Le blog des inventifs
Catégorie : DATA
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data visualisation : outils, stratégies et bonnes pratiques
La data visualisation permet de transformer des données brutes en informations visuelles compréhensibles, grâce à des graphiques, des tableaux et des diagrammes. Dans cet article, nous allons explorer en détail comment faire de la data visualisation, les outils disponibles, et les meilleures pratiques à suivre pour créer des visualisations claires et précises.
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Dataiku : Une plateforme puissante pour la data science & IA
Dataiku est une plateforme de science des données et d’intelligence artificielle qui permet aux entreprises de transformer leurs données en informations exploitables. Cet article couvrira en détail toutes les fonctionnalités et les avantages de l’utilisation de Dataiku.
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Data mesh : la révolution de la gestion des données
Avec l’explosion des volumes de données et la diversité des sources, les approches traditionnelles montrent leurs limites. C’est ici qu’intervient le Data Mesh, une approche révolutionnaire pour gérer les données de manière décentralisée et efficace.
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Sécurité des données : protégez vos données des cyberattaques
La sécurité des infrastructures de données est un sujet brûlant dans le domaine de la technologie de l’information. Avec l’augmentation des cyberattaques et des violations de données, les entreprises doivent prendre des mesures proactives pour protéger leurs informations sensibles.
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Comment l’IA améliore votre gouvernance de données ?
L’intégration de l’intelligence artificielle influence la façon dont les entreprises gèrent leurs données. L’une des zones où l’impact est le plus évident est la gouvernance des données
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Data science : tendances et évolutions en 2024
La Data Science connaît une évolution majeure en 2024, marquée par des avancées significatives tant sur le plan technologique que réglementaire.
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Data Analyst et data scientist : comparaisons et Similitudes
Qui fait quoi entre le Data Analyst et le Data Scientist? Vous vous êtes certainement déjà posé cette question. En effet, ces deux postes peuvent porter à confusion. Nous explorerons en détail les différences et les similitudes entre ces deux rôles clés.
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Big data : 6 cas d’usage dans la finance
Les cas d’utilisation du big data dans le monde de la finance sont très concrets et dynamiques. Le secteur bancaire est en effet l’un des plus grands producteurs de données, et ce, depuis de nombreuses années. Le mariage des données et de la finance est donc inévitable. Qu’est-ce que cela signifie concrètement ?
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Qualité des données : outils et tendances en 2024
En 2024, la qualité des données répond à une forte demande. Cet article explore les outils innovants et les tendances émergentes qui redéfinissent l’écosystème de la gestion des données.
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Data hub vs data lake
Les termes « Data Hub » et « Data Lake » sont courants dans le domaine de la gestion des données. Bien que ces deux concepts peuvent sembler similaires à première vue, ils sont différents. Nous vous décortiquons ces deux termes.
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Architecture de données : vision et défis en 2024
Quel est l’avenir de la l’architecture de données en 2024? Certains experts se sont prononcés sur la question et ont proposé ces tendances sous-mentionnées. Décryptage.
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La technologie verte, tendance en 2024
Vous en entendrez beaucoup parler en 2024 : la technologie verte est une des technologies du futur. Alors que les entreprises cherchent des moyens de minimiser leur impact carbone, la technologie durable émerge comme une solution pour un avenir plus vert.
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L’observabilité des données, 3 cas d’usage
L’observabilité des données émerge comme une pratique essentielle, offrant des avantages significatifs dans divers secteurs. Examinons de près 3 cas d’usage de l’observabilité des données qui démontrent son importance croissante.
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data quality management vs data observability : les différences
Data quality management et data observability sont deux termes qui reviennent fréquemment lorsqu’il s’agit de gérer les données au sein d’une entreprise. Comprendre la différence entre ces deux concepts vous permet d’optimiser les processus internes, prendre des décisions éclairées et rester compétitif sur le marché. Explorons ces notions de plus près.
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Data lake vs data warehouse : quelle est la différence ?
Data warehouse vs data lake. Deux concepts qui reviennent souvent dans le monde de la gestion des données. Ces deux termes permettent de stocker, gérer et analyser des données. Cependant, leurs fonctionnements diffèrent. Nous vous expliquons la différence entre un data lake et un data warehouse, ainsi que leurs avantages et inconvénients respectifs.
