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    Découvrir l’architecture Delta avec Spark/Databricks

    [fa icon="calendar'] 02/04/21 15:40 / par Wassim Borchani dans Actu Ysance, Data Services, Data Architecture, Databricks, Spark

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    On vit dans une ère où la génération massive de données par les SI est devenue la norme. Lorsqu’elles sont bien exploitées, ces données peuvent aider les entreprises à évoluer et optimiser l’expérience de leurs clients. Pour en tirer le maximum il faut bien savoir quel type de traitement à préconiser. Il doit être en mesure de garantir la complétude ainsi que la fiabilité de l’information tirée.

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    Looker, au-delà de la Business Intelligence

    [fa icon="calendar'] 25/03/21 11:30 / par Aymeric Martin

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    Adopter la Culture Produit pour lancer des initiatives dont le Produit est la Donnée

    [fa icon="calendar'] 17/03/21 08:25 / par Laurent Letourmy dans Data, Data Engineer, product

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    Image tirée de slon.pics Suite

    Il a été rédigé par Micha Kunze qui nous a très aimablement autorisé à le traduire.

    Cet article a été originellement publié ici : https://towardsdatascience.com/develop-your-data-as-a-product-f9ba268c4e20 

    Publication originale : 31 octobre 2020 · 7 min de lecture

    Pratiques de Data Engineering

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    4 principes de Data Mesh pour créer une R&D data-driven

    [fa icon="calendar'] 10/03/21 07:30 / par Laurent Letourmy dans Data Quality, Data, Data Architecture, Mesh

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    Mettre en œuvre des principes de Data-Mesh pour mettre à l'échelle la couche de données de votre organisation

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    Comment passer d'un DataLake monolithique à un Data Mesh distribué

    [fa icon="calendar'] 03/03/21 08:10 / par Laurent Letourmy dans Data, Data Lake, Machine Learning, Data Architecture, Data Scientist, Data Engineer, temps réel, Data Mesh

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    De nombreuses entreprises investissent dans leur lac de données de nouvelle génération, dans l'espoir de démocratiser les données à grande échelle pour fournir des informations commerciales et, en fin de compte, prendre des décisions intelligentes automatisées. Les plateformes de données basées sur l'architecture du lac de données ont des modes de défaillance communs qui conduisent à des promesses non tenues à grande échelle. Pour faire face à ces modes de défaillance, nous devons passer du paradigme centralisé d'un lac ou de son entrepôt de données prédécesseur. Nous devons passer à un paradigme qui s'inspire de l'architecture distribuée moderne: considérer les domaines comme la préoccupation de premier ordre, appliquer la pensée de plate-forme pour créer une infrastructure de données en libre-service et traiter les données comme un produit.

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    Évolution des plateformes de données cloud en 2021: Le Lakehouse

    [fa icon="calendar'] 26/02/21 16:01 / par Laurent Letourmy dans Data Management, Data, Data Architecture, cloud

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    Traduit depuis l’article : https://www.matillion.com/resources/blog/evolving-cloud-data-platform-opportunities-in-2021-the-lakehouse // Date de publication originale : 9 décembre 2020

    La gestion des données cloud est à la hausse et les entreprises en prennent note. L'introduction en bourse de Snowflake à l'automne, ainsi que l' accélération de la compréhension des données en raison de la pandémie, ont augmenté la vitesse à laquelle les entreprises mettent en œuvre des stratégies de données cloud.

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    De zéro à MVP: 7 conseils pour déployer un MVP dans le cloud

    [fa icon="calendar'] 19/02/21 15:20 / par Laurent Letourmy dans Data Science, Artificial Intelligence, Data Analytics, datalake, cloud, Data-Driven

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    Traduit depuis l’article https://www.matillion.com/resources/blog/from-zero-to-mvp-7-tips-for-setting-up-an-mvp-in-the-cloud

    Date de publication originale : 24 décembre 2020

    Compte tenu du volume et de la complexité des données d'aujourd'hui, ainsi que de la vitesse et de l'échelle nécessaires pour les traiter, le seul endroit où vous pouvez être compétitif (et rentable) est le cloud.

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    Les paradigmes ETL et ELT - Quelles sont les différences ?

    [fa icon="calendar'] 12/02/21 17:20 / par Laurent Letourmy dans Data Management, cloud, etl, elt, matillion

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    Traduit de l’article https://www.matillion.com/resources/blog/better-faster-smarter-elt-vs-etl avec l'aimable autorisation de Matillion

    Date de publication originale - 29 décembre 2020

    ELT? Est-ce une faute de frappe? C'est une réaction typique de nombreux professionnels des données familiers avec l'acronyme «ETL» lorsqu'ils rencontrent pour la première fois l'acronyme subtilement différent «ELT».

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    Construire vos modèles de machine learning en temps réel avec Amazon Kinesis

    [fa icon="calendar'] 27/01/21 14:49 / par Aurélien Bénard dans Actu Ysance, Data Science, Machine Learning, Data Services, Data Scientist, Amazon, Kinesis

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    L’Intelligence artificielle (IA) et le big data entrent dans une nouvelle ère, celle du temps réel. Depuis quelques temps, nos projets Data gagnent de la vitesse pour passer en temps réel. Tous les secteurs s’y mettent : retail, banque, énergie, transport, e-commerce...

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    Le groupe Devoteam acquiert Ysance, le spécialiste de la Data et de la connaissance client, pour étendre ses activités en France

    [fa icon="calendar'] 15/01/21 13:39 / par Laurent Letourmy dans Actu Ysance, Data Services, Life at Ysance, Data4Good, Devoteam

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    Paris, le 14 janvier 2021. Devoteam, acteur majeur du conseil en technologies innovantes, annonce aujourd’hui l’acquisition de la société Ysance, une entreprise engagée, spécialisée dans le déploiement de solutions Data et de Connaissance Clients dans le Cloud. Cette acquisition permet à Devoteam de renforcer ses activités en France et d’accélérer sa présence auprès des sujets stratégiques de ses clients.
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