Outils décisionnels et analytiques

Actualités : Outils décisionnels et analytiques

  • novembre 29, 2021 29 nov.'21

    ERP : NetSuite voit plus gros

    Le second ERP cloud d’Oracle, destiné initialement au « midmarket », cible de plus en plus de secteurs et de grandes entreprises. Y compris en Europe. Mais ses nouvelles velléités n’en feraient pas un concurrent d’Oracle Fusion. Explications de ses ...

  • novembre 16, 2021 16 nov.'21

    Data science : Snowflake avance doucement ses pions

    Ce 16 novembre, Snowflake a fait un point sur la modernisation de son data warehouse cloud, en cours depuis 2020. Maintenant que de grands comptes ont migré vers sa plateforme, le fournisseur se doit d’étoffer ses capacités de data science, de ...

  • novembre 15, 2021 15 nov.'21

    Microsoft ouvre sa Customer Experience Platform

    Microsoft a regroupé plusieurs modules de sa gamme CRM – dont sa CDP – pour former une plateforme d’expérience client concurrente de celles d’Adobe, Salesforce ou Oracle. D’autres fonctionnalités CX sont en approche.

  • novembre 05, 2021 05 nov.'21

    Le Français Beamy dompte la prolifération des SaaS en entreprise

    Beamy, startup fondée en 2017 à Paris, développe une plateforme pour gouverner les logiciels SaaS. Partant du constat que les entreprises maîtrisent mal leur parc applicatif, la startup propose de contrôler les coûts et les risques liés à l’adoption...

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Opinions : Outils décisionnels et analytiques

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E-Handbooks : Outils décisionnels et analytiques

  • Stratégie DSI #19 : 5 conseils pour adopter le machine learning

    Analytics, automatisation du SI, IA appliquée à la cybersécurité : ces trois tendances fortes des investissements IT à venir dans les entreprises s’appuient toutes sur le Machine Learning, ces logiques d’apprentissage automatisé à des fins d’amélioration des performances logicielles. Dans ce numéro 19 de notre série Stratégie DSI, nous vous proposons 5 conseils pour vous aider à comprendre et adopter le ML au sein de votre entreprise. Lire la suite

  • Guide pour réussir sa transformation digitale

    Comment établir une feuille de route qui n’oublie rien ? Quels leviers activer et quels indicateurs clefs suivre ? Quelles erreurs ne faut-il pas faire (et que d’autres ont déjà commises) ? Ce guide sur la transformation digitale (ou numérique) d’entreprise répond concrètement à toutes ces questions. Un vrai manuel pour la réussite de votre projet. Lire la suite

  • Stratégie DSI #18 : Comment l’IA s’impose dans les nouveaux paradigmes de la cybersécurité

    Renseignement sur les menaces, XDR, SASE, ZeroTrust… les nouveaux concepts de la cybersécurité ont tous un point commun : ils intègrent dans les paradigmes sur lesquels ils s’appuient une bonne dose d’Intelligence Artificielle (IA). La sécurité est même certainement le premier usage de ce qui est appelé à devenir un pilier durable du SI. Voyons dans ce numéro 18 de Stratégie DSI – le supplément orienté CIO du MagIT – comment les deux approchent se marient pour améliorer la protection et la réponse aux menaces qui pèsent sur le SI. Lire la suite

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Guides Essentiels : Outils décisionnels et analytiques

  • Guide pour réussir sa transformation digitale

    Feuille de route, culture d’entreprise, équipe en charge du projet, calcul du ROI, leviers à activer, facteurs d’échec et de réussite. Ce guide balaie toutes les facettes de la transformation numérique d’une entreprise. Pour mieux la réussir. Lire la suite

  • Jumeaux numériques : comment préparer l'industrialisation

    Ce guide essentiel explore les initiatives en cours en matière de jumeaux numériques et revient sur les premiers cas d’usage d’envergure. C’est également l’occasion d’observer que les technologies nécessaires à la mise en pratique du concept sont là, et que des cas d’usage pertinents existent (même s'ils sont peu nombreux). Lire la suite

  • Machine learning : les clés pour contrôler les biais

    Au travers de ce guide essentiel, nous explorons les formes de biais et les manières de les atténuer. In fine, les beaux discours doivent se mêler à la rigueur statistique des data scientists. Lire la suite

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