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Sunday, 11 August 2024

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Le Big Data apparaît aujourd'hui comme une continuité logique et une évolution naturelle du décisionnel. Cet article se propose de faire un retour sur les fondamentaux de la Business Intelligence et ce qui a fait son succès. Fondamentaux technologiques data. C'est le premier article d'une série de trois sur le thème « De la BI au Big Data ». Les principes de la Business Intelligence Le décisionnel est basé sur un principe simple: la nécessité de construire une architecture dédiée avec une modélisation adaptée. En effet, l'utilisation directe des bases de production pour l'analyse de données pose trois problèmes principaux: Une dégradation du fonctionnement des applications opérationnelles et de la qualité de service requise (SLA) du fait de la non prévisibilité du nombre et de la nature des requêtes Des temps de réponses aux requêtes insatisfaisants du fait d'un modèle en troisième forme normale (3FN) non adapté à des requêtes d'évolution ou de tendances s'appuyant sur un nombre important de lignes dans les tables (plusieurs millions à plusieurs milliards).

La révolution Data & IA par ceux qui la font La Data a changé les schémas de prise de décision et levé les barrières dans l'analyse des données. Elle apparaît aujourd'hui comme une continuité logique et une évolution naturelle de la révolution numérique, et contribue à la mise en place de nouveaux processus, habitudes et usages. L'écosystème technologique du Big Data est d'une grande richesse, il est en ébullition permanente. Big data les fondamentaux. Nos experts décryptent pour vous les fondamentaux technologiques Data. Informations sur la gestion de vos données et vos droits En envoyant vos données vous acceptez qu'elles soient ainsi recueillies et utilisées par Business & Decision aux fins de traitement de votre demande et d'envoi de toute communication de Business & Decision Vous pourrez à tout moment utiliser le lien de désinscription intégré dans toute communication. En savoir plus sur nos engagements et vos droits sur vos données.

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Un modèle complexe qui nécessite le plus souvent une expertise pour construire les requêtes et qui va à l'encontre de l'autonomie souhaitée par les métiers pour interroger les données. La difficulté ou l'impossibilité de prendre en compte dans les bases opérationnelles les évolutions de structure (catalogue produits, réseau commercial, etc. Big data les fondamentaux site. ) ou l'augmentation de la profondeur d'historique, ce qui constitue pourtant une demande forte des utilisateurs pour suivre et analyser les impacts de certains changements. Les principales avancées Les travaux de Bill Inmon sur l'entrepôt de données et ceux de Ralph Kimball sur la modélisation constituent les fondations du décisionnel que nous connaissons aujourd'hui. Les principales avancées portent principalement sur trois éléments: Une architecture technique dédiée pour le décisionnel constituée d'une base de données pour le stockage, d'un outil de type ETL (Extraction Transformation Loading) pour alimenter la base à partir des systèmes sources et de différents outils pour restituer les informations aux utilisateurs (reporting, analyse, outil statistique, etc. ).

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Le data lake et les formats de stockage (HDFS, in memory…), quelle solution choisir? Les outils pour le stockage et la manipulation des données: Le cloud ou on premise? Les bases de données NoSQL MongoDB Cassandra Redis Les bases de données basées sur des graphes: neo4j Hadoop et son environnement Hive, Pig, MapReduce Ranger pour la sécurité Kafka pour le traitement des flux de données Spark pour le traitement de données et le data analytics Les autres solutions pour les données sur le cloud: Snowflake Redshift...

Une architecture fonctionnelle à plusieurs étages avec un ODS, un entrepôt de données (datawarehouse), des magasins métiers (datamarts), l'ensemble permettant de transformer de la données brutes en informations contextualisées et qualifiées pour des utilisateurs métiers. Une modélisation en étoile (star schema) offrant aux utilisateurs un accès simplifié aux données et d'excellents temps de réponse à leurs requêtes. Cette approche a permis de répondre aux besoins de pilotage des entreprises. La BI a pris de l'importance dans les organisations, les entrepôts se sont étoffés pour couvrir tous les domaines d'activité. Souvent rattaché au début à des pôles applicatifs métiers, le décisionnel est devenu au fil des années une activité reconnue, structurée la plupart du temps autour d'une cellule transverse de la DSI. Pendant plus de vingt ans, le succès ne s'est pas démenti. Les sociétés de l'internet ont été les premières à rencontrer des problèmes, suivies de près par celles de la grande distribution.

Exo Spé: Algues et alimentation (5 pts) Les principaux constituants des huiles végétales et des graisses animales sont des triglycérides d'acides gras (TAG) et majoritairement de l'acide oléique formé lors de la dégradation de l'huile par hydrolyse. Amérique du Nord, Sujet Maths Bac S: la correction complète du sujet du Bac S de Mathématiques Amérique du Nord 2015. Les crises d'épilepsie dépendraient de l'horloge biologique, Séminaire: Substances psychoactives et addictions chez les personnes en situation de vulnérabilité, Appel à projet: Apport à l'oncologie de la physique, de la chimie et des sciences de l'ingénieur, Un grand-père moderne pour les Néandertaliens, La mémoire du 13 novembre se construit peu à peu. Associer un groupe caractéristique à une fonction dans le cas des esters. Tale Spécialité Physique Chimie; Bac S 2013-2020; Bac S 2003-2012; Menu Géographique; L'association. Merci aux collègues du lycée français de Toronto. Le site de Rhynie, situé en Écosse, est un gisement fossilifère exceptionnel daté d'environ – 410 Ma.

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