Le blog des inventifs
Catégorie : DATA
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Téléchargez notre livre blanc sur la conformité réglementaire data
RGPD, HDS, ISO 27001, NIS2 : notre livre blanc montre comment transformer la conformité data en preuve continue, générée automatiquement dans le delivery logiciel, à partir d’un cas terrain.
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Téléchargez notre livre blanc sur le Data Mesh
Data Lakes et Data Warehouses n’ont pas fait disparaître les silos de données : notre livre blanc, préfacé par Databricks, présente les 4 principes du Data Mesh et les étapes pour le mettre en œuvre.
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Téléchargez notre livre blanc : de la gouvernance des données à l’intelligence automatisée
La fiabilité de l’IA et de l’automatisation dépend d’abord de la qualité des données qui les alimentent : notre livre blanc rappelle les rôles clés et le démontre par des cas pratiques chiffrés.
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Téléchargez notre livre blanc sur la Data Gouvernance
Enjeux, tendances 2024, comitologie, rôles et bonnes pratiques : notre livre blanc vous aide à instaurer ou perfectionner la gouvernance de vos données.
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Databricks vs outils classiques : faut-il migrer ?
La stack data classique fonctionne. Jusqu’au moment où elle ne fonctionne plus. 60 % des entreprises du Fortune 500 utilisent Databricks pour leurs workloads critiques. Mais migrer n’est pas toujours la bonne décision. Ce que le terrain nous a appris.
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Data Marketing : définition et mise en oeuvre 2026
Le data marketing ne s’arrête pas à la technologie. Il requiert un alignement sincère entre les équipes marketing, data et IT. L’écart entre les organisations qui investissent dans la data et celles qui en tirent vraiment de la valeur n’est pas technologique : il est organisationnel et culturel.
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Usine logicielle HDS : comment sécuriser son développement sans ralentir la recherche
En 2026, la santé est le secteur le plus attaqué en France. Découvrez comment un établissement public de recherche a sécurisé son usine logicielle et obtenu sa conformité HDS, sans la reconstruire ni ralentir ses équipes.
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Agents IA data : guide 2026
Les outils d’observabilité détectent une anomalie ; un agent IA la diagnostique, propose une remédiation, et parfois l’exécute lui-même. Ce basculement de la détection vers l’action redéfinit la manière dont les pipelines data sont surveillés.
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Cloud Data Platform 2026 : comment faire le bon choix
Derrière le bruit des éditeurs, un seul constat revient systématiquement sur le terrain : les entreprises qui ratent leur cloud data platform ne se sont pas trompées d’outil. Elles se sont trompées de méthode. Elles ont choisi avant de comprendre leurs besoins réels, et elles paient la facture pendant des années.
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Qualité des données et IA : pourquoi les projets échouent
Gartner le confirme : 60 % des projets IA seront abandonnés faute de données fiables. Pourtant, derrière ce constat se cache une bonne nouvelle, ce problème est identifiable et traitable. À condition de comprendre qu’il n’est pas technique, mais organisationnel.
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Qu’est-ce qu’une data marketplace ? Définition, exemples et cas d’usage
Dans beaucoup d’organisations, accéder à une donnée simple (le chiffre d’affaires d’une filiale, le taux de retour d’un produit) prend encore plusieurs jours. Pas parce que la donnée n’existe pas. La data marketplace résout précisément ce problème en changeant la façon dont les données circulent et sont consommées.
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Les 7 shifts majeurs de l’observabilité des données en 2026
Découvrez les 7 shifts 2026 qui comptent et qui expliquent pourquoi les organisations “matures” ajoutent à la qualité la résilience, les preuves, et même la sobriété.
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Projet IA : auditer la qualité des données avant le lancement
Peu importe le projet IA que vous souhaitez lancer, un audit IA est incontournable pour garantir le succès de ce dernier. Dans cet article, découvrez pourquoi et comment auditer vos données efficacement avant tout projet d’intelligence artificielle.
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Top 3 des outils de la gouvernance des données
Choisir le bon outil de gouvernance des données peut faire toute la différence dans le pilotage de votre projet data.
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gouvernance des données : 4 erreurs fréquentes à eviter
Vous investissez dans l’IA et l’automatisation ? Ces erreurs pourraient nuire à la bonne conduite de vos projets.
