Conseils IT

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Big Data et Analytique IoT

• Analytique en temps réel : les tendances et les cas d’usage à retenir

  Alors que de plus en plus d’entreprises adoptent l’analytique en temps réel, de nouvelles infrastructures et pratiques voient le jour. Voici les pratiques les plus marquantes associées aux plateformes d’analyse de données en continu.  Lire la suite

• L’essentiel sur Oracle Data Science

  Oracle a ajouté une gamme de nouveaux services à sa plate-forme cloud pour fournir aux Data Scientists et aux Data Analysts plus de fonctionnalités de gestion et d'analytiques avancées.  Lire la suite

• Devriez-vous héberger votre data lake dans le cloud ?

  Sur site ou dans le cloud : où est le meilleur endroit pour déployer son lac de données ? Voici quelques éléments à considérer avant de se décider selon Andy Hayler.  Lire la suite

• IoT : les compétences essentielles pour mener à bien vos projets

  Les cadres doivent comprendre les compétences nécessaires pour faire démarrer un projet IoT et savoir où trouver l'expertise nécessaire pour les mener à bien.  Lire la suite

• Qu’est-ce que le DataOps (Data Operations) ?

  Selon Gartner, le DataOps doit réconcilier les opérateurs avec les consommateurs des données pour favoriser l’exploitation de l’analytique dans toute l’entreprise. Quelles sont les différences avec le DevOps ?  Lire la suite

• Data Science : comment améliorer votre storytelling ?

  Comment créer des histoires percutantes et convaincantes à partir de données numériques froides et muettes ? Des experts partagent leurs conseils sur la façon d’améliorer vos compétences en matière de narration et mieux communiquer les résultats de ...  Lire la suite

• Gestion financière : l’analytique transforme les données en or

  Les solutions financières modernes ne se limitent plus à analyser des chiffres de manière statique. Elles peuvent transmuter ces données en ventes, en optimisation de processus opérationnels, en stratégie produits. Et augmenter les marges.  Lire la suite

• Vision à 360 degrés du client : quelle différence entre un CRM, une CDP et une DMP ?

  Les termes et les acronymes des outils pour les commerciaux et le marketing peuvent prêter à confusion. Voici les points clés à retenir pour ne plus confondre ces trois plateformes très différentes mais aussi très complémentaires.  Lire la suite

• Bien comprendre les services Data Lake et Data Warehouse d'AWS

  Apprenez à distinguer les services data lake et data warehouse d’AWS et assimilez leur fonctionnement.  Lire la suite

• Intelligence Artificielle : cinq conseils pour bien choisir ses premiers cas d’usage

  Sept experts partagent leurs expériences pour bien choisir ses projets d’exploration des algorithmes et bien démarrer dans l’IA.  Lire la suite

• Cloudera vs AWS EMR : quelle distribution Hadoop choisir pour vos projets Big Data

  Les entreprises qui ont besoin d’une plateforme Big Data doivent généralement sonder eux-mêmes le marché pour choisir un fournisseur. La complémentarité des services AWS est indéniable, mais la solution de Cloudera est-elle un meilleur choix ?  Lire la suite

• Les principales distributions Hadoop sur le marché

  Voici les principales distributions Hadoop sur le marché et un ensemble d'éléments pour choisir celle qui convient le mieux aux pratiques analytiques en entreprise.  Lire la suite

• Data Architect, Data Engineer, Data Scientist, Data Modeler : comment les combiner ?

  Ces quatre métiers – complémentaires, mais différents – sont clefs pour une équipe Data performante. L’expert Michael Bowers explique comment constituer une telle équipe et donne ses conseils aux professionnels de la donnée pour augmenter leurs ...  Lire la suite

• Plongée dans SAP HANA

  Véritable « plateforme » qui va du Data Warehouse au serveur applicatif, en passant par le NoSQL et l'intégration de données, la base in-memory de SAP a beaucoup de visages. Certains sont plus que séduisants, d'autres un peu moins.  Lire la suite

• Où en est SAP HANA ?

  Hasso Plattner, cofondateur de SAP, explique les évolutions de HANA, la manière dont elles répondent aux nouvelles exigences des entreprises et le pourquoi de la restructuration en cours de cette division base de données.  Lire la suite