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Opinion
Simon Keith, Actinvision, 26/01/2016
L’apprentissage automatique, ou comment les ordinateurs apprennent à partir des données
Ce billet s’inscrit dans une série d’articles de vulgarisation sur la data science. Les liens vers les autres histoires seront ajoutés ici au fur et à mesure de leur publication. La [Data Science]urlblank:http://www.actinvision.fr/ est un vaste champ d’étude interdisciplinaire dont le but...
(...) Lire la suite
Adrian Carr, MarkLogic, 25/01/2016
Mes prédictions pour 2016 : Oracle, Hadoop, fuite de données et Open Data
La « racaille » informatique causera plus de fuites de données Gartner attribue au Big Data un caractère de vélocité, signifiant que la cadence s'accélère, à la fois pour les données et pour le business. A moins que les départements informatiques ne se mettent à devenir plus agiles, l'activité aura...
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Abed AJRAOU
, 12/01/2016
La data doit être proactive, bien plus que réactive
La data a trop souvent été l’affaire de spécialistes informatiques. Traiter, organiser, sécuriser et rendre disponible les données constitue tout un métier, voire même plusieurs métiers IT. Il s’agit là de rôles réactifs aux demandes exprimées par les départements dits métiers. Comment donner à ces...
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Juvénal CHOKOGOUE, 08/01/2016
Initiation à l'écosystème Hadoop
Hadoop est une plate-forme qui implémente le modèle de calcul MapReduce et fournit un système de fichier distribué redondant, fiable et optimisé pour la gestion des fichiers volumineux (le HDFS). En réalité, Hadoop est un ensemble de classes écrites en Java pour la programmation des tâches...
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Maurizio Canton, TIBCO Software Europe, 06/01/2016
L’analyse de données en temps réel doit se nourrir d’échecs pour être efficace
Maurizio Canton, CTO de TIBCO Software Europe, explique l’impact de l’usage moderne des types de données et de leur rapidité sur notre approche globale de l’analytique Big Data
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Michel BRULEY
, 04/01/2016
La stratégie active de conservation des données a ses limites
Professionnellement ou dans le cadre de notre vie privée, nous produisons des masses croissantes d'information sous forme numérique, mais la longévité de ces données n’est pas garantie. Le stockage ou la sauvegarde sur des supports numériques à court terme ne posent pas de problème particulier,...
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Ettienne Reinecke, Dimension Data, 04/01/2016
Les données au cœur de la transformation, l’adoption du cloud hybride, la mobilité au-delà du BYOD et la cybersécurité mise à mal : les 4 tendances 2016 pour Dimension Data
La transformation numérique figure au premier plan des préoccupations des entreprises en remodelant le paysage concurrentiel. Les médias sociaux, la mobilité, le cloud, l’analytique, l’Internet des Objets et l’informatique bimodale sont tous des thèmes brûlants pour le secteur informatique dont...
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Olivier Lebret, Dell Software, 04/01/2016
Objets connectés, expérience client, conformité : quand les technologies analytiques avancées favorisent la création de valeur et l’innovation
Toutes les informations extraites de l’exploitation de ces données représentent autant d’opportunités pour les entreprises de création de valeur, d’innovation et d’optimisation de l’expérience client, mais les confrontent également à de nouveaux défis, notamment en termes de conformité vis-à-vis de la réglementation. Pour répondre à ces nouveaux enjeux, les technologies analytiques avancées évoluent ainsi que leur utilisation au sein des organisations.
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Angelica Reyes, Qlik, 04/01/2016
Analytique étendue : la donnée crée de la valeur au-delà des frontières de l’entreprise
Par définition, la Business Intelligence manipule des données, le plus souvent confidentielles, qui n’ont pas vocation à sortir des frontières de l’entreprise. C’était tout au moins le cas des EIS (Executive Information Systems), qui ont fait découvrir l’analyse de données dans les années 90. Mais aujourd’hui, plus de données, plus d’analyses, et plus d’utilisateurs, permettent d’envisager une nouvelle dimension à cette capacité d’analyse. D’où une évolution logique de la notion de Business Intelligence vers celle d’Analytique Etendue.
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Emmanuel Serrurier, Informatica, 01/01/2016
Lutter contre l’anarchie des données : un défi majeur pour les entreprises aujourd’hui
Les entreprises les plus performantes ont déjà fait évoluer leur architecture IT pour améliorer l’autonomie des analystes et l’agilité IT, tout en respectant les réglementations en matière de sécurité et de gouvernance. Pourtant, un certain nombre d’irréductibles « anarchistes des données » demeurent sceptiques quant à la pertinence du rôle croissant de la technologie en entreprise. Cette réticence persiste quand bien même les technologies comprenant les « données sur les données » ou métadonnées sont devenues de plus en plus importantes dans un monde marqué par l’importation de données d’énormes volumes de données non structurées et de schémas dynamiques. La technologie détient un rôle majeur en aidant les entreprises à extraire des informations utiles d’ensembles de données volumineux et variés.
(...) Lire la suite
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