Discovery Session France: Atelier découverte de la Data VirtualizationDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/34EYBaE
Découvrez la Data Virtualization lors d'un atelier organisé à distance pour les professionnels de la donnée mardi 29 octobre. Quel que soit votre rôle, responsables IT, architectes, data scientists, analystes ou CDO, vous découvrirez comment la Data Virtualization permet de livrer des données en temps réel et accéder à tout type de source de données pour en tirer de la valeur.
7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...dibs-conseil
Le Data management consiste à rapprocher des données, soit stockées dans les Systèmes d’Information de l’entreprise, soit provenant de sources externes à l’entreprise afin accroître leur valeur.
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data VirtualizationDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3oGxZmz
Reconnu en tant que leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools ainsi que Customers’ Choice 3 années consécutives, Denodo Platform, soutenue par la Data Virtualization, permet une approche moderne de l'intégration, de la gestion et de la livraison des données, en offrant des fonctionnalités clés telles que la couche d'abstraction des données, les requêtes optimisées par l'IA pour les charges de travail analytiques complexes, le data catalog basé sur l'IA/ML, et la gestion de l'infrastructure cloud.
Découvrez lors de cette session d'1h30 en quoi la Logical Data Fabric et la Data Virtualization révolutionnent l'approche métier & IT dans l’accès, la livraison, la consommation, la gouvernance et la sécurisation de vos données, quel que soit l'âge de votre technologie, le format de la donnée ou son emplacement. Cette technologie mature comble le fossé entre l’IT et les utilisateurs métier, et permet des économies considérables en termes de coûts et de temps.
Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3I0Hv8D
Aujourd’hui, avoir une gestion des données efficace est un élément essentiel pour la compétitivité de votre organisation. Les entreprises sont néanmoins souvent confrontées à des silos de données, ce qui rend leur exploitation longue et coûteuse. De plus, la vitesse, la diversité et le volume des données peuvent submerger les architectures de données traditionnelles. Enfin, la transformation digitale amène à s’appuyer sur de nouveaux socles hébergés chez des fournisseurs Cloud.
Dès lors, les questions suivantes peuvent se poser :
- Comment améliorer la livraison des données et extraire toute la valeur de vos données ? Comment accélérer la prise de décision ?
- Comment rendre les données disponibles et exploitables en temps réel ?
- Comment réduire les coûts informatiques ?
Denodo France vous propose d’aborder les clés de succès pour moderniser efficacement votre architecture de données en 2022. Rejoignez ce nouveau webinar pour comprendre comment la plateforme d’intégration et de gestion de données de Denodo peut vous aider à moderniser votre architecture dans un contexte de transformation digitale.
Les points clés abordés : -
Les bénéfices et défis liés à la modernisation d’une architecture data avec les aspects :
- Hybridation
- Data Mesh et Data Fabric
- Migration et sécurisation de données
- Agilité
- Maîtrise des risques et des coûts
- Cas d’usages et cas clients concrets
Converteo renouvelle son panorama sur les opportunités liées à une infrastructure Data-Lakes. Cette technologie a démontré ses capacités d’exploitation et de valorisation des datas des entreprises et, dans un contexte de mise en conformité RGPD, révèle encore plus son agilité.
Mieux comprendre le Data-Lake :
Littéralement traduit par lac de données, il s’agit d’un espace de stockage permettant le traitement d’informations de plusieurs sources et ce, de manière quasi illimitée et en un temps record.
Le Data-Lake est donc une réelle opportunité et doit être considéré en amont de toute démarche data-driven, que ce soit dans le domaine :
- Du marketing : pour alimenter des campagnes, choisir un lieu d’implantation d’un nouveau magasin ;
- De l’expérience client : pour personnaliser une offre, recommander les produits adéquats ;
- De la business Intelligence : pour créer une vision 360° de ses clients, piloter la pression publicitaire ;
- De la performance opérationnelle : pour réduire ses coûts informatiques, adapter ses ressources en fonction de l’activité.
Infrastructure flexible, elle permet donc un large champ d’analyse qualitative avec des données activables à tout moment en fonction des besoins business.
Discovery Session France: Atelier découverte de la Data VirtualizationDenodo
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Découvrez la Data Virtualization lors d'un atelier organisé à distance pour les professionnels de la donnée mardi 29 octobre. Quel que soit votre rôle, responsables IT, architectes, data scientists, analystes ou CDO, vous découvrirez comment la Data Virtualization permet de livrer des données en temps réel et accéder à tout type de source de données pour en tirer de la valeur.
7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...dibs-conseil
Le Data management consiste à rapprocher des données, soit stockées dans les Systèmes d’Information de l’entreprise, soit provenant de sources externes à l’entreprise afin accroître leur valeur.
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data VirtualizationDenodo
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Reconnu en tant que leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools ainsi que Customers’ Choice 3 années consécutives, Denodo Platform, soutenue par la Data Virtualization, permet une approche moderne de l'intégration, de la gestion et de la livraison des données, en offrant des fonctionnalités clés telles que la couche d'abstraction des données, les requêtes optimisées par l'IA pour les charges de travail analytiques complexes, le data catalog basé sur l'IA/ML, et la gestion de l'infrastructure cloud.
Découvrez lors de cette session d'1h30 en quoi la Logical Data Fabric et la Data Virtualization révolutionnent l'approche métier & IT dans l’accès, la livraison, la consommation, la gouvernance et la sécurisation de vos données, quel que soit l'âge de votre technologie, le format de la donnée ou son emplacement. Cette technologie mature comble le fossé entre l’IT et les utilisateurs métier, et permet des économies considérables en termes de coûts et de temps.
Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022Denodo
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Aujourd’hui, avoir une gestion des données efficace est un élément essentiel pour la compétitivité de votre organisation. Les entreprises sont néanmoins souvent confrontées à des silos de données, ce qui rend leur exploitation longue et coûteuse. De plus, la vitesse, la diversité et le volume des données peuvent submerger les architectures de données traditionnelles. Enfin, la transformation digitale amène à s’appuyer sur de nouveaux socles hébergés chez des fournisseurs Cloud.
Dès lors, les questions suivantes peuvent se poser :
- Comment améliorer la livraison des données et extraire toute la valeur de vos données ? Comment accélérer la prise de décision ?
- Comment rendre les données disponibles et exploitables en temps réel ?
- Comment réduire les coûts informatiques ?
Denodo France vous propose d’aborder les clés de succès pour moderniser efficacement votre architecture de données en 2022. Rejoignez ce nouveau webinar pour comprendre comment la plateforme d’intégration et de gestion de données de Denodo peut vous aider à moderniser votre architecture dans un contexte de transformation digitale.
Les points clés abordés : -
Les bénéfices et défis liés à la modernisation d’une architecture data avec les aspects :
- Hybridation
- Data Mesh et Data Fabric
- Migration et sécurisation de données
- Agilité
- Maîtrise des risques et des coûts
- Cas d’usages et cas clients concrets
Converteo renouvelle son panorama sur les opportunités liées à une infrastructure Data-Lakes. Cette technologie a démontré ses capacités d’exploitation et de valorisation des datas des entreprises et, dans un contexte de mise en conformité RGPD, révèle encore plus son agilité.
Mieux comprendre le Data-Lake :
Littéralement traduit par lac de données, il s’agit d’un espace de stockage permettant le traitement d’informations de plusieurs sources et ce, de manière quasi illimitée et en un temps record.
Le Data-Lake est donc une réelle opportunité et doit être considéré en amont de toute démarche data-driven, que ce soit dans le domaine :
- Du marketing : pour alimenter des campagnes, choisir un lieu d’implantation d’un nouveau magasin ;
- De l’expérience client : pour personnaliser une offre, recommander les produits adéquats ;
- De la business Intelligence : pour créer une vision 360° de ses clients, piloter la pression publicitaire ;
- De la performance opérationnelle : pour réduire ses coûts informatiques, adapter ses ressources en fonction de l’activité.
Infrastructure flexible, elle permet donc un large champ d’analyse qualitative avec des données activables à tout moment en fonction des besoins business.
La Logical Data Fabric au secours de la connaissance clientDenodo
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Le constat aujourd'hui est le manque de connaissances des clients malgré la profusion de données.
Cela fait des années que ce problème persiste et les approches récentes ne le solutionnent pas complétement.
L'avénement de la Data Fabric couplée à une approche logique permet un accès simple, rapide et performance aux données de l'entreprise.
L'approche Data Mesh permet de compléter la création de ce produit de données accessible à tous les domaines métiers de l'organisation.
Simplifier la mise en place d'une stratégie Data Mesh avec DenodoDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3EbMWSe
Le Data Mesh est un nouveau paradigme, essentiel pour la gestion des données aujourd’hui, par une approche distribuée et décentralisée, dans lequel des domaines autonomes exposent leurs propres données en tant que "produits" au reste de l'organisation. Pourquoi mettre en place un Data Mesh ? Le Data Mesh tente de réduire les goulots d'étranglement dus à une dépendance excessive des utilisateurs à des équipes informatiques centralisées, et tire parti des connaissances spécialisées en matière de données que possèdent déjà les experts métier du domaine.
La littérature sur le Data Mesh laisse la mise en œuvre de ces idées très ouverte à chaque organisation ; plus qu'une architecture figée ou une technologie attitrée, c'est une méthode d'organisation pragmatique. Le Data Mesh peut être considéré comme la face organisationnelle des architectures techniques du Data Fabric.
Participez à ce webinar pour en savoir plus sur :
- Les idées clés du Data Mesh et du Data Fabric
- Comment Denodo peut vous aider à mettre en œuvre un Data Mesh
- Comment nos clients utilisent Denodo pour passer de la théorie à la pratique
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data VirtualizationDenodo
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Denodo vous propose une session virtuelle pour découvrir la Logical Data Fabric soutenue par la Data Virtualization. Quel que soit votre rôle, responsable IT, architecte, data scientist, analyste ou CDO, vous découvrirez comment Denodo Platform, la plateforme leader en data intégration, data management et livraison de données en temps réel permet d'accéder à tout type de source de données pour en tirer de la valeur.
Retrouvez Ysance sur le stand E6 à la 3ème édition du Salon Big Data les 1 & 2 avril au CNIT Paris la Défense - Création d'un village technologique et d'un écosystème Big Data avec nos partenaires : Google, MapR Technologies, Talend et Qlik
RGPD : comment la virtualisation des données vous garantit conformité, gouver...Denodo
Regardez la version complète du webinar à la demande ici: https://goo.gl/Ph1iw9
Où se situe la conformité de votre entreprise au RGPD depuis le 25 mai ?
Dans son rapport “Predictions 2018: A year of reckoning”, le cabinet d’analystes Forrester prédisait que 80% des entreprises concernées par le RGPD ne seraient pas en conformité avec le règlement le 25 mai. Et 50% des entreprises non-conformes le seraient intentionnellement...
Pourtant, être conforme au RGPD n’est pas si difficile ! Grâce à la virtualisation des données (Data Virtualization ou DV), votre entreprise peut répondre facilement aux exigences de conformité. La DV facilite une vue d'ensemble sur toutes vos données et permet d'établir des contrôles de sécurité sur toute l'infrastructure. Elle permet de rassembler les multiples sources de données, de les rendre accessibles à partir d'une seule couche, et elle offre des capacités de traçabilité pour surveiller les changements apportés aux données.
Assistez à ce webinar pour apprendre :
• Comment la virtualisation des données fournit une base de conformité au RGPD avec le data catalog, l'audit et la sécurité des données
• Comment vous pouvez activer une seule couche d'accès aux données dans toute l'entreprise avec des mesures de protection.
• Pourquoi la virtualisation des données représente une technologie essentielle pour se conformer à la réglementation
• Comment les clients de Denodo ont mis en place leur conformité.
Session découverte de la Data VirtualizationDenodo
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Denodo vous propose une session virtuelle pour découvrir la Data Virtualization. Quel que soit votre rôle, responsable IT, architecte, data scientist, analyste ou CDO, vous découvrirez comment Denodo Platform, la plateforme leader en data intégration, data management et livraison de données en temps réel permet d'accéder à tout type de source de données pour en tirer de la valeur.
Session découverte de la Data VirtualizationDenodo
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Denodo vous propose une session virtuelle pour découvrir la Data Virtualization. Quel que soit votre rôle, responsable IT, architecte, data scientist, analyste ou CDO, vous découvrirez comment la Data Virtualization permet de livrer des données en temps réel et accéder à tout type de source de données pour en tirer de la valeur.
Point de vue expert: la stratégie “ comptoir des données”Denodo
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François Bouteyre, directeur conseil chez Sopra Steria Next illustre en quelques minutes les attentes, besoins, contraintes datas des métiers.
Pendant cette session, le Directeur Conseil de Sopra Steria revient sur les points d’incompréhensions et de tensions des métiers avec les experts data.
Suite aux échecs successifs des approches traditionnelles, François Bouteyre propose une nouvelle voie pour soutenir les métiers.
En visionnant cette session vidéo, vous allez apprendre:
- à mieux appréhender les concepts de “comptoir des données”
- comment le data mesh, la data fabric et la data virtualization sont compatibles
- comment les entreprises modernes peuvent passer à l’échelle
FinOps Data - FR - par Matthieu Rousseau & Ismael Goulani
Matthieu Rousseau, CEO & Data Engineer Modeo.
Ismael Goulani, CTO & Data Engineer Modeo.
Retour sur le premier prix dans la catégorie "Solution Innovante" du challenge #LaNuitdelaData avec leur solution Stach, plateforme qui aide les équipes Data à mieux comprendre l'utilisation des données par les "consumers", son coût, et son impact carbone.
Quel est l'avenir des stratégies de données?Denodo
Voir: https://bit.ly/31BWK5m
À l'ère du big data, de l'intelligence artificielle et du cloud computing, le volume et la diversité des données ne cessent de croître. Le défi consiste à créer les processus, les normes et les protocoles nécessaires pour mettre l'information au service des entreprises.
Dans ce webinar, nous parlerons des cinq tendances technologiques qui guident les stratégies de données des entreprises du monde entier. Nous verrons comment élever les données au rang d'actif stratégique et avoir une vraie stratégie centrée sur la donnée.
Ne manquez pas ce webinar pour approfondir les points suivants :
- Quelle est l'évolution des architectures d'acquisition et de gestion des données dans les grandes organisations ? En quoi le concept de "data fabric" est-il utile ?
- Comment gérer l'intégration de données distribuées sur plusieurs sites résultant des changements imposés par la migration vers le cloud ?
- Comment les entreprises peuvent-elles monétiser l'infrastructure de données en tant que service construite au cours des dernières années ?
- Comment la data science et l’analytique avancée pilotent et contribuent à accélérer l’acquisition des données ?
- Quel rôle les techniques de NLP et de voice computing peuvent-elles jouer à l'avenir pour l'analyse de données ?
This document provides an overview of blockchain technology and its applications from the perspective of the Director of RMIT Blockchain Innovation Hub. It defines blockchain as a new economic infrastructure that allows records to be maintained in an append-only public ledger. Bitcoin is discussed as an early example of blockchain, combining technologies like cryptography, peer-to-peer networking, and consensus algorithms. Potential uses of blockchain include facilitating trade, creating new economies and currencies, implementing smart contracts, and innovating on governance models. Specific applications highlighted include supply chain management, autonomous machines and the Internet of Things, digital law, and community decision making platforms. The document concludes by discussing blockchain-focused education courses to prepare students for jobs in the emerging blockchain economy.
La Logical Data Fabric au secours de la connaissance clientDenodo
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Le constat aujourd'hui est le manque de connaissances des clients malgré la profusion de données.
Cela fait des années que ce problème persiste et les approches récentes ne le solutionnent pas complétement.
L'avénement de la Data Fabric couplée à une approche logique permet un accès simple, rapide et performance aux données de l'entreprise.
L'approche Data Mesh permet de compléter la création de ce produit de données accessible à tous les domaines métiers de l'organisation.
Simplifier la mise en place d'une stratégie Data Mesh avec DenodoDenodo
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Le Data Mesh est un nouveau paradigme, essentiel pour la gestion des données aujourd’hui, par une approche distribuée et décentralisée, dans lequel des domaines autonomes exposent leurs propres données en tant que "produits" au reste de l'organisation. Pourquoi mettre en place un Data Mesh ? Le Data Mesh tente de réduire les goulots d'étranglement dus à une dépendance excessive des utilisateurs à des équipes informatiques centralisées, et tire parti des connaissances spécialisées en matière de données que possèdent déjà les experts métier du domaine.
La littérature sur le Data Mesh laisse la mise en œuvre de ces idées très ouverte à chaque organisation ; plus qu'une architecture figée ou une technologie attitrée, c'est une méthode d'organisation pragmatique. Le Data Mesh peut être considéré comme la face organisationnelle des architectures techniques du Data Fabric.
Participez à ce webinar pour en savoir plus sur :
- Les idées clés du Data Mesh et du Data Fabric
- Comment Denodo peut vous aider à mettre en œuvre un Data Mesh
- Comment nos clients utilisent Denodo pour passer de la théorie à la pratique
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RGPD : comment la virtualisation des données vous garantit conformité, gouver...Denodo
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Où se situe la conformité de votre entreprise au RGPD depuis le 25 mai ?
Dans son rapport “Predictions 2018: A year of reckoning”, le cabinet d’analystes Forrester prédisait que 80% des entreprises concernées par le RGPD ne seraient pas en conformité avec le règlement le 25 mai. Et 50% des entreprises non-conformes le seraient intentionnellement...
Pourtant, être conforme au RGPD n’est pas si difficile ! Grâce à la virtualisation des données (Data Virtualization ou DV), votre entreprise peut répondre facilement aux exigences de conformité. La DV facilite une vue d'ensemble sur toutes vos données et permet d'établir des contrôles de sécurité sur toute l'infrastructure. Elle permet de rassembler les multiples sources de données, de les rendre accessibles à partir d'une seule couche, et elle offre des capacités de traçabilité pour surveiller les changements apportés aux données.
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• Comment la virtualisation des données fournit une base de conformité au RGPD avec le data catalog, l'audit et la sécurité des données
• Comment vous pouvez activer une seule couche d'accès aux données dans toute l'entreprise avec des mesures de protection.
• Pourquoi la virtualisation des données représente une technologie essentielle pour se conformer à la réglementation
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François Bouteyre, directeur conseil chez Sopra Steria Next illustre en quelques minutes les attentes, besoins, contraintes datas des métiers.
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Suite aux échecs successifs des approches traditionnelles, François Bouteyre propose une nouvelle voie pour soutenir les métiers.
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Matthieu Rousseau, CEO & Data Engineer Modeo.
Ismael Goulani, CTO & Data Engineer Modeo.
Retour sur le premier prix dans la catégorie "Solution Innovante" du challenge #LaNuitdelaData avec leur solution Stach, plateforme qui aide les équipes Data à mieux comprendre l'utilisation des données par les "consumers", son coût, et son impact carbone.
Quel est l'avenir des stratégies de données?Denodo
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À l'ère du big data, de l'intelligence artificielle et du cloud computing, le volume et la diversité des données ne cessent de croître. Le défi consiste à créer les processus, les normes et les protocoles nécessaires pour mettre l'information au service des entreprises.
Dans ce webinar, nous parlerons des cinq tendances technologiques qui guident les stratégies de données des entreprises du monde entier. Nous verrons comment élever les données au rang d'actif stratégique et avoir une vraie stratégie centrée sur la donnée.
Ne manquez pas ce webinar pour approfondir les points suivants :
- Quelle est l'évolution des architectures d'acquisition et de gestion des données dans les grandes organisations ? En quoi le concept de "data fabric" est-il utile ?
- Comment gérer l'intégration de données distribuées sur plusieurs sites résultant des changements imposés par la migration vers le cloud ?
- Comment les entreprises peuvent-elles monétiser l'infrastructure de données en tant que service construite au cours des dernières années ?
- Comment la data science et l’analytique avancée pilotent et contribuent à accélérer l’acquisition des données ?
- Quel rôle les techniques de NLP et de voice computing peuvent-elles jouer à l'avenir pour l'analyse de données ?
This document provides an overview of blockchain technology and its applications from the perspective of the Director of RMIT Blockchain Innovation Hub. It defines blockchain as a new economic infrastructure that allows records to be maintained in an append-only public ledger. Bitcoin is discussed as an early example of blockchain, combining technologies like cryptography, peer-to-peer networking, and consensus algorithms. Potential uses of blockchain include facilitating trade, creating new economies and currencies, implementing smart contracts, and innovating on governance models. Specific applications highlighted include supply chain management, autonomous machines and the Internet of Things, digital law, and community decision making platforms. The document concludes by discussing blockchain-focused education courses to prepare students for jobs in the emerging blockchain economy.
Dans un contexte où la transmission et l'installation d'agriculteurs sont des enjeux cruciaux pour la profession agricole, de nouveaux agriculteurs s'installent chaque année et, parmi eux, certains Bac+5 ou plus. Les cursus des écoles d'ingénieurs n'ont pas vocation à former de futurs agriculteurs. Pourtant, certains apprenants ayant suivi ces cursus BAC + 5, qu'ils soient ou non issus du milieu agricole, tentent l'aventure de l'entrepreneuriat agricole. Qui sont-ils ? Quelles sont leurs motivations et visions ? Comment travaillent-ils ?
Si la baisse de la productivité est effective dans toutes les économies développées... elle est particulièrement marquée en France. Au niveau national, cet essoufflement touche tous les secteurs, et plus particulièrement celui de l’industrie, usuellement caractérisé par des gains de productivité élevés. Depuis la crise Covid, le secteur industriel contribue pour 35 % environ à cette perte, alors qu’il ne représente que 9,3 % de la valeur ajoutée nationale brute en 2023. Dans ce contexte, est-il possible de mener une politique de réindustrialisation du pays sans y associer un objectif de hausse des gains de productivité ?Non rappelle ce Cube. Au contraire, ces deux objectifs, jusqu’alors indépendants l’un de l’autre, sont désormais deux défis à relever conjointement. En analysant les différents explications à la baisse de celle-ci observée en France et dans les autres économies développées, ce Cube suggère que l’augmenter en parallèle d’une politique de réindustrialisation sous-entend une réallocation des facteurs de production vers les entreprises industrielles à fort potentiel. Elle suppose également une une meilleure affectation des ressources.
2. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Plan
1 Introduction
Med AMNAI Business Intelligence 2 / 27
3. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Plan
1 Introduction
2 Les entrepôts de données (Datawarehouse)
Med AMNAI Business Intelligence 2 / 27
4. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Plan
1 Introduction
2 Les entrepôts de données (Datawarehouse)
3 Les magasins de données (Datamarts)
Med AMNAI Business Intelligence 2 / 27
5. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Plan
1 Introduction
2 Les entrepôts de données (Datawarehouse)
3 Les magasins de données (Datamarts)
4 Architecture d'un Datawarehouse
Med AMNAI Business Intelligence 2 / 27
6. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Contexte des Datawarehouse
BI tente de répondre aux questions
• Analyse descriptive : que s'est-il passé ?
• Analyse diagnostique : pourquoi est-il arrivé ?
• Analyse prédictive : que se passera-t-il si nous ne faisons
rien et que les tendances se poursuivent ?
• Analyse prescriptive : que devons-nous faire ? Que se
passera-t-il si nous faisons X ?
Med AMNAI Business Intelligence 3 / 27
7. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Contexte des Datawarehouse
Les données utilisables par les décideurs
Problématique
Domaines d'utilisation des DW
Quelques métiers du décisionnel
Processus de prise de décision
Processus de prise de décision
Contexte des Datawarehouse
• Besoin : prise de décisions stratégiques ;
• Pourquoi : besoin de réactivité ;
• Qui : les décideurs (non informaticiens) ;
• Comment : répondre aux demandes d'analyse des
données, dégager des informations qualitatives nouvelles.
Med AMNAI Business Intelligence 4 / 27
8. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Contexte des Datawarehouse
Les données utilisables par les décideurs
Problématique
Domaines d'utilisation des DW
Quelques métiers du décisionnel
Processus de prise de décision
Processus de prise de décision
Les données utilisables par les décideurs
• Données opérationnelles (de production) :
• Bases de données (Oracle, SQL Server);
• Fichiers, . . . .;
• Paye, gestion des RH, gestion des commandes, . . .;
• Caractéristiques de ces données :
• Distribuées : systèmes éparpillés;
• Hétérogènes : systèmes et structures de données diérents;
• Détaillées : organisation des données selon les processus
fonctionnels, données surabondantes pour l'analyse;
• Peu/pas adaptées à l'analyse : les requêtes lourdes peuvent
bloquer le système transactionnel;
Med AMNAI Business Intelligence 5 / 27
9. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Contexte des Datawarehouse
Les données utilisables par les décideurs
Problématique
Domaines d'utilisation des DW
Quelques métiers du décisionnel
Processus de prise de décision
Processus de prise de décision
Problématique
• Comment répondre aux demandes des décideurs ?
• En donnant un accès rapide et simple à l'information
stratégique;
• En donnant du sens aux données;
• == Mettre en place un système d'information dédié aux
applications décisionnelles :
DataWarehouse (Entrepôts de Données)
Med AMNAI Business Intelligence 6 / 27
10. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Contexte des Datawarehouse
Les données utilisables par les décideurs
Problématique
Domaines d'utilisation des DW
Quelques métiers du décisionnel
Processus de prise de décision
Processus de prise de décision
Domaines d'utilisation des DW
• Banque : Risques d'un prêt, prime plus précise ;
• Santé : Épidémiologie, Risque alimentaire ;
• Commerce : Ciblé la clientèle, Déterminer des
promotions ;
• Logistique : Adéquation demande/production ;
• Assurance : Risque lié à un contrat d'assurance (voiture) ;
Med AMNAI Business Intelligence 7 / 27
11. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Contexte des Datawarehouse
Les données utilisables par les décideurs
Problématique
Domaines d'utilisation des DW
Quelques métiers du décisionnel
Processus de prise de décision
Processus de prise de décision
Quelques métiers du décisionnel
• Strategic Performance Management :
• Déterminer et contrôler les indicateurs clé de la performance
de l'entreprise.
• Finance Intelligente :
• Planier, analyser et diuser l'information nancière. Mesurer
et gérer les risques.
• Human Capital Management (gestion de la relation avec
les employés) :
• Aligner les stratégies RH, les processus et les technologies.
• Customer Relationship Management (gestion de la
relation client) :
• Améliorer la connaissance client, identier et prévoir la
rentabilité client, accroitre l'ecacité du marketing client.
• Supplier Relationship Management (gestion de la
relation fournisseur) :
• Classier et évaluer l'ensemble des fournisseurs. Planier et
piloter la stratégie d'Achat.
Med AMNAI Business Intelligence 8 / 27
12. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Contexte des Datawarehouse
Les données utilisables par les décideurs
Problématique
Domaines d'utilisation des DW
Quelques métiers du décisionnel
Processus de prise de décision
Processus de prise de décision
Processus de prise de décision
Med AMNAI Business Intelligence 9 / 27
13. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Contexte des Datawarehouse
Les données utilisables par les décideurs
Problématique
Domaines d'utilisation des DW
Quelques métiers du décisionnel
Processus de prise de décision
Processus de prise de décision
Processus de prise de décision
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14. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Dénition d'un Datawarehouse (DW)
Les quatre caractéristiques d'un Datawarehouse
Dénition d'un Datawarehouse (DW)
• W. H. Inmon (1996) : Le Datawarehouse est une collection
de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et
historisées, organisées pour le support d'un processus d'aide à
la décision
• Base de données dans laquelle sont déposées après nettoyage
et homogénéisation les informations en provenance des
diérents systèmes de production de l'entreprise (OLTP).
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15. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Dénition d'un Datawarehouse (DW)
Les quatre caractéristiques d'un Datawarehouse
Données orientées sujet
• un DW rassemble et organise des données associées aux
diérentes structures fonctionnelles de l'entreprise, pertinentes
pour un sujet ou thème et nécessaires aux besoins d'analyse.
• Ne tiens pas compte de l'organisation fonctionnelle des
données.
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16. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Dénition d'un Datawarehouse (DW)
Les quatre caractéristiques d'un Datawarehouse
Données intégrées
• Les données résultent de l'intégration de données provenant
(us de données ou mapping) de diérentes sources
pouvant être hétérogènes.
• Normalisation des données.
• Dénition d'un référentiel unique.
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17. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Dénition d'un Datawarehouse (DW)
Les quatre caractéristiques d'un Datawarehouse
Données non volatiles
• Les données du DW sont essentiellement utilisées en
interrogation (consultation) et ne peuvent pas être modifées
(sauf certain cas de rafraîchissement).
• Traçabilité des informations et des décisions prises.
• Copie des données de production.
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18. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Dénition d'un Datawarehouse (DW)
Les quatre caractéristiques d'un Datawarehouse
Historisées (Données datées)
• les données d'un DWreprésentent l'activité d'une entreprise
durant une certaine période (plusieurs années) permettant
d'analyser les variations d'une donnée dans le temps.
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19. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Bases de données et les Datawarehouse
• Ils ont des objectifs diérents et font des traitements
diérents :
• Ils stockent des données diérentes.
• Ils font l'objet de requêtes diérentes.
• SGBD et DW ont besoin d'une organisation diérente des
données.
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20. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Bases de données
• Les SGBD sont des systèmes dont le mode de travail est
transactionnel (OLTP : On-Line Transaction Processing).
• Ils permettent d'insérer, modier, interroger des informations
rapidement, ecacement et en sécurité.
Objectifs principaux
• Sélectionner, ajouter, mettre à jour et supprimer des Tuples.
• Ces opérations sont accessibles à de nombreux utilisateurs.
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21. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Datawarehouse
• Un datawarehouse est un système conçu pour l'aide à la prise
de décision (Mode de travail : OLAP On-Line Analytical
Processing).
• La plupart du temps sont utilisés en lecture.
Objectifs principaux
• Regrouper, organiser des informations provenant de sources
diverses.
• Les intégrer et les stocker pour donner à l'utilisateur une vue
orientée métier.
• Retrouver et analyser les informations facilement et
rapidement.
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22. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Alimentation des Datawarehouse
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23. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Comparaison détaillé
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24. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Comparaison détaillé (suite)
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25. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Notion de Datamart
Interêt d'un Datamart
Notion de Datamart
• Sous-ensemble d'un Datawarehouse.
• Destiné à répondre aux besoins d'un secteur ou d'une
fonction particulière de l'entreprise (Sujet) :
• pour une classe d'utilisateurs;
• pour un besoin d'analyse spécique.
• Point de vue spécique selon des critères métiers.
• comportement de clientèle.
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26. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Notion de Datamart
Interêt d'un Datamart
Intérêt d'un Datamart
• Nouvel environnement structuré et formaté en fonction des
besoins d'un métier ou d'un usage particulier.
• Moins de données que DW :
• Plus facile à comprendre, à manipuler;
• Amélioration des temps de réponse.
• Utilisateurs plus ciblés : DM plus facile à dénir.
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27. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Architecture générale
Flux de données
Diérentes zones de l'architecture
Processus de construction et exploitation d'un DW
Architecture générale
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28. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Architecture générale
Flux de données
Diérentes zones de l'architecture
Processus de construction et exploitation d'un DW
Flux de données
• Flux entrant :
• Extraction : multi-source, hétérogène;
• Transformation : ltrer, trier, homogénéiser, nettoyer;
• Chargement : insertion des données dans l'entrepôt.
• Flux sortant :
• Mise à disposition des données aux utilisateurs (reporting).
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29. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Architecture générale
Flux de données
Diérentes zones de l'architecture
Processus de construction et exploitation d'un DW
Diérentes zones de l'architecture
• Zone de préparation (Staging area) :
• Zone temporaire de stockage des données extraites;
• Réalisation des transformations avant l'insertion dans le DW
(Néttoyage, Normalisation)
• Données souvent détruites après chargement dans le DW
• Zone de stockage (DW, DM) :
• On y transfère les données nettoyées.
• Stockage permanent des données.
• Zone de présentation
• Donne accès aux données contenues dans le DW;
• Peut contenir des outils d'analyse programmés (Rapports,
Requêtes,Algorithmes DATAMINING,...)
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30. Introduction
Introduction
Les entrepôts de données : Datawarehouse (DW)
Comparaison entre BDD et DW
Magasin de données (Datamart)
Architecture d'un Datawarehouse
Architecture générale
Flux de données
Diérentes zones de l'architecture
Processus de construction et exploitation d'un DW
Processus de construction et exploitation d'un DW
• Construction de la BD décisionnelle
• Modélisation conceptuelle des données multiformes et
multi-sources;
• Conception de l'entrepôt de données;
• Alimentation de l'entrepôt (extraire, nettoyer, transformer,
charger);
• Stockage physique des données.
• Sélection des données à analyser
• Besoins d'analyse de l'utilisateur;
• Data marts (Magasins de données);
• Cubes multidimensionnels;
• Tableaux ou tables bidimensionnels;
• Analyse des données
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