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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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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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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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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Qu’est-ce que la gestion des données ?

Le terme « gestion des données » désigne l’ensemble des pratiques nécessaires à la construction et maintenance d’un cadre/framework pour l’importation, le stockage, l’exploration et l’archivage des données nécessaires aux activités de l’entreprise. Dans ce document, vous allez découvrir 7 types de gestion des données, les avantages d’une gestion efficace, 3 meilleures pratiques à mettre en place et des conseils pour la sélection des meilleurs outils.

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Qu’est-ce que l’intégration de données ?

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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Maximiser ses performances grâce à une solution Cloud iPaaS

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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Que choisir entre les processus ETL et ELT ?

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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