6 avantages des lacs et entrepôts de données cloud
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3 Façons D'augmenter Le ROI De Votre Data Lake
Par : Qlik
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Le data lake est crucial pour les entreprises numériques. Beaucoup ne tirent pas encore pleinement parti de leurs data lakes.
Ce rapport présente 3 méthodes pour booster le ROI de votre data lake :
- Ingestion et réplication en temps réel pour des données actualisées
- Automatisation totale du pipeline de données jusqu'à la création de datasets analytiques
- Catalogue intelligent pour des données gouvernées et fiables
Découvrez comment Qlik peut vous aider à maximiser l'efficacité et la flexibilité de votre data lake. Consultez le rapport pour plus d'informations.
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Maximisez la Puissance du Databricks Lakehouse
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La plateforme Databricks Lakehouse nécessite une solution d'intégration de données performante pour booster sa puissance. Qlik Data Integration offre une ingestion de données universelle et en temps réel, ainsi que la mise à disposition automatisée de données prêtes pour l'analyse et dignes de confiance. Cela permet d'optimiser le data lake Databricks, d'accélérer la création de valeur, d'améliorer l'efficacité et de réduire les risques. Découvrez comment l'intégration Qlik-Databricks peut transformer vos initiatives data-driven.
Lisez la suite pour en savoir plus sur cette solution d'intégration de données performante.
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Les Meilleurs Data Lakes Dans Le Cloud Destinés Aux Entreprises
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Avec l'essor du cloud, les data lakes sont une solution efficace pour gérer d'énormes volumes de données. Ce guide comparatif examine les six principales plateformes de data lakes dans le cloud : AWS, Google, Microsoft Azure, Cloudera, Databricks et Snowflake. Il explore les fonctionnalités essentielles telles que l'ingestion, le traitement, la sécurité et la gouvernance des données. Découvrez pourquoi les data lakes cloud sont avantageux par rapport aux solutions sur site, offrant flexibilité, scalabilité et coûts réduits. Pour sélectionner la plateforme idéale, consultez ce guide.
Pour choisir la meilleure plateforme de data lake cloud, lisez le guide complet.
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Le Big Data au coeur des projets IT du moment
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Les besoins croissants de pilotage par la donnée ont fait rentrer la BI dans une nouvelle ère : celle de l'analytique avancée. Concrètement, il s'agit de développer de nouveaux modèles à même d'affiner les prédictions rendues possibles tant par le Big Data que par l'évolution des outils ou encore l'émergence de l'IA.
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Applications et données no17 – RH et IA : les cas d'usages se multiplient
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Au sommaire de ce numéro : deux dossiers sur les usages de l'IA (dans les RH et dans le design industriel), une visite dans le métavers de SNCF Réseau (pour sa formation), comment le IaaS d'OVH devient un vrai PaaS, un « jeu » pour mieux valoriser vos données, et la stratégie de Schneider Electric pour infuser la data science dans son organisation.
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Guide essentiel : ces tendances qui font bouger les lignes de la BI
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Les outils Cloud permettent-ils vraiment d'exploiter le potentiel du Big Data ?
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Analytique augmentée : guide pour bien choisir sa BI de nouvelle génération
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Top 2020 : les 5 articles Data et IA les plus populaires de l'année
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Big Data : les conseils pour mieux tirer parti de vos données
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En savoir + IT : numéro spécial Business Intelligence (BI)
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SQL et BigData, quelles sont les dernières grandes évolutions ?
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Applications et données 24 – AI Act : Un « Brussels effect » moins marqué que le RGPD
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4 façons de se lancer avec l'IA générative pour l'analytique d'entreprise
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Les entreprises utilisant l'IA générative dans leurs processus analytiques constatent de bons retours sur investissement, même avec des budgets IT stagnants ou en baisse. Surtout, elles y parviennent sans s'exposer à des risques accrus. Prenez les initiatives nécessaires pour intégrer l'IA à l'analytique dans votre entreprise grâce à cet e-book.
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Applications et Données 10 : SNCF Réseau optimise ses algorithmes avec le cloud
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Chaque trimestre, dans le magazine « Applications et Données », retrouvez des projets innovants, des conseils d'experts et des analyses détaillées sur l'évolution des solutions métiers, de la BI et de l'IA appliquée. Ce numéro spécial est consacré au ML, aux algorithmes et à la data science, dont deux retours d'expérience (SNCF Réseau, Upply).
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6 étapes pour des données prêtes pour l'IA
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Vos données sont-elles prêtes pour l’IA ? Ce guide complet détaille les six étapes à suivre pour garantir que vos données sont propres, cohérentes et prêtes pour les outils d’IA avancés. Ne laissez pas vos données vous empêcher d’utiliser l’IA. Consultez l’eBook et préparez vos données pour l’IA dès aujourd’hui !
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Applications et données 23 – No-code : le ministère des Armées modernise ses processus
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Dans ce numéro : une « master class » Data de Decathlon, comment faire une IA générative moins énergivore, un dossier IA Act, le point sur la PaaS d'OVHcloud, les tendances 2024 de l'ERP, et un grand projet de transformation au ministère des Armées.
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Comprendre le métavers : les opportunités pour votre entreprise
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Ce numéro d'Applications & Données plonge dans les métavers et explore les opportunités concrètes qu'ils pourraient offrir à votre organisation. Un dossier loin des spéculations souvent (trop) futuristes qui accompagnent ces univers virtuels encore en devenir. Et aussi au sommaire: les difficultés des industriels à généraliser les IA génériques
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Maîtriser analytique et automatisation pour défis futurs
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Les champions de l'analytique s'appuient sur 5 principes pour réussir: confiance dans les données, autonomisation, automatisation, optimisation des outils, IA. Un guide pour maîtriser l'analytique et relever les défis de demain. Lire l'ebook complet.
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Cover Next'24 : les annonces clés et la stratégie IA de Google Cloud
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Retour sur les grandes annonces de Next'24 – l'événement annuel phare chez Google - qui permettent de dessiner la stratégie de Google Cloud et dont voici les éléments principaux réunis dans un guide.
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Applications et Données no12 : Bosch mise un demi-milliard sur l'IA
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Chaque trimestre, dans le magazine « Applications et Données », retrouvez des projets innovants, des conseils d'experts et des analyses détaillées sur l'évolution des solutions métiers, de la BI et l'IA appliquée. Au cœur de ce numéro : des transformations numériques hors des sentiers battus et l'industriel Bosch qui devient éditeur d'IA.
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Placer L'ia Au Cœur De Son Organisation
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Découvrez comment combiner l'IA traditionnelle et générative pour des données fiables. Apprenez à utiliser l'IA pour améliorer l'expérience utilisateur, analyser des données non structurées et créer des applications métier. Téléchargez notre e-book pour les meilleures pratiques et une transformation data-driven rapide.
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Les clés pour comprendre l'importance du MLOps
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Guide pour améliorer ses critères ESG grâce à l'IT
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Les entreprises du monde entier sont conscientes de l'importance des critères ESG. Ce guide explore donc différentes manières dont vous pourrez utiliser les technologies de l'information (Big Data, IA, IoT, etc.) pour renforcer vos pratiques ESG.
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Guide d’achat : bien choisir sa plateforme d’analytique cloud
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Globalement, les plateformes analytique cloud offrent toutes les mêmes avantages de base, mais c’est sur le long terme que certaines se démarquent. Pour profiter des principaux avantages d’une plateforme analytique cloud, ce guide d’achat vous aide à évaluer les plateformes disponibles et à trouver la solution idéale pour votre entreprise.
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Stratégie DSI #18 : Comment l'IA s'impose dans les nouveaux paradigmes de la cybersécurité
Par : TechTarget LeMagIT
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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). Voyons dans ce numéro 18 de Stratégie DSI comment les deux approchent se marient pour améliorer la protection et la réponse aux menaces qui pèsent sur le SI.
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Stratégie DSI #19 : 5 conseils pour adopter le machine learning
Par : TechTarget LeMagIT
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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. 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.
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L'IA générative dans les applications Relation Clients (CRM, CX, Field Services)
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Force est de constater que dans les solutions logicielles, « la mode » de l'IA générative a pris dans de fortes proportions. Et même si Forrester invite à ne pas regarder uniquement cette sous-partie du deep learning, 2023 restera comme l'année où les LLM ont débarqué dans les applications liées à la Relation Clients.
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5 façons de valoriser vos données avec une structure de données
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La répartition des données dans le cloud et à l’edge présente de nouveaux défis pour les développeurs, les ingénieurs des données et les scientifiques. Découvrez comment l’automatisation élimine les lourdeurs administratives, tout en permettant le déploiement d’un accès en libre-service aux données à des fins de modélisation pour l’IA et le ML
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Petit guide pour assimiler l'approche FinOps
Par : TechTarget LeMagIT
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L'approche FinOps demeure relativement jeune. Il s'agit d'optimiser les coûts des infrastructures, de gérer le cycle de vie des applications dans un rapport performance-prix et de s'assurer de faire les bons choix technologiques. En savoir (beaucoup) plus avec ce guide.
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Applications et données 22 – Premières pierres d'une infra souveraine pour l'IA européenne
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Dans ce numéro, les concepts clés de l'IA générative et tout sur la pépite française Mistral AI. À lire, aussi, un point sur les offres (en devenir) des cloudistes français pour les projets d'IA, les coulisses de la VR de l'expo Mondes Disparus du Muséum national d'Histoire Naturelle et Thales qui met du métavers dans ses RH.
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Votre guide Looker Studio pour l'automatisationde l'analytique
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Cet e-book est un guide qui explique comment utiliser Alteryx et Looker Studio pour gérer l'agrégation, la préparation et la visualisation des données. Lancez-vous et exploitez tout le potentiel de vos données, accélérez vos workflows analytiques et créez de la valeur avec une efficacité et une facilité inégalées.
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Guide pour réussir sa transformation digitale
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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.
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7 algorithmes à connaître en 2021 : fonctionnalités, différences, principes et applications
Par : TechTarget LeMagIT
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Approches algorithmiques explicables, modèles d'attention et transformers, algorithmes génératifs (GAN et VAE), algorithmes multimodaux et multitâches, algorithmes sur les graphes et GNN, causalité et algorithmes TCN, Small Data et Transfer Learning : Nicolas Meric de Dreamquark revient sur ces sept évolutions clefs de l'IA.
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Guide pour mettre en place une IA générative d'entreprise
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Bien comprendre ce qu'est l'IA générative est une chose. Bien la mettre en oeuvre dans votre entreprise est l'étape suivante. Ce guide revient sur les bonnes pratiques qui vous aideront à le faire et à tirer au mieux les bénéfices de cette technologie prometteuse, avec également des exemples d'implémentations réels.
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What is the True Business of AI DNP
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L'IA offre des opportunités pour optimiser les processus et accroître les profits des entreprises. Avec les bonnes données, compétences et objectifs, définissez vos priorités, utilisez des données de qualité et consultez des experts pour réussir en IA. Profitez des avantages concrets de l'IA.
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Les théories et pratiques essentielles pour déployer l'IA générative
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Depuis l'apparition de ChatGPT en novembre 2022, l'IA générative a envahi l'actualité IT. Deux approches voient le jour. Il y a le fait de proposer des boîtes à outils d'entrainement LLM accessibles depuis une plateforme. L'autre voie consiste à infuser des fonctions d'IA générative afin de faire des modèles des assistants spécifiques.
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Les menaces de phishing et les logiciels malveillants sont des problématiques majeures pour toutes les entreprises, grandes comme petites. Autrement dit, une solution de sécurité automatisée, offrant des informations détaillées sur toute l’entreprise et capable de maintenir la sécurité opérationnelle de l’entreprise.
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L'IA générative dans les applications du collaboratif et de gestion des processus métiers
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ServiceNow, Microsoft, Pega, Zoom. Tous ces éditeurs ont retravaillé leurs feuilles de route pour intégrer des fonctionnalités « infusées » à l'IA générative. Avec cet eHandbook voyons où les premières applications dans le monde collaboratif nous emmènent.
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Meilleurs Conseils Pour Poser Les Bases De Votre IA Générative
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Les projets data gagnent à appliquer le duo DataOps FinOps
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Face à des données toujours plus nombreuses, les entreprises n'ont pas le choix : elles doivent optimiser leurs projets data. Erwan Lancien de Talan fait le point sur le DataOps et le FinOps, des approches qui accélèrent la mise en œuvre de ces projets et en optimisent les coûts.
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Machine learning : les clés pour contrôler les biais
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Les initiatives consacrées à l'IA de confiance et l'éthique des applications de machine learningse multiplient. Les grands groupes y vont de leur charte et de leurs méthodologies pour lutter contre les possibles déviations des modèles en production. Il est vrai, les algorithmes assistent de plus en plus les métiers, qu'ils le sachent ou non.
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Jumeaux numériques : comment préparer l'industrialisation
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Le concept de jumeau numérique ne date pas d'hier. Avec l'IT sont venus les concepts de gestion de cycle de vie des actifs (PLM), de simulation numérique, de GMAO, d'IoT et d'IA. Ce sont autant d'éléments constitutifs d'un jumeau numérique, à l'heure où les acteurs des écosystèmes IT et OT l'entendent aujourd'hui.
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Data scientist : la demande reste très forte, mais évolue rapidement
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Dans un article publié en janvier 2019 par SearchBusinessAnalytics (propriété de Techtarget tout comme LeMagIT), Brandon Purcell, analyste chez Forrester Research, considérait que la demande en data scientists ne ferait que croître tant que les entreprises voudront exploiter des indicateurs basés sur la donnée.
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Les dix usages les plus courants du Machine Learning en entreprise
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Les applications de Machine Learning dégagent de la valeur dans toutes les fonctions métier. Voici dix exemples d'applications en entreprise.