La colère, la joie, la tristesse, la peur autant d’émotion que l’on peut ressentir, mais comment faire pour les analyser? Ceci fut le sujet de thèse de Monsieur Christophe VAUDABLE qui nous fait le plaisir d’apporter quelques éléments de réponse dans cet article.
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Les bases de données NoSQL sont spécialisées sur des cas d’usage très spécifiques. Parmi ces dernières les bases NoSQL orientées graphes font de plus en plus parler d’elles, mais qu’est-ce que c’est exactement? et à quoi servent-elles ? Venez découvrir des éléments de réponse dans ce nouvel article!
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Venez-découvrir dans cette chronique du datascientist une description du poste de data scientist vue par un spécialiste Monsieur Adrien BOUHOT, ami de l’équipe d’Illustradata.
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Dans un monde où tout va très vite, le besoin d’analyse en temps réel augmente. De nouvelles architectures, telle que l’architecture Lambda, que nous vous présentons dans cet article permettent de répondre à ce besoin.
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Venez-découvrir dans cette chronique du datascientist une description de la datascience vue par un spécialiste Monsieur Adrien BOUHOT, ami de l’équipe d’Illustradata.
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Alors qu’auparavant les systèmes décisionnels utilisaient principalement des systèmes de stockages relationnels, aujourd’hui, d’autres types de stockages sont possibles! Stockage fichiers, stockage graph, stockage colonne… Petite overview des possibilités actuelles de stockage des données dans ce nouvel article!
Complexité : **
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L’écosystème technologique Big Data est très riche et actuellement en ébullition. Il est donc possible de s’y perdre et de ne pas savoir “par où commencer”… Si c’est votre cas, cette article est pour vous! Nous vous y proposons une #cartographie simplifiée et commentée des principales technologies Big Data, du #stockage, à la #dataViz en passant par les #ETL et l’#analytics.
Complexité : **
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Le NoSQL, est un terme très souvent associé au Big Data, mais qu’est ce que c’est exactement ? comment ça marche? et à quoi ça sert? Venez découvrir quelques éléments de réponse dans cette introduction.
Complexité : *
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A coté du mot Big Data, on trouve souvent celui d’Hadoop! mais si la notion de Big Data est assez facilement compréhensible, celle de la technologie phare (Hadoop) permettant de traiter ces Big Data l’est un peu moins.
Cet article (très synthétique, et par conséquent parfois un peu réducteur) a pour but d’expliquer ce qu’est Hadoop: c’est “Hadoop pour les nuls” en une seule page si vous préférez!
Complexité : *
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Nous pensons qu’aujourd’hui BI et Big Data ne s’opposent pas, mais se complètent. Les plateformes BI dans lesquelles les entreprises ont souvent beaucoup investi sont parfaitement adaptées aux traitements des données structurées (référentiels clients, transactions…). Une plateforme Big Data, elle, peut permettre aux entreprises d’analyser de nouvelles données (non structurées, en grande quantité) ou encore de faire tourner les traitements couteux en ressources afin de décharger et d’optimiser leur plateforme BI actuelle (calcul de segmentation client…)
Complexité : *
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