Le blog des inventifs

Étiquette : Data

  • Big data : 6 cas d’usage dans la finance

    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 ?

  • La technologie verte, tendance en 2024

    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.

  • Téléchargez notre livre blanc sur la data observability

    Téléchargez notre livre blanc sur la data observability

    Découvrez comment la data observability peut améliorer votre data quality à travers notre livre blanc. Les entreprises qui surveillent leurs données augmentent de 70% la probabilité de prendre des décisions basées sur les données fiables. Aussi, elles peuvent réduire de manière significative les incidents liés à ces données jusqu’à 40%. Avec la data observability, vous…

  • data quality management vs data observability : les différences

    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.

  • Data lake vs data warehouse : quelle est la différence ?

    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.

  • business intelligence : Comment optimiser votre stratégie ?

    business intelligence : Comment optimiser votre stratégie ?

    La Business Intelligence (BI) englobe un ensemble de méthodes, de processus et d’outils permettant de collecter, d’analyser et de présenter des données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Dans cet article, nous explorerons en profondeur la Business Intelligence et examinerons les étapes d’une stratégie BI.

  • Data intelligence : définition, défis et applications

    Data intelligence : définition, défis et applications

    La data intelligence, également connue sous le nom d’intelligence des données, joue un rôle primordial dans la façon dont les organisations collectent, analysent et utilisent les données pour prendre des décisions stratégiques. Dans cet article, nous allons explorer comment elle peut transformer votre entreprise.

  • Analyse de données : Outils et pratiques

    Analyse de données : Outils et pratiques

    Vous souhaitez prendre des décisions commerciales plus éclairées et plus rentables ? Faites une analyse des données. Autrement dit, adoptez une approche data driven. Dans cet article, nous allons vous expliquer comment exploiter les données analytiques pour le succès de votre entreprise.

  • Data mining : Transformez vos données brutes en données exploitables

    Data mining : Transformez vos données brutes en données exploitables

    Comme nous le savons déjà, les données sont générées à un rythme exponentiel à cette ère numérique. Des transactions en ligne aux interactions sur les médias sociaux, chaque clic laisse une empreinte numérique. Mais à quoi servent toutes ces données brutes si nous ne pouvons pas les exploiter ? C’est là qu’intervient le data mining.

  • Data quality vs data observability : quel est le rapport?

    Data quality vs data observability : quel est le rapport?

    Data quality et data observability sont deux termes qui reviennent souvent dans le monde de l’analyse et de la gestion des données. Bien qu’ils soient liés aux données, ils ont des rôles et des objectifs distincts.

  • Comprendre l’observabilité des données

    Comprendre l’observabilité des données

    L’observabilité des données entre en jeu dans un monde où les entreprises génèrent et collectent des quantités massives de données. En effet, la simple collecte des données ne suffit plus pour rester compétitif. Les entreprises doivent s’assurer que leurs données sont fiables, exploitables et de haute qualité.

  • Modelisation des données : 4 meilleures pratiques

    Modelisation des données : 4 meilleures pratiques

    La modélisation des données est un concept clé de la gestion des données. Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est réellement la modélisation des données, son importance dans le contexte de la gestion des données, ainsi que son rôle essentiel pour assurer une efficacité optimale dans ce domaine.

  • Le rapport architecture de données et data centers écoresponsables

    Le rapport architecture de données et data centers écoresponsables

    L’architecture des données joue un rôle clé dans la transition vers un datacenter éco-responsable. Les centres de données génèrent une quantité significative d’empreinte carbone. Nous vous proposons dans cet article de voir l’impact de l’architecture des données ainsi que les bonnes pratiques à mettre en place dans les centres de données.

  • 4 outils de la self-bi en 2023

    4 outils de la self-bi en 2023

    La self service BI ( BI en libre-service en français) est une tendance populaire en 2023. Elle rend les utilisateurs autonomes dans la manipulation des données et la prise de décisions. Dans cet article, nous allons identifier 4 outils de la self service en Business intelligence utilisés en 2023. Mais avant cela, nous définirons d’abord…

  • Quel est l’avenir de votre Data Stack ?

    Quel est l’avenir de votre Data Stack ?

    Votre plateforme data et sa pile technologique ont été déplacées dans le cloud et elles s’activent désormais en mode Data as a Service (DaaS). Flash-back. Cela fait maintenant plus de 10 ans que le Big Data promet de révéler de nouveaux leviers pour le business et autres « insights » ou d’alimenter le deep learning.…

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