Conseils IT

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Outils décisionnels et analytiques

• Thunder, IOT Plus, Einstein : peut-on faire de la maintenance prédictive avec Salesforce ?

  Depuis l'annonce de son partenariat dans l'IA avec IBM, puis de ses velléités dans l'IoT, Salesforce cherche à associer son image aux usages les plus avancés de l'analytique industrielle. Quitte à semer un peu de confusion ? Le point avec Guillaume ...  Lire la suite

• Dix choses à faire (ou à ne pas faire) pour réussir un projet de BI en libre-service

  La BI en self-service ne se met pas en place toute seule. La réussite de ces projets exige de veiller à la qualité des données et de prendre en compte le fonctionnement réel des métiers, entre autres. Voici 10 conseils d'experts pour permettre ...  Lire la suite

• Trois conseils pour rendre votre Machine Learning plus efficace

  Nipa Basu, experte de l'analytique, donne trois conseils sur la façon d'intégrer les outils d'apprentissage automatique dans les processus métier pour que les algorithmes aident vraiment à prendre de meilleures décisions.  Lire la suite

• Bien comprendre le potentiel de la Data Visualisation

  Qu'est-ce que la « DataViz » ? La question peut paraitre triviale, mais la maturité de plus en plus grande de ce pan de l'analytique a grandement diversifié les champs d'applications de ce qui est, aujourd'hui, au coeur de toute la Modern BI décrite...  Lire la suite

• Data Discovery, Data Mining : quelle différence ?

  Ces deux pans de l'analytique explorent les données pour en tirer des enseignements. Mais le premier simplifie les démarches pour les utilisateurs métiers, là où le deuxième - plus sur mesure - désigne les outils pour les experts de la Data Science.  Lire la suite

• Intelligence Artificielle : quelle différence entre NLP et NLU ?

  NLP (Natural Language Processing) et NLU (Natural Language Understanding) sont de plus en plus importants dans l'entreprise. Le premier se contente d'analyser les mots, mais le second vise à approfondir la compréhension.  Lire la suite

• Data Discovery : quels critères évaluer pour bien choisir sa solution ?

  Voici cinq points clefs spécifiques à ne pas oublier dans votre processus d'évaluation et d'achat d'une solution de découverte de données. Ils s'ajoutent à ceux plus classiques : prix, cloud vs sur site, scalabilité ou mobilité.  Lire la suite

• Bien comprendre l'intérêt de la Data Discovery

  Les outils de découverte de données (Data Discovery) visualisent et contextualisent les données pour les utilisateurs métier. Ils sont essentiels à la prise de décisions des métiers.  Lire la suite

• L’analyse prédictive : une pilule miracle pour le monitoring d’applications distribuées

  L'analyse des données des performances des applications n'est pas un processus instantané, mais permet de résoudre plus rapidement les problèmes IT.  Lire la suite

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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