lors de l’ère numérique. Ce concept existe depuis plus d’un siècle mais il est devenu réellement connu dans les années 1980. Depuis, un long chemin a été parcouru. Les entreprises utilisent désormais le data mining et le machine learning pour accomplir de nombreuses tâches, de l’amélioration du processus de vente à l’interprétation des données financières pour l’investissement.
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Différences entre lac de données et entrepôt de données
Les termes « data lake » et « data warehouse » sont utilisés très couramment pour parler du stockage des big data, mais ils ne sont pas interchangeables (et noter qu’il n’est pas d’usage de rendre ces termes par un équivalent français). Un data lake est un vaste gisement (pool) de données brutes dont le but n’a pas été précisé. Un data warehouse est un référentiel de données structurées et filtrées qui ont déjà été transformées dans un but spécifique.
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Tout savoir sur le big data et son avenir
Le concept de big data existe au moins depuis la Seconde Guerre mondiale. Cependant, ce terme n’a fait son apparition dans les glossaires et dictionnaires qu’au cours de la dernière décennie. C’est l’arrivée de la Wi-Fi, de l’Internet 2.0 et d’autres technologies connectées utilisant l’intelligence artificielle (IA) qui ont fait de la gestion et de l’analyse d’ensemble de données massifs une réalité et une nécessité pour tous.
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Guide du traitement en batch à l’intention des débutants
Le traitement en batch permet d’exécuter des jobs de données lorsque les ressources le permettent avec peu ou pas d’intervention de l’utilisateur, afin d’améliorer l’efficacité et d’automatiser les processus.
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Pourquoi l’Institut National de l’Audiovisuel fait confiance à Talend
Ce webinar à la demande presenté par Talend démontre comment l’INA orchestre son SI.
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Que choisir entre les processus ETL et ELT ?
La différence entre l’ETL et l’ELT réside dans le fait que les données sont transformées en informations décisionnelles et dans la quantité de données conservée dans les entrepôts. Découvrez ce que signifie ces différences pour les données décisionnelles, la meilleure approche pour votre entreprise et pourquoi le Cloud est un élément décisif.
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Guide complet sur les entrepôts de données cloud et les data lakes cloud
Téléchargez le Guide pour savoir ce que vous devez rechercher lorsque vous commencez la création de votre entrepôt de données ou data lake dans le cloud.
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Guide pour lire et écrire les données HDFS
Dans ce tutoriel, apprenez à générer des données aléatoires et à les écrire dans HDFS. Puis lisez les données depuis HDFS, triez-les et affichez-les dans la console.
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Définition de la transformation des données
La transformation des données consiste à convertir des données d’un format à un autre, en général du format d’un système source vers le format requis par un système cible.
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Pourquoi les outils ELT bouleversent le marché des ETL
Plus de 50 % des données d’entreprise se trouvent dans le Cloud. C’est pourquoi de plus en plus d’organisations choisissent des outils ELT pour leurs besoins de traitement. Découvrez comment les outils ELT vont changer le futur de l’intégration des données.
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