L’analyse des données permet aux entreprises de réduire leurs coûts, d’augmenter leurs revenus et de rester compétitives en identifiant les opportunités et les insights critiques que peuvent contenir leurs données.
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Les données cloisonnées freinent la collaboration, gaspillent des ressources et augmentent les risques. Comprenez pourquoi les silos de données se créent et comment les éliminer en 4 étapes.
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Découvrez comment fonctionne le Machine Learning étape par étape pour mieux appréhender ce concept et l’utiliser dans votre stratégie d’entreprise.
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Si l’utilisation de la data a longtemps été réservée aux grandes entreprises, elle trouve aujourd’hui sa place au sein des petites et moyennes structures.
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Découvrez ce qu’est l’analytique métier et comment cette discipline en lien avec la data peut aider votre entreprise à améliorer sa stratégie globale.
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Une quatrième révolution industrielle : l’expression employée pour qualifier la transition digitale parle d’elle-même.
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Petite ou grande entreprise, vous savez combien il est facile d’accumuler des data et de se laisser déborder.
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Identifier les informations pertinentes de la masse de données pour en extraire de la valeur : voilà le challenge auquel sont confrontées les entreprises actuellement. Selon l’ancienne CEO de Hewlett-Packard Carly Fiorina, “le but, c’est de transformer les données en informations et les informations en idées.” Une tâche simple en théorie.
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Découvrez les principales étapes du cycle de vie des données. De la collecte à la suppression des datas voici tout ce que vous devez savoir sur le DLM.
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Aujourd’hui, les données, et notamment le Big Data, font partie du quotidien de toute organisation. Elles servent à des fins d’analyse, d’étude et sont désormais au cœur du processus décisionnel. Concrètement, elles aident les entreprises à prédire et anticiper les tendances de marché, mieux comprendre les besoins des consommateurs, optimiser leurs plans d’action marketing ou encore améliorer le fonctionnement organisationnel.
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Optimisez votre processus décisionnel via des modèles et patterns grâce à la logique prédictive, combinaison gagnante entre Big Data, Machine Learning et IA.
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Le machine learning et le data mining aident les organisations à prendre le virage de la Business Intelligence en permettant une prise de décision éclairée et objective, pilotée par la data.
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L’analyse prescriptive est un modèle analytique étroitement liée à l’informatique décisionnelle ou Business Intelligence, aux Big Data ainsi qu’à l’intelligence artificielle. Mais qu’est-ce que l’analyse prescriptive ? A quoi sert-elle exactement ? Et comment peut-elle être mise en place dans une organisation ?
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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 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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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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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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Découvrez les 16 techniques d’exploration de données, transformez les données brutes en insights exploitables et maximisez vos investissements.
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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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Le Big Data fait désormais partie du quotidien des grand groupes pour optimiser leur efficacité opérationnelle et notamment commerciale.
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