Outils ETL – Comment évaluer les outils ETL en cloud

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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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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Qu’est-ce que la gestion des données de référence MDM ?

La « gestion des données de référence » (Master Data Management/MDM) est une méthode de travail qui permet à une entreprise de disposer en permanence de données exactes et à jour et de prendre des décisions plus efficaces grâce à ces données fiables. Dans cette page, vous allez découvrir les points suivants : principaux avantages de cette solution pour une entreprise, défis à envisager, comment faire les premiers pas dans cette discipline.

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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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Qu’est-ce que MapReduce et comment l’utiliser ?

MapReduce est un modèle de programmation disponible dans les environnements Hadoop qui est utilisé pour accéder aux big data stockées dans le Hadoop File System (HDFS). La fonction map analyse les entrées, les paires et les processus et elle produit un autre ensemble de paires intermédiaires en sortie.

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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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Tests ETL – Présentation générale

Les tests ETL sont appliqués tout au long du processus ETL pour valider, vérifier et garantir la qualité des données tout en évitant la duplication des enregistrements et la perte de données. Ce document vous propose de découvrir les huit étapes des tests ETL, les neuf types de tests ETL, les défis les plus courants, comment identifier les outils les mieux adaptés à vos besoins, etc.

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Qu’est-ce qu’un data lake ?

Un data lake est un emplacement de stockage centralisé qui contient des big data sous un format brut provenant d’un grand nombre de sources. Les avantages du format data lake incitent de nombreuses entreprises à abandonner leurs data warehouses. Découvrez les avantages spécifiques des data lakes, pourquoi ils sont de plus en plus populaires et comment faire vos premiers pas pour en créer un.

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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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Guide complet de la Business Intelligence

La Business Intelligence (BI) est un ensemble de processus, de technologies, de compétences et d’applications qui est utilisé pour prendre des décisions d’entreprise avisées et pilotées par les données disponibles. La BI s’appuie sur les opérations appliquées aux données (collecte, agrégation, analyse) pour les transformer en une connaissance exploitable qui facilite la prise de décision.

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Qu’est-ce que la redondance des données ?

La redondance des données se produit lorsque des données identiques sont conservées dans différentes bases de données ou différents gisements de données. Ces données redondantes peuvent réapparaître dans différents champs d’une base de données ou dans plusieurs emplacements de différentes plates-formes ou différents environnements logiciels. Découvrez comment la technologie MDM (Master Data Management, gestion des données de référence en français) peut éviter la redondance des données et les problèmes qui l’accompagnent.

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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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Différences entre Machine Learning, Deep Learning et Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle (IA) désigne collectivement le traitement exécuté par certains logiciels qui imitent l’intelligence humaine pour accomplir des tâches évoluées. Le machine learning (ML) est un sous-domaine de l’IA dans lequel les systèmes apprennent par eux-mêmes à partir des big data et sans aucune programmation. Le deep learning (DL) désigne un sous-ensemble du machine learning qui construit des abstractions à partir des ensembles de données (datasets) pour en extraire de la connaissance ou une signification.

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Comment contrôler le cycle de vie des informations [Étape 14 du RGPD]

Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) oblige les organisations à faciliter l’accès aux données et/ou leur suppression pour les personnes concernées. Pour cela, les entreprises doivent gérer le cycle de vie des informations (ILM), de leur création jusqu’à leur suppression, en passant par la consolidation des données fragmentées dans l’ensemble des systèmes.

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