Conseils IT
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Datawarehouse
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Data Mesh : tout ce qu’il faut savoir sur le produit de données
Au cœur de l’approche Data Mesh réside la notion de data product. Si l’expression est antérieure à l’émergence du concept attribué à Zhamak Dheghani, il convient d’en définir les principaux atours pour mieux comprendre cette théorie de la gestion ... Lire la suite
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Ce qui distingue l’approche Data Mesh d’une architecture de données
Ce qui est communément appelé un Data Mesh correspond à une approche décentralisée de la gestion de données et de leur valorisation. Bien que compatible avec les Data fabric, entrepôts de données et data lakes, il sous-tend une philosophie opposée. Lire la suite
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L’essentiel sur Starburst et Trino
À partir de Trino, une branche du projet Presto de Facebook, Starburst entend proposer un méta data warehouse capable de fédérer des données depuis un maximum de systèmes sources. Lire la suite
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Les cinq piliers de l’observabilité des données
L’observabilité des données doit assurer une surveillance holistique des pipelines de données d’une organisation. Voici les cinq piliers de cette pratique devant garantir, in fine, l’efficacité et la précision des traitements de données. Lire la suite
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Dix certifications clés pour les data architects et les data engineers
Pour gagner en compétence, les data architects et les data engineers sont invités à passer et obtenir des certifications. Oui, mais lesquelles ? Cet article liste dix certifications clés pour ces deux spécialités. Lire la suite
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Le suivi des émissions de CO2, un enjeu de taille pour l’IT
Les entreprises de divers secteurs ainsi que les pouvoirs publics ont recours à l’IT et aux solutions analytiques pour suivre les émissions de gaz à effet de serre afin de répondre aux nouvelles exigences réglementaires. Lire la suite
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Data Lakehouse : les subtiles nuances qui divisent les éditeurs
Si le principe de faire converger un lac et un entrepôt de données a séduit les éditeurs et les fournisseurs de cloud, les interprétations du concept de Data Lakehouse sont désormais plus nombreuses qu’il n’y paraît. Lire la suite
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Les tendances clefs du Big Data en 2023 (et après)
Le big data entraîne des changements dans la manière dont les organisations traitent, stockent et analysent les données. Les avantages qui en découlent stimulent encore plus l’innovation. Voici les grandes tendances du domaine à suivre en 2023. Lire la suite
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Comment constituer la bonne équipe DataOps
Nombreuses sont les entreprises à se tourner vers le DataOps pour tirer le meilleur parti de la gestion des données. Découvrez comment vous entourer de la bonne équipe pour garantir le succès d’une approche DataOps. Lire la suite
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BI traditionnelle ou BI en libre-service. Pourquoi choisir ?
BI traditionnelle ou BI en libre-service ? Un choix que les organisations ne devraient pas avoir à faire, car il s’agit davantage d’un partenariat qui nécessite des éléments issus de ce tandem, en vue de permettre aux utilisateurs d’exploiter ... Lire la suite
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Intégration de données : quatre tendances émergentes à évaluer
Selon Forrester, pour accroître leurs performances en matière d’intégration des données, les entreprises doivent évaluer ces quatre technologies d’intégration de données. Lire la suite
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Intégration de données : l’essentiel sur StreamSets
Filiale de Software AG, StreamSets s’est récemment installée en France. Elle propose une plateforme DataOps consacrée à l’orchestration des intégrations de données multicloud et hybride. Lire la suite
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Bases de données : le cloud a-t-il tué le stockage sur site ?
Le Data warehouse – qui rapatrie toutes les données pour les interroger avec des requêtes SQL – était le domaine des grandes appliances physiques. Mais le cloud met fin à leur règne. Lire la suite
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Data management : open source ou propriétaire, quel choix faire ?
L’open source et le data management en cloud deviennent des options populaires, mais les solutions propriétaires demeurent incontournables, et parfois plus appropriées à certains cas d’usage. Lire la suite
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Les sept modèles de données les plus pertinents en entreprise
Trois types de modèles de données et sept techniques de modélisation sont à la disposition des équipes de gestion des données, pour convertir des montagnes d’informations en précieux indicateurs. Lire la suite
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L’essentiel sur le Feature Store et ses usages
Le Feature Store promet une architecture centralisée pour administrer l’entraînement, le déploiement des modèles de machine learning et de leurs données. Ce conseil tente de définir une telle approche et passe en revue ses qualités et ses défauts. Lire la suite
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Le sort des spécifiques dans SAP Business Technology Platform (BTP)
Avec la volonté de généraliser les éditions cloud de S/4HANA, SAP entend en principe faire de la Business Technology Platform (BTP) le lieu d’hébergement pour les spécifiques des clients. Cependant, l’éditeur ne ferme pas la porte à la possibilité ... Lire la suite
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Cloud : trois conseils pour se prémunir d’une suspension par votre CSP (Gartner)
Comme l’ont prouvé de récents événements, les fournisseurs de cloud public ont le pouvoir de mettre un terme aux contrats de leurs clients, de manière unilatérale, laissant démunies des entreprises qui peuvent être parfaitement légitimes. Lire la suite
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Fivetran, l’intégration de données façon ELT
Fivetran est une startup californienne basée à Oakland. Elle édite un ELT managé dans le cloud apprécié dans le domaine de l’analyse marketing. La licorne compte bien se faire connaître auprès des grands comptes et des entreprises européennes. Lire la suite
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Oracle DB : conseils pour passer sereinement à un support tiers
Les avantages d’un support tiers sont nombreux, surtout pour les versions anciennes (jusqu’à la 8i). À condition de mener correctement le transfert du support. Le spécialiste Rimini Street donne quelques pistes. Lire la suite
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Bien choisir son Data Warehouse nouvelle génération
L'entrepôt de données n'est pas une nouveauté. Pourtant, il évolue rapidement, avec le cloud et au fur et à mesure que les besoins analytiques se complexifient. Alors comment choisir le bon data warehouse ? Chris Foot vous propose sa méthodologie. Lire la suite
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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
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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
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Intégration de données : les limites des ETL à l’ère du Big Data
L’intégration de données fournit une vue convergente des performances de l’entreprise à travers de multiples sources, mais cette technique doit suivre l’évolution des besoins des organisations et la révolution du Big Data. Lire la suite
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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
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Bases de données cloud : ce qui les différencie des bases sur site
Gestion de l’infrastructure, dimensionnement automatique, séparation du compute et du stockage, résilience et disponibilité, paiement à l’usage, serverless ou PaaS, les bases de données dans le cloud constituent le moteur premier des ... Lire la suite
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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
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5 technologies de bases de données cloud ou hybrides à évaluer
Les données sont au cœur des processus des entreprises et des stratégies de transformation numérique. Pas question de choisir la mauvaise technologie de base de données pour soutenir ses applications. Lire la suite
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Machine Learning : l'indispensable préparation des données requiert encore (beaucoup) d'humain
Vous voulez automatiser vos processus grâce à l'intelligence artificielle ? D'accord. Mais ne négligez surtout pas le travail manuel qui reste encore nécessaire pour préparer les données avant de les injecter dans les algorithmes. Lire la suite
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Comment le cloud redonne vie aux entrepôts de données
Boudés au profit d’Hadoop, les entrepôts de données retrouvent une certaine jeunesse avec le cloud. 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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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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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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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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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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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
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L’essentiel sur SAP IQ
La base de données en colonne SAP IQ est conçue pour soutenir de grands entrepôts de données qui nécessitent d’importantes capacités de dimensionnement, un chargement des données ultra-rapide et des performances optimales en matière de requêtage. Lire la suite
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L’essentiel sur Pivotal Greenplum
L’entrepôt de données Pivotal Greenplum propose un haut de niveau de performance en matière de requêtage et de rendement. Une technologie adaptée pour l’analyse Big Data. Lire la suite
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L’IAM pour traiter les risques concernant les données non structurées
La quantité de données d’entreprise non structurées progresse chaque année. L’expert Sean Martin explique pour la gestion des identités et des accès s’avère être un composant important de leur protection. Lire la suite
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L'essentiel Oracle Exadata Database Machine
Oracle Exadata Database Machine allie logiciel et matériel de façon à permettre l'exécution simultanée de tâches telles que l'analytique, le traitement par lot, le reporting et bien d'autres, dans une ou plusieurs bases de données dans un contexte ... Lire la suite
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L’essentiel sur Teradata Active Enterprise Data Warehouse
Avec le relationnel et le mode colonne, Teradata Active Enterprise Data Warehouse offre aux entreprise une appliance performante et pouvant être dimensionnée. Elle peut être déployée soit sur site, soit dans le Cloud. Lire la suite
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L’essentiel sur dashDB
IBM dashDB est un entrepôt de données disponible dans le Cloud à partir de la plateforme Bluemix d'IBM. Il s'appuie sur la technologie IBM BLU Acceleration et intègre l’analytique de Netezza. Lire la suite
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L’essentiel sur HPE Vertica Analytics Platform
La solution Vertica Analytics Platform de Hewlett Packard Enterprise est conçue pour être utilisée dans les entrepôts de données et autres applications complexes, faisant un usage intensif des requêtes. Lire la suite
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L’essentiel sur IBM PureData System for Analytics
L'appliance IBM PureData System for Analytics (IBM PDA) offre des fonctionnalités d'entrepôt de données et d'analytique qui embarque la technologie Netezza. Elle intègre un système de gestion de base de données, des serveurs, du stockage et des ... Lire la suite
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IoT et Big Data : et si on réfléchissait un peu avant de se lancer ?
Se précipiter sur les nouvelles technologies, notamment l’IoT et le Big Data, est souvent une erreur. Or, la clé de la réussite consiste à trouver le bon rythme et évaluer les exigences. Surtout quand on parle infrastructure. Lire la suite
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L’essentiel sur Amazon Redshift
Amazon Redshift est un service de Data Warehouse hébergé. Conçu pour les charges de travail analytiques, cet entrepôt dans le Cloud permet aux entreprises d'utiliser leurs propres outils d'informatique décisionnelle pour leurs opérations d'analyse ... Lire la suite
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5 questions pour bien choisir votre entrepôt de données
Quelle est la taille de votre entreprise ? Quelles sont ses ressources ? Quels sont ses besoins en matière de performances ? En se posant ces questions, vous aurez déjà un premier élément de réponse pour savoir comment choisir le bon entrepôt de ... Lire la suite
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Data Warehouses : comment évaluer les principales fonctionnalités des plateformes
Pour faciliter le choix entre les différents types de plateformes d'entrepôt de données, commencez par déterminer l'option de déploiement qui correspond le mieux à votre projet. Lire la suite
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L’essentiel sur Microsoft Azure SQL Data Warehouse
Microsoft Azure SQL Data Warehouse vous permet de dimensionner le calcul et le stockage de façon indépendante selon vos besoins en performance. Vous payez pour la performance de vos requêtes, lorsque vous en avez besoin. Lire la suite
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Les entrepôts de données et les outils analytiques Cloud : une prise de risque ?
Les services Cloud sont devenus une option économique pour les entreprises, mais il convient d’être prudent pour se protéger contre les risques pesant sur les données. Lire la suite
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Déployer un entrepôt de données : quels avantages ?
Le Big Data occupe certes le haut de l’affiche, mais les entrepôts de données sont toujours aussi utilisées par les entreprises, quelle que soit leur taille. Notre expert Craig S. Mullin ouvre le capot d’une technologie qui est loin d’être à la ... Lire la suite
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Evaluer vos besoins en matière d'entrepôt de données
Les entrepôts de données ont toujours leur place à l'ère du Big Data. Vous devez cependant réfléchir à quelques questions, à commencer par celle-ci : pourquoi en avez-vous besoin ? Lire la suite
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Clusters Hadoop : avantages et limites pour l'analyse des Big Data
Avec Brien Posey, découvrez les avantages substantiels des clusters Hadoop dans la prise en charge de grands volumes de données non structurées et leurs limites dans d’autres environnements. Lire la suite
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Big Data : les entrepôts de données n’ont pas dit leur dernier mot
Les clusters Hadoop, les bases de données NoSQL ainsi que d’autres technologies modernes de gestion des données ont un rôle à jouer dans les environnements de BI et analytiques. Y compris les entrepôts de données traditionnels. Lire la suite
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Comment gérer le Big Data dans les environnements IT d’entreprise
Cet article Expert recommande de considérer avec attention le rôle que peuvent jouer les appliances dans la gestion des Big Data en entreprise. Le cas IBM Netezza est étudié. Lire la suite