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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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    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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    Google Cloud Platform : vos premiers pas avec Kubeflow

    [fa icon="calendar'] 11/01/21 15:54 / par Temmame Said dans Actu Ysance, Data Science, Machine Learning, Data Services, Data Scientist, Google Cloud Platform, kubeflow

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    Vous le savez, le Machine Learning (ML) consiste à développer des systèmes d’informations capables d’apprendre et de s’adapter sans suivre d’instructions explicites, et ce en utilisant des algorithmes et des modèles statistiques qui analysent et tirent des conclusions à partir d’un historique de données.

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    eRFM : la nouvelle segmentation

    [fa icon="calendar'] 29/07/19 09:23 / par Sylvain Franco dans Retail, Marketing, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Scientist, omnicanal, Data Marketing, RFM

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    RFM : un modèle de segmentation client créé il y a 25 ans…

    Malgré un changement fort dans les habitudes d’achat des clients, et notamment la digitalisation des interactions, la plupart des entreprises utilisent encore un modèle de segmentation client créé il y a 25 ans, à savoir le modèle RFM.

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    Projet Big Data pour Harmonie Mutuelle

    [fa icon="calendar'] 21/02/17 12:03 / par Hélène Allouard dans Big Data, Elasticsearch, Hadoop, Data Visualisation, Data Lake, Lake Shore, Machine Learning

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    Dans le cadre d’une série d’expérimentations de valorisation de ses données, utilisant les technologies de Big Data, Harmonie Mutuelle a choisi Ysance pour la réalisation d’un outil de Vision 360° à usage de la relation clients, avec un prolongement vers d’autres usages comme la segmentation client.

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