Si l’intelligence artificielle est en train de devenir rapidement un moteur essentiel de l’innovation, de nombreuses entreprises se demandent encore comment elle fonctionne exactement et quels sont ses avantages.
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Découvrez un guide bref et facile d’accès pour identifier le meilleur stockage cloud pour votre entreprise, quelle que soit sa taille.
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Si l’utilisation de la data a longtemps été réservée aux grandes entreprises, elle trouve aujourd’hui sa place au sein des petites et moyennes structures.
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Découvrez ce qu’est l’analytique métier et comment cette discipline en lien avec la data peut aider votre entreprise à améliorer sa stratégie globale.
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Utilisez les data à leur plein potentiel en les présentant de manière claire et attractive grâce à des solutions optimales de visualisation de données.
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Découvrez les différentes méthodes et les différents modèles liés au forage des données pour utiliser le data mining au mieux dans votre entreprise.
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An application programming interface (API) defines and manages the interaction between multiple applications or platforms. API management software is worth investing in because of the value APIs generate.
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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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Un système ancien est un logiciel/matériel obsolète encore utilisé et dont la technologie, dépassée, ne permet pas d’interagir avec les nouveaux systèmes.
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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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Le Data-as-a-Service est une stratégie qui utilise le cloud pour fournir des services de stockage, traitement et/ou analyse des données via internet.
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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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A microservice is used to achieve a high degree of agility and scale for software development. Learn more about microservices and its best practices.
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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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Les entreprises les plus innovantes ont déjà adopté le bus ESB (Enterprise Service Bus) parce qu’il résout les difficultés, obstacles et erreurs qui résultent de l’intégration des applications en mode point à point (P2P).
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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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L’intégration des données est le processus qui consiste à combiner des données provenant de différentes sources dans une vue unifiée, ce qui les rend plus exploitables et plus utiles pour les utilisateurs qui les consultent. Dans tous les secteurs, les entreprises ont commencé à mettre en place des initiatives d’intégration de leurs données pour les analyser plus efficacement. Ces initiatives ont pour but d’améliorer la prise de décision stratégique et d’augmenter la compétitivité des entreprises.
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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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Une plateforme d’intégration en tant que service (iPaaS) est une solution gérée conçue pour héberger, développer et intégrer des données et des applications Cloud. Les meilleures solutions iPaaS incluent des outils graphiques simples permettant de visualiser et d’utiliser une image d’ensemble des informations décisionnelles.
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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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Le terme « outils ETL » désigne une catégorie d’applications et de processus utilisés pour transformer les données brutes provenant de sources disparates en Business Intelligence propre et exploitable. Apprenez à identifier les outils dont vous avez besoin et consultez la liste des spécifications à rechercher.
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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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