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 ? 

En savoir plus

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.

En savoir plus

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 ». 

En savoir plus

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 ?

En savoir plus

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.

En savoir plus

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.

En savoir plus

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.

En savoir plus

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est une technique qui utilise des probabilités statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre par eux-mêmes grâce à leur exposition à différents types de données en entrée. On parle également, mais plus rarement d’« apprentissage automatique [par les machines] ».

En savoir plus

Utiliser le machine learning pour la qualité des données

Découvrez comment les big data modifient la méthodologie de qualité des données. Les big data ont démocratisé le machine learning et tout comme la qualité des données a transformé le machine learning, ce dernier transforme également la méthodologie de mise en œuvre de la qualité des données.

En savoir plus

Préparation des données – Présentation générale

Le terme « préparation des données » désigne les opérations de nettoyage et transformation qui doivent être appliquées aux données brutes avant leur traitement et analyse. Il s’agit d’un processus très chronophage, mais indispensable à un environnement de Business Intelligence exploitable. Et avec les outils de préparation des données disponibles en libre-service, ce processus est désormais plus facile à exécuter et très efficace.

En savoir plus

Analytique en périphérie – Avantages et inconvénients d’une connaissance immédiate et locale

Un rapport Gartner indique que 90 % des données accumulées par les entreprises ne seront jamais exploitables, et un rapport Experian indique que près de 32 % des données disponibles dans les entreprises américaines sont inexactes. Il n’en demeure pas moins que les données sont la ressource la plus précieuse de toute entreprise. Il est donc inconcevable de les ignorer complètement ou de les laisser dormir dans un data lake dont personne ne se préoccupe jamais. Les data scientists doivent impérativement exploiter leurs gisements de données IoT pour mieux comprendre les différents points de terminaison qui reçoivent ces données et formuler des conclusions permettant de définir un environnement opérationnel plus efficace.

En savoir plus

Qu’est-ce que le profilage des données ou data profiling ?

Le profilage des données, une affaire sérieuse. Les entreprises qui appliquent des fonctionnalités de profilage à leurs données pour les structurer et les analyser plus efficacement découvrent de nouvelles opportunités de succès et se dotent d’un avantage concurrentiel très net sur le marché.

En savoir plus