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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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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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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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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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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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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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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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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Ce webinar à la demande presenté par Talend démontre comment l’INA orchestre son SI.
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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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