L’architecture de données standardise la façon dont une organisation collecte, stocke, transforme, distribue et utilise les données afin de les traduire en business intelligence.
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En matière de déploiement de piles technologiques, les entreprises ont le choix entre deux grands modèles : la mise en œuvre d’une seule plateforme qui combine de nombreuses fonctionnalités ou l’adoption d’une approche « best-of-breed » qui utilise des microsystèmes pour intégrer des services distincts de différents fournisseurs. Quels sont les avantages et les inconvénients de chaque approche ?
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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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Une source de données est tout ce qui produit des informations digitales, du point de vue des systèmes qui consomment ces informations.
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À l’ère du Big Data, les entreprises sont bien conscientes des enjeux relatifs à la gestion et à l’exploitation des données. Encore faut-il savoir comment conserver ces imposants volumes de données et les valoriser. C’est pour répondre à cette problématique que les data warehouses ont été déployés. Cette solution vous semble encore inconnue ?
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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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Apprenez-en plus sur le mappage des données, un élément crucial de la gestion des données qui garantit la qualité des données lors des intégrations, migrations et autres tâches de gestion des données.
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Apprenez à définir vos pratiques d’extraction de données et votre processus ETL de manière à apporter des avantages concrets à votre entreprise.
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Les termes « Extract, Transform, Load (ETL) » désignent une séquence d’opérations portant sur les données : collecte à partir d’un nombre illimité de sources, structuration, centralisation dans un référentiel unique.
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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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Combiner un processus ETL à Salesforce permet aux entreprises d’exploiter au mieux leurs données Salesforce. Dans cet article, nous présentons le processus ETL et décrivons précisément tout ce dont vous avez besoin pour assurer une migration de données rapide et fiable.
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La migration des données est le processus de transfert de données d’un système à un autre. Comprenez pourquoi elle est importante, découvrez les bonnes pratiques et les principales étapes, et apprenez à choisir le bon logiciel.
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L’ETL basé dans le cloud est un outil essentiel pour gérer de grands ensembles de données, et les entreprises y auront recours de plus en plus à l’avenir.
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Examinez en détail ce qu’est un intergiciel, comment il fonctionne et dans quelle mesure il peut aider votre entreprise.
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Vous avez décidé que le data lake était fait pour vous. Il est temps désormais de découvrir les bonnes pratiques de configuration d’un data lake, pour une réussite durable.
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Hadoop est un framework Java open source utilisé pour le stockage et traitement des big data. Les données sont stockées sur des serveurs standard peu coûteux configurés en clusters. Le système de fichiers distribué Hadoop supporte des fonctionnalités de traitement concurrent et de tolérance aux incidents.
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Un « data mart » est une base de données dont le contenu est en rapport avec une activité de l’entreprise et qui est créée pour répondre aux besoins spécifiques d’un groupe d’utilisateurs. Les data marts accélèrent les processus de l’entreprise en facilitant l’accès aux données stockées dans un data warehouse (ou autre gisement de données opérationnelles) en quelques jours au lieu de plusieurs mois ou plus.
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Un data warehouse est un vaste gisement de données qui facilite la prise de décision dans l’entreprise. C’est par ailleurs l’un des éléments fondamentaux de la Business Intelligence. Dans ce document, vous allez découvrir les principes de fonctionnement du data warehouse, ses spécificités par rapport au data mart ou aux bases de données, comprendre pourquoi ils sont en train de migrer vers le cloud et d’autres aspects de cette technologie.
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Rejoignez les experts Talend pour découvrir les nouveaux produits et les nouvelles fonctionnalités de la dernière version de Talend Data Fabric.
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Dans ce webinar, nous vous présentons Talend Cloud sur Microsoft Azure, une suite unique d’applications Cloud pour l’intégration et l’intégrité des données, optimisée pour les services et connecteurs Microsoft Azure.
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