Surmontez les complexités du Machine Learning grâce à la nouvelle Sandbox Talend
Ce webinar à la demande est presenté par Talend pour vous faire découvrir la Sandbox Machine Learning.
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Préparation des données – Présentation générale
Le terme « préparation des données » désigne les opérations de nettoyage et transformation qui doivent être appliquées aux données brutes avant leur traitement et analyse. Il s'agit d'un processus très chronophage, mais indispensable à un environnement de Business Intelligence exploitable. Et avec les outils de préparation des données disponibles en libre-service, ce processus est désormais plus facile à exécuter et très efficace.
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Données de streaming et streaming des données –
Apache Kafka et d'autres frameworks spécialisés dans le streaming des données permettent désormais de déplacer et traiter vos données de streaming de manière souple et évolutive.
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Analytique en périphérie – Avantages et inconvénients d’une connaissance immédiate et locale
Un rapport Gartner indique que 90 % des données accumulées par les entreprises ne seront jamais exploitables, et un rapport Experian indique que près de 32 % des données disponibles dans les entreprises américaines sont inexactes. Il n'en demeure pas moins que les données sont la ressource la plus précieuse de toute entreprise. Il est donc inconcevable de les ignorer complètement ou de les laisser dormir dans un data lake dont personne ne se préoccupe jamais. Les data scientists doivent impérativement exploiter leurs gisements de données IoT pour mieux comprendre les différents points de terminaison qui reçoivent ces données et formuler des conclusions permettant de définir un environnement opérationnel plus efficace.
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Surmontez les complexités du Machine Learning grâce à la nouvelle Sandbox Talend
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L’avenir des big data
Les big data ! Le terme fourre-tout utilisé pour décrire la collecte, l'analyse et l'exploitation de volumes considérables de données numériques en vue d'améliorer les opérations des entreprises. Les big data sont en train de transformer rapidement notre façon de vivre, de faire des achats et de mener notre vie quotidienne. Comprendre les big data et savoir les utiliser, c'est déjà préparer votre succès.
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Tests ETL – Présentation générale
Les tests ETL sont appliqués tout au long du processus ETL pour valider, vérifier et garantir la qualité des données tout en évitant la duplication des enregistrements et la perte de données. Ce document vous propose de découvrir les huit étapes des tests ETL, les neuf types de tests ETL, les défis les plus courants, comment identifier les outils les mieux adaptés à vos besoins, etc.
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Qu’est-ce qu’un data lake ?
Un data lake est un emplacement de stockage centralisé qui contient des big data sous un format brut provenant d'un grand nombre de sources. Les avantages du format data lake incitent de nombreuses entreprises à abandonner leurs data warehouses. Découvrez les avantages spécifiques des data lakes, pourquoi ils sont de plus en plus populaires et comment faire vos premiers pas pour en créer un.
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Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning est une technique qui utilise des probabilités statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre par eux-mêmes grâce à leur exposition à différents types de données en entrée. On parle également, mais plus rarement d'« apprentissage automatique [par les machines] ».
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Qu’est-ce que profilage des données ?
Le profilage des données, une affaire sérieuse. Les entreprises qui appliquent des fonctionnalités de profilage à leurs données pour les structurer et les analyser plus efficacement découvrent de nouvelles opportunités de succès et se dotent d'un avantage concurrentiel très net sur le marché.
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Fall ’18 : Mettez vos Millions de Données au Travail
Webinar Talend sur le lancement de Fall '18.
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Comment Partager des Données à Grande Echelle
Présentation des services d’API Cloud de Talend
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Traiter des Données à Grande Echelle tout en Respectant le Budget
Présentation de Spark sans serveur et d'autres mises à jour pour Talend Big Data.
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Hadoop – Présentation générale
Hadoop est un framework Java open source utilisé pour le stockage et traitement des big data. Les données sont stockées sur des serveurs standard peu coûteux configurés en clusters. Le système de fichiers distribué Hadoop supporte des fonctionnalités de traitement concurrent et de tolérance aux incidents.
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Data lake vs data warehouse
Les termes « data lake » et « data warehouse » sont utilisés très couramment pour parler du stockage des big data, mais ils ne sont pas interchangeables (et noter qu'il n'est pas d'usage de rendre ces termes par un équivalent français). Un data lake est un vaste gisement (pool) de données brutes dont le but n'a pas été précisé. Un data warehouse est un référentiel de données structurées et filtrées qui ont déjà été transformées dans un but spécifique.
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MapReduce – Présentation générale
MapReduce est un modèle de programmation disponible dans les environnements Hadoop qui est utilisé pour accéder aux big data stockées dans le Hadoop File System (HDFS). La fonction map analyse les entrées, les paires et les processus et elle produit un autre ensemble de paires intermédiaires en sortie.
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How to Modernize Your Cloud Platform for Big Data Analytics With Talend and Microsoft Azure
Ce guide de l’architecte Cloud décrit 3 architectures de lac de données et d’entrepôts de données Cloud issues de sociétés réelles appartenant à divers secteurs, afin de vous montrer toutes les possibilités offertes par Microsoft Azure et Talend.
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18 minutes pour Comprendre Comment Extraire de l’Information de SAP avec Talend
Webinar à la demande Talend pour mieux comprendre comment construire un data lake agile et gouverné
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ELT ou ETL : Définir la différence
La différence entre l’ETL et l’ELT réside dans le fait que les données sont transformées en informations décisionnelles et dans la quantité de données conservée dans les entrepôts. Découvrez ce que signifie ces différences pour les données décisionnelles, la meilleure approche pour votre entreprise et pourquoi le Cloud est un élément décisif.
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The Forrester Wave™: Big Data Fabric, Q2 2018
Forrester a mené une recherche sur les plateformes big data fabric et les résultats viennent de tomber. Talend est le leader de The Forrester Wave™: Big Data Fabric, Q2 2018.
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Construire un Data Lake Agile et Gouverné
Webinar à la demande Talend pour mieux comprendre comment construire un data lake agile et gouverné
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Comment Utiliser le Machine Learning avec Azure HDinsights et Talend
Ce webinar à la demande est presenté par Talend et Microsoft Azure pour montrer comment traiter les données plus rapidement grâce au support natif de Talend pour Spark sur Azure HDInsight.
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Rapidité et Evolutivité pour vos Projets Big Data en Temps Réel avec Spark et MapR
En regardant ce webinar à la demande, vous découvrirez comment répondre en quelques semaines, au lieu de plusieurs mois, aux exigences spécifiques de votre organisation, et de quelle façon Talend peut vous aider à réussir une architecture de Big Data en temps réel à l’échelle de votre entreprise.
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Data Lakes : Objectifs, Pratiques, Modèles et Plateformes
TDWI a interrogé les plus grands experts dans le domaine de la gestion des données et a découvert quelles sont les 12 priorités pour une implémentation réussie des data lakes.
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Droit au but avec le Big Data
Est-il possible de faire remonter le Stade de Reims ou le RC Lens en Ligue 1 grâce à l'Internet des Objets ?
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