Conseils IT
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Gestion des données
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Blockchain : quelques raisons de se presser lentement avec Gartner
Investir ou pas ? La blockchain suscite un engouement important, porté par le développement des crypto-monnaies. Appliquée au monde de l’entreprise la technologie est totalement immature selon Gartner, qui parie néanmoins dessus à plus long terme. ... Lire la suite
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SQL Server 2019 : quelques nouvelles fonctions à retenir
SQL Server 2019 comprend certes une multitude d’améliorations et de nouvelles fonctionnalités, mais certaines comme celles liées à l'indexation et la haute disponibilité méritent de s’y attarder. Lire la suite
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L'essentiel sur les trois versions d’Oracle Cloud at Customer
La gamme d’appliances Cloud@Customer permet aux entreprises de faire tourner le cloud d’Oracle (IaaS, PaaS, SaaS) dans leurs propres centres de données. Voici ce qui différencie les trois versions de cette offre managée qui est à la fois « sur site ... Lire la suite
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Big Data et analytique : des conseils pour optimiser les traitements
Analyser des données brutes demeure une opération difficile et les entreprises ne sont souvent pas ou peu préparées à affronter la masse de données créée au quotidien. Voici quelques conseils pour mieux s’y retrouver. Lire la suite
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La traçabilité des données : un turbo pour la gouvernance
La gouvernance des données est essentielle pour les entreprises qui souhaitent suivre le cycle de vie des données. Cet article donne quelques conseils sur les points à considérer si on souhaite investir dans la traçabilité des données. Lire la suite
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Comment survivre au déluge de données non structurées ?
Cohesity répond aux lacunes des solutions NAS traditionnelles en proposant une nouvelle approche du stockage secondaire. Lire la suite
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Le RPA : un nettoyeur des données du legacy
L’expert Dan Morris explique comment des robots RPA ont la possibilité de nettoyer et de réconcilier les données prises aux pièges dans leur îlot. Lire la suite
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Faire une blockchain pour faire une blockchain n'a aucun sens
Un rapport du NIST du Département du Commerce américain revient sur les cas d'usage et les bonnes pratiques qui permettent de mener un « vrai » bon projet blockchain. Première étape ? S'affranchir de l'effet de mode. Et comprendre la blockchain. Lire la suite
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Que font les entreprises avec le Machine Learning ?
Détection de fraudes, moteurs de recommandations, arbre de décision, sécurité sont autant d’usage du Machine Learning en entreprise. On y apprend également la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé. Lire la suite
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Tableau, Power BI, Qlik Sense : comment se positionnent les frères ennemis de la BI en self-service
Les trois solutions proposent des fonctionnalités de BI en libre-service assez similaires, explique le consultant Rick Sherman. Mais il pointe également des forces et faiblesses qui permettent de les différencier. Lire la suite
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Fin du support étendu de SQL Server 2008 : 4 options pour gérer la transition
La fin du support étendu de SQL Server 2008 approche à grand pas. Il est désormais temps d’activer un plan de migration. Cet article liste quatre options qui peuvent être prises en compte par les administrateurs de bases de données. Lire la suite
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Comment transférer ses licences Microsoft Windows Server et SQL Server dans le cloud (Gartner)
Dans une note de recherche récente, Gartner fait le point sur les différents systèmes proposés par Microsoft aux entreprises pour transférer leurs licences Microsoft vers l’IaaS sans entrainer un risque de non-conformité et une hausse des coûts. ... Lire la suite
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Outils analytiques Big Data : dix fonctionnalités indispensables
Vous êtes à la recherche d'un outil d'analyse des Big Data ? Vous devrez vous assurer qu'il permet d'encapsuler et de partager les résultats des analyses, qu'il peut facilement s'intégrer à d'autres applications BI et qu'il supporte le versioning, ... Lire la suite
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Bases de données : l’open source bien installée dans les entreprises
Les technologies open source ont gagné en performance face aux bases de données relationnelles classiques - et le cloud en facilite l’accès. Pour qui est la question des coûts est primordiale, elles constituent une véritable option. Lire la suite
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Quand et comment mener un projet blockchain (et comment savoir si vous en avez besoin) ?
Martha Bennett, analyste de Forrester Research a donné un cadre de réflexion clair sur la technologie des registres distribués et sur son usage pertinent (ou pas) dans des projets d'entreprise. Voici ses précieux conseils pratiques. Lire la suite
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Entrepôt de données, Data Lake, Data Mart, ODS : que choisir ?
Il existe de nombreuses façons de stocker des données en volume, mais choisir la bonne technologie est une épreuve de force. Comment savoir si un entrepôt de données, un lac de données ou un data mart convient ? Cet article vous permet de les ... Lire la suite
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BigQuery vs Redshift : quelques critères pour les différencier
Google BigQuery et Amazon Redshift sont aujourd’hui deux technologies à considérer pour qui s’intéresse aux entrepôts de données dans le cloud. Mais, pour choisir, il convient de connaître les principales différences de chaque technologie. Les ... Lire la suite
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Le stockage est-il toujours important ?
Les grandes tendances dans le monde du stockage semblent converger vers l’élimination du stockage en tant que silo IT. Lire la suite
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Marier Blockchain et Chatbot : ou le triomphe de l’importance de l’interface
Une blockchain c'est bien. Mais une blockchain simple à utiliser c'est mieux. Et même indispensable si l'on veut concrétiser un cas métier. D'où l'importance d'avoir un « front » ergonomique dans ce type de projet, comme un « bot » - une des UX les ... Lire la suite
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Blockchain : bien comprendre le fonctionnement de la « Preuve de Travail »
La preuve de travail (Proof of Work) est une partie mal comprise de la Blockchain. On la confond souvent avec le consensus - dont elle n'est qu'une partie. Voici tous les éléments pour en saisir les subtilités. Et ne plus la qualifier, comme trop ... Lire la suite
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Tout pour vraiment bien comprendre les catalogues de données
Les catalogues de données servent de portails de données en libre-service pour les analystes et les utilisateurs métier. Cet article s’intéresse à la façon dont les données sont sélectionnées et conservées, aux fonctions, ainsi qu’aux fournisseurs ... Lire la suite
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HCM/SIRH : comment l'analytique peut améliorer concrètement vos recrutements
Alors que la compétition pour attirer les talents s'intensifie, l'analyse de données et le Machine Learning aident de plus en plus les RH à comprendre de manière fine leurs processus d'embauche. Et à mieux évaluer les candidats. Lire la suite
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Chatbots, agents conversationnels, assistants virtuels : quelles différences ?
Vous pensez que les trois technologies désignent la même chose ? En fait, pas exactement. Le CTO d'IBM Watson explique ce qui différencie ces trois concepts. Lire la suite
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Corda (R3) : ne l'appelez surtout pas « Blockchain »
Réponse des banques aux blockchains des acteurs technologiques, ce registre distribué est prometteur. Mais plusieurs points invitent à rester prudent sur une offre qui, par ailleurs, refuse le terme de Blockchain. Lire la suite
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L'essentiel sur Ripple : la Blockchain ultra-spécialisée (et ambigüe)
Ripple est une blockchain atypique. Dédiée exclusivement à la gestion des paiements, elle motorise une crypto-monnaie tout en étant disponible pour des déploiements privés. Lire la suite
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Ethereum & Quorum : les cousines anti-Hyperledger
Face à la complexité de Hyperledger, Ethereum et Quorum jouent la carte de la simplicité. Au prix, évidemment, d'un compromis fonctionnel. Lire la suite
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L'essentiel sur Hyperledger, la superstar de la blockchain privée
Soutenue par la Linux Fondation et par IBM, Hyperledger est taillée dès l'origine spécialement pour les entreprises, exclusivement pour un contexte de blockchain de consortium. Lire la suite
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Projets AI : vos concurrents sont timorés, profitez-en pour être ambitieux (McKinsey)
La prudence est souvent conseillée aux entreprises quand elles commencent à s’intéresser à l’Intelligence Artificielle en interne. Mc Kinsey invite au contraire à imaginer dès le départ des projets très disruptifs pour bénéficier de la frilosité des... Lire la suite
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Quelles différences entre un Data Scientist et un Business Analyst
Le rôle des data scientists et des analystes métiers diffèrent quand on sait que les premiers doivent plonger en profondeur dans les données et trouver des solutions business inédites - mais les distinctions ne s'arrêtent pas là. Lire la suite
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Qu’est-ce que le Data Wrangling ?
Le Wrangling est une variante, subtile, de la Data Preparation. Il tire son origine de l’imagerie du Grand Ouest américain et de ses cowboys. Le mot est principalement utilisé par Trifacta. Lire la suite
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GPU, RAM et SSD : des turbos pour l’analytique
Les start-ups californiennes MapD, AeroSpike et GridGain ont développé une technologie de base de données ou de moteur SQL qui exploitent les caractéristiques de vélocité propre à la mémoire RAM, au SSD ou encore au GPU. Lire la suite
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Quelle est la différence entre « Data Preparation » et « Data Exploration » ?
La « Data Preparation » et la « Data Exploration » sont deux phases préliminaires de l’analyse de données. Elles concernent la manière dont les données brutes sont ingérées dans un logiciel BI. Mais elles n’ont pas du tout la même fonction. Lire la suite
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Blockchain ou pas blockchain : comment faire le bon choix ?
Avant de savoir quelle blockchain choisir, la première étape consiste à savoir si votre entreprise a réellement besoin d’une blockchain. Pour ce faire, il faudra vérifier qu’un projet correspond bien aux cas d’utilisations pertinents de cette ... Lire la suite
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BI & DataViz : comparaison de Tableau et de Qlik Sense
Les deux champions de la "BI Moderne" se ressemblent à plus d'un titre. Mais ils sont aussi des différences. L'un semble plus scalable. Et l'autre plus ergonomique. Lire la suite
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Puces dédiées à l’AI : que faut-il en penser ?
Les unités de traitement TPU (Tensor Processing Unit) de Google sont conçues pour entrainer et exécuter des modèles de Machine Learning. Mais quels sont leurs avantages et de leurs inconvénients par rapport aux CPU et aux GPU. Des experts répondent. Lire la suite
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Quelle est vraiment la différence entre Qlik Sense et QlikView ?
Les différences entre les deux principales offres de Qlik apparaissent minimes. Mais les deux solutions ne sont pas pour autant identiques, même si le discours de Qlik n’aide pas forcément à y voir clair entre le « vintage » QlikView et le « moderne... Lire la suite
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L'essentiel sur Proxem, pionner français de la reconnaissance sémantique et du Deep Learning
L'entreprise, fondée il y a 10 ans, est devenue experte en AI appliquée à l'analyse sémantique de « données textuelles ». Sa R&D - à la base de 30 publications scientifiques - lui permet aujourd'hui d'appliquer la discipline bien au-delà de ... Lire la suite
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BI : Quelle valeur dans ce monde de l’analytique moderne
Il peut certes y avoir des différences entre les outils de BI et les outils analytiques, mais une vue d'ensemble peut rendre chaque domaine plus efficace. Lire la suite
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7 étapes pour créer son data lake
Peupler un cluster Hadoop de données qui ne sont ni organisées ni gérées correctement risque de nuire à vos projets analytiques. Voici 7 étapes clé qui vous permettrons de mieux utiliser les données de votre data lake. Lire la suite
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Douze idées pour rendre vos RH « Data Driven »
Si votre entreprise souhaite acquérir un avantage concurrentiel en utilisant l’analytique appliquée aux ressources humaines, vous devrez créer une culture de la donnée. Voici 12 points clefs pour vous y aider. Lire la suite
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HCM/SIRH : promesses et menaces de l’AI dans les Ressources Humaines
L'Intelligence Artificielle dans les outils de gestions des ressources humaines a de nombreux champs d'applications, souvent très novateurs. Mais comme l'AI s'applique ici à l'humain, plusieurs précautions s'imposent pour lutter contre la méfiance ... Lire la suite
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AI : qu’est-ce qu’Einstein de Salesforce ?
Salesforce a étoffé son offre d’Intelligence Artificielle au point de la rendre pléthorique. Résultat, il n’est pas toujours simple de s’y retrouver. Voici les 41 services qui composent concrètement Einstein aujourd’hui. Lire la suite
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Trois méthodes pour bien préparer ses fichiers mainframe à Hadoop
Les lacs de données Hadoop constituent un nouveau havre de paix pour les données patrimoniales qui ont encore une valeur analytique. Mais les méthodes de conversion à utiliser dans Hadoop diffèrent selon les besoins analytiques. Lire la suite
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PoC Blockchain : cinq non-sens, erreurs et idées fausses à éviter
Blockchain créée par une seule entreprise, blockchain dans le cloud, blockchain au code propriétaire, blockchain non auditable, ou encore s'appuyer sur une équipe à la fibre pas assez R&D. Voici cinq travers que tout PoC devra éviter sous peine ... Lire la suite
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Qu’est-ce que Birst ?
La plateforme de BI Cloud rachetée par Infor, mais qui reste indépendante, débarque en France. Son créateur, Brad Peters, explique ce qui, selon lui, la différencie de SAP, Oracle, MicroStrategy, Qlik, Tableau et PowerBI. Lire la suite
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AWS Athena : comment améliorer la performance des requêtes… et réduire ses coûts
Amazon Athena permet d’interroger plus de formats de données que son rival Google BigQuery. Toutefois, il est préférable de privilégier certains formats pour tirer pleinement parti du service AWS Lire la suite
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Qu’est-ce qu’Anaplan ?
Anaplan est une solution SaaS de reporting et de planification budgétaire « cross-services ». Fondée en 2009 par un ancien d’IBM, l’outil est né du constat que les offres historiques, qui avaient plus de 20 ans, n’étaient pas assez agiles et trop ... Lire la suite
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Trois exemples concrets d’algorithmes de Machine Learning
Découverte par affinité, la classification, le clustering sont autant de méthodes d’analyse des données qui s’adossent à des algorithmes de Machine Learning. Cet article en liste trois, ainsi que leur fonctionnement. Lire la suite
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Quelle différence entre Alexa for Business, Amazon Lex et Amazon Transcribe ?
Entre Bots clefs en main, outils de développement de robot conversationnel et services de reconnaissance vocale pure, AWS dispose aujourd’hui d’une offre complète et bien segmentée. Encore faut-il bien distinguer ses briques. Lire la suite
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L’expérience utilisateur, une clé du déploiement du Deep Learning en production
Lorsqu’il s’agit de déployer des modèles de Deep Learning en production, les experts s’accordent sur un point : il est fondamental de ne pas perdre de vue des fondamentaux pour s’assurer que les résultats souhaités soient bien là, auprès de la bonne... Lire la suite
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Machine Learning vs Deep Learning ? La même différence qu'entre un ULM et un Airbus A380
Le Deep Learning partage certaines caractéristiques avec l'apprentissage statistique traditionnel. Mais les utilisateurs expérimentés le considèrent comme une catégorie à part entière avec une conception de modèles prédictifs et des résultats bien ... Lire la suite
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Comprendre SAP Leonardo
Initialement, Leonardo était l’offre IoT de SAP. Depuis, elle s’est étendue à tout ce qui concerne la « transformation numérique » : de la Blockchain à l’analytique en passant par le Big Data. Le tout dans une logique de co-innovation et de modèles ... Lire la suite
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Smart City : concevoir la ville comme une plateforme reste l’enjeu numéro un
Si les données collectées restent enfermées dans des silos, les applications IoT d’une ville intelligence resteront aphones. Cet article vous l’explique l’exemple : celui de la gestion des transports. Lire la suite
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MySQL Community Server VS Oracle MySQL : quelles sont les différences ?
Entre MySQL Community Server et Oracle MySQL, le choix peut être déroutant. Quelle version de la base de données vous convient le mieux ? Lire la suite
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Smart Cities : les villes doivent consolider leur architecture de données
Pas question d’entamer une transition vers la Smart City si la ville ne dispose pas déjà de solides outils pour gérer, sécuriser et analyser les données. Jennifer Belissent, analyste chez Forrester, fait le point. Lire la suite
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Gouvernance des données : comment bien identifier les besoins
Si la gouvernance des données représente une étape pour votre entreprise, il convient de bien se préparer en amont de toute forme d’achat. Lire la suite
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Office 365 : cinq raisons de choisir un déploiement hybride
Toutes les entreprises ne peuvent pas mettre entièrement leurs applications de collaboration dans le Cloud. Voici 5 raisons qui montrent la pertinence, dans ce cas, d’un déploiement hybride de la plateforme de Microsoft. Lire la suite
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L’essentiel sur SAP Master Data Governance
SAP Master Data Governance propose aux entreprises un vaste éventail de fonctions pour gérer les données de référence, les informations ainsi que les politiques dédiées aux données depuis une plateforme centrale. Lire la suite
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L’essentiel sur Omni-Gen d’Information Builders
Omni-Gen d’Informations Builders embarque une série d’outils pour la gestion et la gouvernance des données, le tout centralisé dans une solution unique. Lire la suite
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L’essentiel sur SAS Data Governance
SAS Data Governance permet aux entreprises d’organiser, de gérer et d’accéder à leurs jeux de données et de mettre en place des politiques à l’ensemble de l’organisation. Lire la suite
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L’essentiel sur IBM Information Governance Catalog
Information Governance Catalog a la particularité de proposer un outil de gouvernance des données centré sur les processus et leur gestion. Cela permet d’optimiser l’organisation, la gestion et l’accès aux données. Lire la suite
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L’essentiel sur Informatica Master Data Management
Informatica Master Data Management accompagne les départements vente, marketing et client dans le bon usage des données en proposant la bonne information au bon moment. Lire la suite
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Gouvernance de données : quelles sont les priorités pour bien choisir son outil
Evaluer et sélectionner un outil de gouvernance de données ne dépend pas que des fonctions, mais aussi des cas d’usage. Lire la suite
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L’AI Washing brouille le marché de l’Intelligence Artificielle
L'Intelligence Artificielle est présentée comme une tendance d’avenir très porteuse. Poussant de nombreux acteurs du secteur à passer à la moulinette AI leurs produits et déroutant quelque peu les clients. « AI Washing » vous avez dit ? Lire la suite
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Oracle Database : ce que le nouveau cycle de versions apporte aux DBA
Avec le nouveau de cycle de release sur un rythme annuel, les utilisateurs de la base de données Oracle auront accès aux nouvelles fonctions plus rapidement. Quelles sont les implications ? Lire la suite
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BI : 4 recommandations pour créer des rapports efficaces
Les entreprises font les mêmes erreurs lorsqu’elles créent leur reporting. Mico Yuk, spécialiste en BI, vous évite de tomber dans ces pièges. Lire la suite
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Machine Learning : comparatif des outils d’AWS, Google, IBM et Microsoft
La guerre des plateformes de Machine Learning est ouverte. Il est difficile pour les entreprises de s’y retrouver. Ce comparatif vous aide à prendre la bonne décision. Lire la suite
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Data Lake : attention aux risques d’indigestion de données
Les acteurs du Big Data poussent les entreprises à placer toutes leurs données dans un data lake. Mais dans de nombreux cas, cela n’est pas nécessaire. Risque d’indigestion de données programmé. Lire la suite
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La multiplication des sources de données compliquent les projets de MDM
Avec la collecte des données clients qui s’accélère et l’agrégation multi-sources d’informations, les opérations liées aux données de référence (MDM) deviennent de plus en plus complexes. Lire la suite
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Et si votre entreprise devenait un oracle de Blockchain ?
Cet article revient sur deux concepts à la base de la nouvelle génération de blockchains 2.0 : les oracles et les smart contracts. Et sur ce que cela signifie pour votre entreprise via quelques cas d'usages possibles. Lire la suite
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L’essentiel sur Cloudera CDH
La distribution Hadoop de Cloudera embarque plusieurs composants Open Source. Elle est déclinée en plusieurs éditions, chacune intégrant des outils d’administration et de déploiement différents. Lire la suite
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L’essentiel sur IBM BigInsights
IBM BigInsights accole des scenarii d’usage liés à l’analytique et à la data science à une distribution Open Source d’Apache Hadoop. Lire la suite
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L’essentiel sur Hortonworks Data Platform
La plateforme Hadoop d’Hortonworks se composent de projets essentiellement Open Source, extraits de la Fondation Apache. Elle propose un environnement Open Source pour la collecte, le traitement et l’analyse de données. Lire la suite
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Power BI, Qlik Sense, Tableau : comparaison des trois leaders de la BI en self-service
Ces trois acteurs tirent le marché de la Business Intelligence en self-service. Cet article vous aide à les comparer. Lire la suite
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L’essentiel sur Microsoft Azure HDInsight
Azure HDInsight est une implémentation d’Hadoop sur la plateforme Cloud de Microsoft. Le service donne accès à un ensemble de composants Open Source pour traiter et analyser des Big Data. Lire la suite
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L’essentiel sur Amazon Elastic MapReduce
Amazon EMR propose de mettre en place un cluster Hadoop dans le Cloud et de s’appuyer sur la puissance et la scalabilité de l’infrastructure d’AWS. Lire la suite
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L’essentiel sur MapR et sa déclinaison d'Hadoop
MapR a remplacé HDFS par son propre système de fichiers compatible NFS pour améliorer les capacités d’administration des données ainsi que leur fiabilité. MapR le propose dans une plateforme dont les usages s’étendent au-delà d’Hadoop. Lire la suite
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« Accountability », coresponsabilité, « Privacy by Design » : bien comprendre les 3 piliers du RGPD
Pour y voir plus clair dans le nouveau règlement européen sur la protection des données privées, l’avocat spécialisé François-Pierre LANI explique les points clefs à comprendre et à mettre en œuvre. Dans cette première partie, il revient sur le ... Lire la suite
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SAP HANA : quelles sont les différentes options de déploiement
Sur site, dans le Cloud, pré-configurée dans une appliance, chez un prestataire… il est difficile de s’y retrouvez dans les options de déploiement de SAP HANA. Cet article fait le point. Lire la suite
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Les données occupent un rôle majeur et central dans le cloud
Les données sont vitales. Dans le Cloud, elles doivent bénéficier d’une attention renforcée. Mais pour Sébastien Déon, CTO adjoint de Pharmagest Interactive, leur lieu et leur support de stockage, ou le type de Cloud n'est pas le plus important. Un ... Lire la suite
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Systèmes distribués : ces bonnes pratiques à apprendre des Blockchains
Vous allez beaucoup entendre parler de Bitcoin et de son architecture Blockchain ou « chaînes de blocs ». Car le fonctionnement de la crypto-monnaie est en passe de devenir un modèle pour le développement de systèmes distribués. Lire la suite
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Bien démarrer avec PolyBase dans SQL Server 2016
Avec PolyBase, si vous utilisez SQL Server 2016 comme source de données, vous avez aussi accès à Hadoop et Azure Blob Storage quel que soit votre environnement. Lire la suite
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Masquage de données : approches et bonnes pratiques
Cet article se penche sur les différentes techniques de masquage des données. Il examine les architectures, les approches et les pratiques de référence pour protéger les "datas" en entreprise. Lire la suite
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Du Big Data à l’AI : de l’automatisation à l’autonomie du code
Lors des Oracle Digital Days, Isabelle Flory d’Intel a retracé l'évolution du traitement des données, qui aboutit à l’avènement du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle. Une mise en perspective qui éclaire l’intérêt de technologies qui ... Lire la suite
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L’essentiel sur Microsoft SQL Server 2016
Microsoft SQL Server 2016 pour Windows est livré en 4 éditions. Le serveur de base de données inclut des fonctions de bases étendues, de data masking dynamique et met en avant Polybase. Lire la suite
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NoSQL : bien comprendre Amazon DynamoDB
La base de données NoSQL dans le Cloud d’AWS, DynamoDB, supporte à la fois les modèles clés-valeur et documents, et apporte la flexibilité que l’on attend pour le développement d’applications Web, de jeux, ou encore liées à l’Internet des objets. Lire la suite
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Blockchain : qu’est-ce qu’un Smart Contract et à quoi ça sert ?
Les « Smart Contracts » sont des contrats qui s’appuient sur la technologie Blockchain pour rendre infalsifiables leurs termes et les conditions de leurs exécutions. Lire la suite
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Bien comprendre comment les Blockchains fonctionnent
Comprendre les bases des Blockchains, leur diversité (livre comptable distribué et Smart Contracts, Blockchains privées et publiques) et les règles communes d’implémentation est la première qui doit permettre aux DSI de tirer parti de cette ... Lire la suite
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Les applications cognitives : un enjeu métier avant tout
Lors d’un projet d’implémentation de solutions cognitives, les entreprises doivent s’interroger a utantsur l’impact de la technologie sur le métier que sur les défis techniques qu’il convient de relever. Lire la suite
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AI vs BI : comment expliquer et amener l’Intelligence Artificielle aux métiers
Le discours des fournisseurs d’AI est simple, voire simpliste. Mais sur le terrain, la différence avec la BI n’est pas bien comprise et ses atouts (et ceux du Machine Learning) ne sont pas encore bien perçus. Quelques règles permettent néanmoins de ... Lire la suite
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Intégration de données : quelle solution choisir
Cet article vous accompagne dans votre décision d’achat d’une solution d’intégration de données et vous aide à faire la différence entre les produits commerciaux et ceux qui s’adossent à un modèle Open Source Lire la suite
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Intégration de données : comment identifier et tester les fonctions
Avant d’évaluer et de choisir un outil d’intégration de données, il convient de tester les fonctions qui conviennent le mieux à votre entreprise. Lire la suite
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Comment justifier l’achat d’un outil d’intégration de données
Pour vous aider à mieux évaluer vos besoins et à justifier l’investissement dans un outil d’intégration de données, nous examinons comment les entreprises utilisent ces plateformes pour répondre à leurs propres besoins. Lire la suite
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AWS RDS : quelles sont les différentes bases de données supportées
Avec Amazon RDS, les développeurs ont aujourd’hui accès à plusieurs moteurs de base de données. Si certes les besoins des entreprises sont uniques, elles doivent aussi considérer les licences, les coûts et les capacités d’ouverture. Lire la suite
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Comment migrer SQL Server vers Azure SQL Database
Les problèmes de compatibilité d’Azure SQL Database ont disparu avec la V12, facilitant la migration d’une base SQL vers le Cloud. Cet article explique justement comment s’y prendre. Lire la suite
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MySQL vs SQL Server : quelles sont les différences
Les bases de données relationnelles MySQL et Microsoft SQL Server ont toutes les deux leurs aficionados mais aussi leur détracteurs. Dans cet article, nous allons analyser ce qui les différencie et nous concentrer sur les fonctions et les coûts. Lire la suite
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Plateforme d’intégration de données : aller au-delà de l’ETL
Les solutions d’intégration de données ont la capacité de simplifier les processus des entreprises, dans un contexte marqué par une hausse croissante du volume des données. Cet article explique comment s’y retrouver sur le marché. Lire la suite
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Quelle place pour Einstein chez Salesforce ?
Salesforce Einstein marque l’arrivée du groupe de Mark Benioff dans l’intelligence artificielle, après nombre d’acquisitions. Mais comment cela va-t-il se comporter aux côtés des autres offres du groupe ? Lire la suite
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Comment améliorer les requêtes avec la réplication MySQL / RedShift (2)
Après avoir expliqué dans un premier article, les différentes approches et comment se servir de S3 pour effectuer cette opération, nous apprenons dans cet article comment utiliser MySQL avec une réplication RedShift. L’article aborde également les ... Lire la suite
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Comment améliorer les requêtes avec la réplication MySQL / RedShift (1)
La réplication des bases de données peut améliorer sensiblement la performance des requêtes. Mais pour que cela soit possible, les développeurs doivent bien comprendre tous les composants qui entrent en ligne de compte. Voici comment procéder avec ... Lire la suite