Monolithique vs microservices : un guide sur l’architecture des applications

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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Le data warehouse pour stocker et gérer les Big Data

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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Différences entre lac de données et entrepôt de données

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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Tout savoir sur le big data et son avenir

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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ETL et Salesforce

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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Hadoop – Présentation générale

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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Tout savoir sur les Data Marts et leur fonctionnement

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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Qu’est-ce qu’un data warehouse ? Pourquoi est-il important pour votre entreprise ?

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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