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    Laurent Letourmy

    Laurent Letourmy
    Ingénieur Epita, il a débuté sa carrière dans le groupe Cross Systems dont il a co-fondé la filiale parisienne en 1996. La société connaît une forte croissance et le groupe s'introduit sur le Nouveau Marché en 1999 et atteindra une capitalisation de 800M€. Spécialiste reconnu des architectures transactionnelles, il y exerce diverses responsabilités techniques, managériales et commerciales et travaille avec des clients tels que le Club Med, Voyages-Sncf.com, Orange. Entrepreneur passionné de technologies innovantes, vainqueur de deux hackathons dans la Silicon Valley, investisseur actif au sein de nombreux projets pionniers B2B et B2C. En 2005, il co-fonde et dirige Ysance qui connaît un fort développement depuis ses débuts.

    Recent Posts

    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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    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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    Demain la data​: Cloud-Native Softwares

    [fa icon="calendar'] 07/08/20 10:26 / par Laurent Letourmy dans Actu Ysance, Data, Data Services

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    Affirmons-le simplement, le cloud aura tout changé dans notre industrie.

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    Demain la Data : Le temps réel

    [fa icon="calendar'] 09/07/20 15:31 / par Laurent Letourmy dans Actu Ysance, Data, Data Services, omnicanal, temps réel, cloud, Data-Driven

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    De nombreuses entreprises migrent actuellement la donnée dans le Cloud pour de très bonnes raisons : modernisation de leur stack technologique, utilisation de la capacité de stockage et de calcul du Cloud, intégration simplifiée avec leurs logiciels SaaS ou leurs partenaires, capacité à scaler mais aussi pour attirer les bonnes compétences,  se créer ainsi un futur data-driven.

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    Conseil N°10 pour être un super Data Engineer

    [fa icon="calendar'] 29/05/20 11:11 / par Laurent Letourmy dans Actu Ysance, Data Services, Data Engineer

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    Nous arrivons à la fin de cette série de “10 conseils pour être un super data engineer”, nous avons abordés ensemble différentes techniques afin de rendre vos traitements plus performants, efficaces et  scalables. Nous allons conclure avec “Everything as code” qui vous permettra de versionner vos traitements, les partager, les réutiliser et les affiner par le biais de la collaboration.

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