Le blog des inventifs
Étiquette : Data
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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.
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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.
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10 Règles d’ecoconception d’un site web
L’écoconception est un enjeu de plus en plus important dans le monde du web. En effet, avec l’explosion des sites internet et des applications, la consommation énergétique des data centers et des serveurs a augmenté de manière exponentielle. Il est donc crucial pour les développeurs de créer un site qui utilise moins d’énergie. Dans cet article, nous allons passer en revue les règles d’écoconception d’un site internet et les bonnes pratiques à suivre.
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3 outils de la self-bi en 2022
La self service BI ( BI en libre-service en français) est une tendance populaire en 2022. Elle rend les utilisateurs autonomes dans la manipulation des données et la prise de décisions. Dans cet article, nous allons identifier 3 outils de la self service en Business intelligence utilisés en 2022. Mais avant cela, nous définirons d’abord la self service BI, nous montrerons ensuite l’apport de ses outils dans l’entreprise. Enfin, nous verrons s’il y a à faire un choix entre la BI en libre service et la BI traditionnelle.
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quel est l’avenir de votre Data Stack
Votre plateforme data et sa pile technologique s’est déplacée dans le cloud et elle s’active désormais en mode data as a service. 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. Nous avons connu l’ère de Cloudera et d’Hortonworks qui ont fusionné depuis, puis celle d’Hadoop qui consistait à traiter les big data par lots. Puis est arrivée l’ère du traitement continu et en temps réel avec notamment Spark et Flink.
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COMMENT METTRE EN PLACE UN DATA QUALITY MANAGEMENT EFFICACE DANS SON ENTREPRISE?
La digitalisation des systèmes connaît aujourd’hui une ampleur incomparable, et place les données comme étant la force motrice de toute organisation. La qualité des données exploitées est déterminante et donc critique par essence pour la réussite de votre stratégie globale et celle de vos activités opérationnelles récurrentes.
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DATA STACK 2022
Certes, la plupart de nos clients ont une data stack traditionnelle, résultat de nombreuses années d’investissements en ingestion et exploitation de la data.
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LE TOP 20 DES PROJETS DATA EN ENTREPRISE EN 2022.
Nous partageons avec vous l’étude réalisée par BARC sur les principales tendances en Data, BI et Analytics en 2022 (68 pages, panel de 2396 utilisateurs, consultants et fournisseurs de solutions data). Les projets Data ont toujours le vent en poupe et deviennent de plus en plus stratégiques pour toutes les entreprises, même pour les plus petites. Nous constatons nous aussi une forte demande de nos clients pour améliorer l’efficacité de leur Data Stack afin de gagner en réactivité et en résilience en cas de crises.
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COMMENT DÉMARRER UN PROJET DE BUSINESS INTELLIGENCE (BI)?
Le mot « business intelligence » peut sembler complexe. En réalité, il y a de forte chance, quelle que soit la taille et l’activité de votre entreprise pour que vous fassiez déjà de la BI. Un tableau Excel qui fait office de reporting est déjà de la business intelligence. Cela sert à prendre des décisions. Cette expression « Un tableau Excel est déjà de la BI » peut donner le sentiment de reposer sur des bases fragiles des prises de décision importantes.
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Big data: 6 cas d’usage dans la finance
Les cas d’usage du big data dans l’univers de la finance sont très concrets et très vivants. Le secteur bancaire est en effet un des plus gros producteurs de données, et ce, depuis de nombreuses années. L’union Data finance est donc inéluctable. Concrètement, qu’est-ce-que cela veut dire ? Voici donc 6 cas d’usage intéressants. Quand la data science et le big data se mettent au service des banques, des institutions financières et des startups du domaine, voici les questions auxquelles elles répondent. Instructif.
