Tout savoir sur l’intelligence des données

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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Qu’est-ce que l’analyse prescriptive et à quoi sert-elle ?

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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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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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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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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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] ».

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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.

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