Edmond Cissé. URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données edcisse@uraeus-consult.com
|
|
|
- Marthe Dumas
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Edmond Cissé URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données
2 Historique du BI Depuis 20 ans, le marché BI est stable et maintenu dans des zones de confort empêchant les innovations technologiques (internet et stockage massif) disponibles de près de 10 ans d'émerger et de faire évoluer les pratiques décisionnelles. La pression des directions métiers est très forte «L'IT a du mal à suivre le rythme des demandes de notre équipe en charge du traitement analytique qui est trop en avance pour la fonction technologique.» «Je ne peux pas expliquer à mon DG que les prévisions ne sont optimisées car que nous n'avons pas suffisamment de flexibilité et de contrôle sur les données nécessaires» «Je suis obligé de mettre en place une infrastructure dédiée autonome adaptée à nos besoins, avec son propre entrepôt. J'ai une certaine autonomie budgétaire!» «Les informations dont nous avons besoin sont en silos et réparties à travers différentes bases de données!» Sophia Antipolis 01 Juil Edmond Cissé 2
3 Les exigences métiers Nouvelles sources de données hors du périmètre référentiel de l'entreprise Analyse exploratoire de données non-structurées et non-modélisées BI dédié à usage ponctuel (POC) dans un délai raisonnable et à coût maîtrisé Oui à l'appel du BigData mais... 75% des décideurs français interrogés portent un intérêt au big data Projets conduits (6%) - en cours - budget inconnu (31%), pas de projet (38%) Telcom, Banque/Assurance, Distribution.. Sophia Antipolis 01 Juil Edmond Cissé 3
4 Les principaux freins au l'adoption du BigData Difficulté à identifier des gains concrets ou du ROI pour vendre le projet en interne Manque de budget Difficulté à identifier l'impact potentiel sur les SID en place Manque de compétences et de ressources en interne Manque d'initiative ou de compréhension de la DG Pas de connaissance des solutions/offres Mauvaise qualité des données Les principaux risques Frein à la performance analytique et décisionnelle de l entreprise Promotion par les DG métiers d'outils agiles pour pallier aux défiences du SID Contournement de l'it : entrepôts et infrastructures BI parallèles Mise en péril de la chaîne décisionnelle de l'entreprise Sophia Antipolis 01 Juil Edmond Cissé 4
5 DataLab : Clef de voûte du système décisionnel? Qu'est qu'un Data Lab? Un DataLab (ou laboratoire de données) est un environnement exploratoire analytique agile qui orchestre des compétences statistiques, métiers et informatiques dans l'objectif de révéler le sens des données en expérimentant des algorithmes statistiques, de prévision et de modélisation prédictive. Il intègre d'emblée ou à terme les technologies big data et fait usage d'outils BI novateurs. Les réponses d'un DataLab Il permet de découvrir, de collecter, de qualifier, de valider des données externes Il est dédié même si à usage ponctuel pour analyses et études à des fins de POC Il est ouvert, accessible pour toute expérimentation tant métier que technique Il est construit en tenant compte des régles de gouvernance incontournables Son architecture doit être très flexible et hautement modulaire Sophia Antipolis 01 Juil Edmond Cissé 5
6 Illustration d'un Data Lab Année : 2009 Contexte : mission Air&Santé diligentée par une collectivé et CHU Objectif : Recherche de lien (inférence) entre la densité de séjours hospitaliers et les caractéristiques environnementales choisies sur une zone géographique. IRIS - LabSTIC de l'uns Médecin - Responsable scientifique Ingénieur biostatisticienne, gestion des données médicaux-économiques Ingénieur géomaticien, gestion des données géographiques Architecte système décisionnel et analytique Méthode : Croisement de données d'orignes médico-economiques d'activité, environnementales, géographiques, structurelles, démographiques. Sophia Antipolis 01 Juil Edmond Cissé 6
7 Illustration d'un Data Lab Sources et natures variées Brutes, semi-structurées, à formats variables et volumineuses, Couvertures, échelles spatiotemporelles différentes 01 Juil Edmond Cissé 7
8 01 Juil Edmond Cissé 8
9 Illustration d'un Data Lab 01 Juil Edmond Cissé 9
10 Illustration d'un Data Lab 01 Juil Edmond Cissé 10
11 Illustration d'un Data Lab La plateforme a permis : - de valider le choix et la pertinence des différentes sources de données - de collecter, nettoyer et générer de nouvelles données plus adaptées - d'observer des possibilités de corrélation (en se gardant de toute analyse) La plateforme a pu être adaptée pour des travaux épidémiologiques des cancers en moins de 6 mois par un stagiaire en Ingénierie de la Santé Améliorations possibles - Gain en temps de traitements - Possibilité d'une observation proche temps-réel grâce à un accès aux données issues des réseaux sociaux et des données environnementales - Passage de GoogleMaps à OpenStreetMap 01 Juil Edmond Cissé 11
12 Edmond Cissé URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données MERCI! 12
accompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014
accompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014 Big Data au-delà du "buzz-word", un vecteur d'efficacité et de différenciation business
BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I.
BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I. QUELLES PERSPECTIVES POUR LES 20 PROCHAINES ANNEES? 22 MARS 2013 CHARLES PARAT, DIR. INNOVATION adoption L ADOPTION DES EVOLUTIONS B.I. EST LENTE BIGDATA BUZZ MAINFRAME
RÉSUMÉ DESCRIPTIF DE LA CERTIFICATION (FICHE RÉPERTOIRE)
RÉSUMÉ DESCRIPTIF DE LA CERTIFICATION (FICHE RÉPERTOIRE) Intitulé (cadre 1) Domaine : Sciences, Technologies, Santé Licence professionnelle : Dénomination Nationale «Systèmes informatiques et logiciels»
Titre : La BI vue par l intégrateur Orange
Titre : La BI vue par l intégrateur Orange Résumé : L entité Orange IT&L@bs, partenaire privilégié des entreprises et des collectivités dans la conception et l implémentation de SI Décisionnels innovants,
DocForum 18 Juin 2015. Réussites d un projet Big Data Les incontournables
DocForum 18 Juin 2015 Réussites d un projet Big Data Les incontournables Vos interlocuteurs Mick LEVY Directeur Innovation Business mick.levy@businessdecision.com 06.50.87.13.26 @mick_levy 2 Business &
VOTRE EXPERT MÉTIER. www.ordirope.fr commercial@ordirope.fr
VOTRE EXPERT MÉTIER 2, quai du Commerce - C.P. 731 69256 LYON CEDEX 09 Tél : 04 72 53 33 33 Fax : 04 72 53 33 34 www.ordirope.fr commercial@ordirope.fr Éditeur de Ordirope, éditeur de Nous partageons le
Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data
Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data Approches & opportunités face aux enjeux de volume, variété et vélocité France, 2012-2014 28 mars 2013 Ce document
Introduction Big Data
Introduction Big Data SOMMAIRE Rédacteurs : Réf.: SH. Lazare / F. Barthélemy AXIO_BD_V1 QU'EST-CE QUE LE BIG DATA? ENJEUX TECHNOLOGIQUES ENJEUX STRATÉGIQUES BIG DATA ET RH ANNEXE Ce document constitue
Des données à la connaissance client. A la découverte de la plateforme de connaissance client knowlbox
Des données à la connaissance client A la découverte de la plateforme de connaissance client knowlbox Livre blanc mai 2013 A l heure du Big Data, les entreprises s interrogent davantage sur leurs données.
IODAA. de l 1nf0rmation à la Décision par l Analyse et l Apprentissage / 21
IODAA de l 1nf0rmation à la Décision par l Analyse et l Apprentissage IODAA Informations générales 2 Un monde nouveau Des données numériques partout en croissance prodigieuse Comment en extraire des connaissances
Découverte et investigation des menaces avancées PRÉSENTATION
Découverte et investigation des menaces avancées PRÉSENTATION AVANTAGES CLÉS RSA Security Analytics offre les avantages suivants : Surveillance de la sécurité Investigation des incidents Reporting sur
AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence
AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence Gestion de la Performance, Business Intelligence, Big Data Domaine d expertise «Business Intelligence» Un accompagnement adapté à votre métier dans toutes
IBM Software Big Data. Plateforme IBM Big Data
IBM Software Big Data 2 Points clés Aide les utilisateurs à explorer de grands volumes de données complexes Permet de rationaliser le processus de développement d'applications impliquant de grands volumes
GENIE STATISTIQUE GESTION DES RISQUES ET INGENIERIE FINANCIERE MARKETING QUANTITATIF ET REVENUE MANAGEMENT
Remarque : Tous les cours sont en français, sauf contre-indication. Pour des traductions anglaises des titres, des descriptifs, et plus de renseignements, consultez l intégralité du Programme des enseignements
Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise.
Solutions PME VIPDev Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise. Cette offre est basée sur la mise à disposition de l ensemble de nos compétences techniques et créatives au service
Londres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft
COMMENT MAITRISER LA GESTION DES APPROVISIONNEMENTS ET DES STOCKS DE MEDICAMENTS
1 sur 9 COMMENT MAITRISER LA GESTION DES APPROVISIONNEMENTS ET DES STOCKS DE MEDICAMENTS (L'article intégral est paru dans Gestions Hospitalières n 357 de juin-juillet 1996) Pour plus d'informations concernant
20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -"Big Data par l'exemple" -Julien DULOUT
20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013 20 ans du SIAD -"BigData par l'exemple" -Julien DULOUT Qui a déjà entendu parler du phénomène BigData? Qui a déjà
Chapitre 9 : Informatique décisionnelle
Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Sommaire Introduction... 3 Définition... 3 Les domaines d application de l informatique décisionnelle... 4 Architecture d un système décisionnel... 5 L outil Oracle
www.bluestone.fr 55, rue du Faubourg Montmartre 75009 Paris +33 (0)1 53 35 02 10 contact@bluestone.fr
www.bluestone.fr 55, rue du Faubourg Montmartre 75009 Paris +33 (0)1 53 35 02 10 contact@bluestone.fr Une équipe de 120 Data Scientists, dont les compétences couvrent l intégralité du spectre d intervention
Les ERP. Enterprise Resource Planning
Les ERP Enterprise Resource Planning Plan L'entreprise Structure Environnement Organisation Les ERP Définition Caractéristiques Architecture Coûts. Fonctions Exemples Le projet ERP L'EDI EAI Etude de cas
Position du CIGREF sur le Cloud computing
Position du CIGREF sur le Cloud computing Septembre 2010 Cette position est le fruit d un groupe de réflexion ayant rassemblé les Directeurs des Systèmes d Information de grandes entreprises, au premier
Londres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft
Pourquoi intégrer le Big Data à son organisa3on?
Pourquoi intégrer le Big Data à son organisa3on? Yvan Robert, VP Affaires Stratégiques Emmanuel Faug, Resp. pra>que BI Colloque 2014 Big Data Agenda Qui sommes nous? L importance de l information Méthodes
Mesures DNS à l ère du Big Data : outils et défis. JCSA, 9 juillet 2015 Vincent Levigneron, Afnic
Mesures DNS à l ère du Big Data : outils et défis JCSA, 9 juillet 2015 Vincent Levigneron, Afnic Sommaire 1. Mesures DNS réalisées par l Afnic 2. Volumes et biais 3. Limitations 4. Pourquoi une approche
Vision prospective et obstacles à surmonter pour les assureurs
smart solutions for smart leaders Le «Big Data» assurément Rédigé par Pascal STERN Architecte d Entreprise Vision prospective et obstacles à surmonter pour les assureurs Un avis rendu par la cour de justice
Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours
Information du cours Informatique décisionnelle et data mining www.lia.univ-avignon.fr/chercheurs/torres/cours/dm Juan-Manuel Torres juan-manuel.torres@univ-avignon.fr LIA/Université d Avignon Cours/TP
Cette première partie pose les enjeux de la BI 2.0 et son intégration dans le SI de l entreprise. De manière progressive, notre approche situera le
Partie I BI 2.0 Cette première partie pose les enjeux de la BI 2.0 et son intégration dans le SI de l entreprise. De manière progressive, notre approche situera le SI classique avec l intégration de la
Maîtriser les mutations
Maîtriser les mutations Avec UNE Supply chain AGILE La réflexion porte ses fruits www.cereza.fr TALAN Group Notre savoir-faire : maîtriser les mutations et en faire une force pour l entreprise Cereza,
Alphonse Carlier, Intelligence Économique et Knowledge Management, AFNOR Éditions, 2012.
1 Du même auteur chez le même éditeur Alphonse Carlier, Intelligence Économique et Knowledge Management, AFNOR Éditions, 2012. AFNOR 2013 Couverture : création AFNOR Éditions Crédit photo 2011 Fotolia
Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014
Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014 1 Classiquement, le Big Data se définit autour des 3 V : Volume, Variété et
Entrepôt de données 1. Introduction
Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s agissait de constituer une base de
Pour une entreprise plus performante
Pour une entreprise plus performante Smart Technology Services Raison Sociale - Smart Technology Services llc Pôle d activités - Service et conseil dans la technologie de l information Pôle d activités
Smart City Pour relever les défis d urbanisation et de mobilité du futur. Raphael Rollier 05/2015
Smart City Pour relever les défis d urbanisation et de mobilité du futur Raphael Rollier 05/2015 Orateurs Marilyne Andersen Loïc Lepage Olivier de Watteville Raphael Rollier Doyenne de la faculté ENAC,
Enquête 2014 de rémunération globale sur les emplois en TIC
Enquête 2014 de rémunération globale sur les emplois en TIC Enquête 2014 de rémunération globale sur les emplois en TIC Les emplois repères de cette enquête sont disponibles selon les trois blocs suivants
BI SWISS FORUM (ecom / SITB)
2015 04 21 - GENEVA BI SWISS FORUM (ecom / SITB) LE BIG DATA A L ASSAUT DES ZONES DE CONFORT TECH ET BUSINESS WWW.CROSS-SYSTEMS.CH GROUPE MICROPOLE 1100 COLLABORATEURS DONT 130 EN SUISSE +800 CLIENTS 27
Cabinet de Conseil Spécialisé dans le Cloud Computing
Cabinet de Conseil Spécialisé dans le Cloud Computing Sommaire 1. Pourquoi avoir créé Nuageo? 2. Nos Valeurs 3. Nos Forces 4. Nos Offres 5. Les Fondateurs 6. Nous Contacter 1. Pourquoi avoir créé Nuageo?
Quels outils pour prévoir?
modeledition SA Quels outils pour prévoir? Les modèles de prévisions sont des outils irremplaçables pour la prise de décision. Pour cela les entreprises ont le choix entre Excel et les outils classiques
CQP ADMINISTRATEUR DE BASES DE DONNÉES (ABD) ----------------------------------------------------------------------------------------------------
ORGANISME REFERENCE STAGE : 26587 20 rue de l Arcade 75 008 PARIS CONTACT Couverture : M. Frédéric DIOLEZ Paris, Lyon, Bordeaux, Rouen, Toulouse, Marseille, Tél. : 09 88 66 17 40 Strasbourg, Nantes, Lille,
Migration SAP HANA de PASàPAS : SAP BI, la suite logique
SAP Customer Success Story Services & IT PASàPAS 2014 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. Migration SAP HANA de PASàPAS : SAP BI, la suite logique Crédit photos : Rédaction OnChannel
Conseil opérationnel en organisation, processus & système d Information. «Valorisation, Protection et Innovation de votre Patrimoine Numérique»
"Innovation, Valorisation et Protection du Patrimoine Numérique!" Conseil opérationnel en organisation, processus & système d Information «Valorisation, Protection et Innovation de votre Patrimoine Numérique»
BIG DATA et DONNéES SEO
BIG DATA et DONNéES SEO Vincent Heuschling vhe@affini-tech.com @vhe74 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 1 Agenda Affini-Tech SEO? Application Généralisation 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte
Vue Générale et Cas d Usage
Vue Générale et Cas d Usage Avril 2014 PARTENAIRE 1 Semsoft en bref Solution Société Data Integration for Business Users : all external and internal data aggregated on demand as in one excel file No Data
DU RÉSEAU AU BIG DATA UNE OFFRE GLOBALE DE GESTION DE LA DONNÉE. Bruno Fleisch - Responsable Produits Tarik Hakkou Responsable du pôle «Data»
DU RÉSEAU AU BIG DATA UNE OFFRE GLOBALE DE GESTION DE LA DONNÉE Bruno Fleisch - Responsable Produits Tarik Hakkou Responsable du pôle «Data» BT, UN LEADER MONDIAL BT est l une des premières entreprises
BI2B est un cabinet de conseil expert en Corporate Performance Management QUI SOMMES-NOUS?
SOMMAIRE Qui sommes nous? page 3 Notre offre : Le CPM, Corporate Performance Management page 4 Business Planning & Forecasting page 5 Business Intelligence page 6 Business Process Management page 7 Nos
Informatique Médicale & Ingénierie des Connaissances Pour la e-santé
Li ics Laboratoire d Informatique Médicaleet d Ingénierie des Connaissances en e-santé Projet de création d une UMR Inserm Université Pierre et Marie Curie, Université Paris Nord Informatique Médicale
WHITE PAPER Une revue de solution par Talend & Infosense
WHITE PAPER Une revue de solution par Talend & Infosense Master Data Management pour les données de référence dans le domaine de la santé Table des matières CAS D ETUDE : COLLABORATION SOCIALE ET ADMINISTRATION
Transformez votre manière de travailler grâce à un logiciel de BPM moderne. DANS LE CLOUD
Transformez votre manière de travailler grâce à un logiciel de BPM moderne. PROCESSUS MOBILE SOCIAL DONNÉES SUR SITE CLIENT DANS LE CLOUD Une plateforme de travail moderne Les technologies mobiles et les
DOSSIER SOLUTION CA ERwin Modeling. Comment gérer la complexité des données et améliorer l agilité métier?
DOSSIER SOLUTION CA ERwin Modeling Comment gérer la complexité des données et améliorer l agilité métier? CA ERwin Modeling fournit une vue centralisée des définitions de données clés afin de mieux comprendre
Anticiper pour avoir une innovation d'avance : le leitmotiv de Pierre Jouniaux, entrepreneur du big data!
Anticiper pour avoir une innovation d'avance : le leitmotiv de Pierre Jouniaux, entrepreneur du big data! Pierre Jouniaux http://www.safety line.fr CV : Pierre Jouniaux, ingénieur aéronautique, pilote
Conférence Big Data Paris
Conférence Big Data Paris Zouheir Guédri Directeur Consulting - PwC 20 Mars 2012 Consulting Academy February 2011 Agenda 1. Qu est-ce que la Big Data? 2. Que constatent les entreprises? 3. La Big Data,
Hardis Group Jeudi 28 mai 2015
Hardis Group Jeudi 28 mai 2015 L univers d HARDIS GROUP ACTEUR DE L IT, DEPUIS 30 ANS AU SERVICE DE LA TRANSFORMATION ET DE LA PERFORMANCE DES ENTREPRISES_ CHIFFRES CLEFS 670 collaborateurs 5 agences en
Comment réussir son projet de Master Data Management?
Comment réussir son projet MDM? Table des matières Comment réussir son projet de Master Data Management?...... 2 Un marché en croissance..... 2 Les démarches qui réussissent... 2 A quels projets métiers
B.I. «maison»: sexy or not? Expérience de la CMSE
B.I. «maison»: sexy or not? Expérience de la CMSE Benoît Libert Séminaire stratégique pour décideurs du monde hospitalier 18 octobre 2012 - Genval Plan - La CMSE et sa cellule de gestion - Le choix de
L Usine Digitale / GT Nexus & Cap Gemini juin 2015 ETUDE : LA TRANSFORMATION NUMÉRIQUE DES ENTREPRISES
L Usine Digitale / GT Nexus & Cap Gemini juin 2015 ETUDE : LA TRANSFORMATION NUMÉRIQUE DES ENTREPRISES L ENQUÊTE Méthodologie Etude quantitative en ligne Cible Secteurs Industrie, Services aux entreprises,
La dernière base de données de Teradata franchit le cap du big data grâce à sa technologie avancée
Communiqué de presse Charles-Yves Baudet Twitter: Les clients de Teradata Teradata Corporation peuvent dan.conway@teradata.com tirer parti de plusieurs + 33 1 64 86 76 14 + 33 (0) 1 55 21 01 48/49 systèmes,
ITIL V3. Exploitation des services : Les processus
ITIL V3 Exploitation des services : Les processus Création : juin 2013 Mise à jour : juin 2013 A propos A propos du document Ce document de référence sur le référentiel ITIL V3 a été réalisé en se basant
Big Data: comment passer de la stratégie à la mise en œuvre? Big Data Paris Mars 2015
Big Data: comment passer de la stratégie à la mise en œuvre? Big Data Paris Mars 2015 Jean-David Benassouli Managing Director, Responsable France de la practice Digital Data management +33 6 79 45 11 51
Ici, le titre de la. Tableaux de bords de conférence
Ici, le titre de la Tableaux de bords de conférence pilotage d entreprise, indicateurs de performance reporting et BI quels outils seront incontournables à l horizon 2010? Les intervenants Editeur/Intégrateur
WEB15 IBM Software for Business Process Management. un offre complète et modulaire. Alain DARMON consultant avant-vente BPM alain.darmon@fr.ibm.
WEB15 IBM Software for Business Process Management un offre complète et modulaire Alain DARMON consultant avant-vente BPM alain.darmon@fr.ibm.com Claude Perrin ECM Client Technical Professional Manager
ITIL V2. La gestion des incidents
ITIL V2 La gestion des incidents Création : novembre 2004 Mise à jour : août 2009 A propos A propos du document Ce document de référence sur le référentiel ITIL a été réalisé en 2004 et la traduction des
SÉRIE NOUVELLES ARCHITECTURES
SÉRIE NOUVELLES ARCHITECTURES Alerte au tsunami des données : les entreprises doivent prendre la vague maintenant! Quels sont les faits qui sous-tendent cette réalité? Quelles entreprises sont aujourd
Big Data et l avenir du décisionnel
Big Data et l avenir du décisionnel Arjan Heijmenberg, Jaspersoft 1 Le nouveau monde des TI L entreprise en réseau de McKinsey McKinsey sur le Web 2.0 McKinsey Global Institute, décembre 2010 Emergence
Business Intelligence avec SQL Server 2012
Editions ENI Business Intelligence avec SQL Server 2012 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel Collection Solutions Informatiques Extrait Alimenter l'entrepôt de données avec SSIS Business
TOP. année promet d être BIG (Business Intelligence Growth) PRINCIPALES TENDANCES EN MATIÈRE DE SOLUTIONS DÉCISIONNELLES POUR 2013
0 Cette TOP 10 PRINCIPALES TENDANCES EN MATIÈRE DE SOLUTIONS DÉCISIONNELLES POUR 2013 année promet d être BIG (Business Intelligence Growth) Quel est le bilan de l année 2012 en matière de solutions décisionnelles?
10 USAGES DE QLIK POUR AFFINER VOS ANALYSES FINANCIÈRES. Customer Success Stories 2015
10 USAGES DE QLIK POUR AFFINER VOS ANALYSES FINANCIÈRES Customer Success Stories 2015 10 USAGES DE QLIK POUR AFFINER VOS ANALYSES FINANCIÈRES Ces exemples d applications et de développements sur mesure
transformer en avantage compétitif en temps réel vos données Your business technologists. Powering progress
transformer en temps réel vos données en avantage compétitif Your business technologists. Powering progress Transformer les données en savoir Les données sont au cœur de toute activité, mais seules elles
Comment lutter efficacement contre la fraude à l assurance
Comment lutter efficacement contre la fraude à l assurance 1 En cette période de tension sur leur rentabilité et de pression sur les tarifs, les assureurs soulignent la nécessité de renforcer leur dispositif
1 er Avril 2015 Data Science & Big Data Etat de l art Donner plus d intelligence aux données
1 er Avril 2015 Data Science & Big Data Etat de l art Donner plus d intelligence aux données Votre interlocuteur Didier Gaultier Directeur Data Science Business & Decision Professeur de Statistique à l
LA DIVULGATION INTELLIGENTE DES DONNEES A L'HEURE DES BIG DATA
LA DIVULGATION INTELLIGENTE DES DONNEES A L'HEURE DES BIG DATA Une approche politiques publiques Données personnelles / traitement pénal des infractions CNIL 1 Journée AFDIT 22.2.2013 BIG DATA L'un des
Cloud Computing, discours marketing ou solution à vos problèmes?
Cloud Computing, discours marketing ou solution à vos problèmes? Henri PORNON 3 avril 2012 IETI Consultants 17 boulevard des Etats-Unis - F-71000 Mâcon Tel : (0)3 85 21 91 91 - fax : (0)3 85 21 91 92-
LES DONNÉES : VOTRE AVANTAGE CONCURRENTIEL
Bonjour, LES DONNÉES : VOTRE AVANTAGE CONCURRENTIEL! PHILIPPE NIEUWBOURG @NIEUWBOURG! SAS FORUM ANALYTIQUE MONTRÉAL, 27 MAI 2014 Bienvenue dans le monde des données volumineuses ou massives.! Qui a un
La rationalisation Moderniser l organisation pour dynamiser l entreprise
La rationalisation Moderniser l organisation pour dynamiser l entreprise - la transformation en marche - 1 Les enjeux de la rationalisation Qu est ce que c est? Pour qui? Etymologie : du latin ratio, calcul,
Que faire des data? 04/06/2015
Que faire des data? 04/06/2015 2 minutes pour le BigData Le Big Data Volume : la dimension du teraoctet est dépassée Variété : données structurées (relationnelle) et non structurées Vélocité : création,
Business Intelligence et Data Visualisation
livre blanc Business Intelligence et Data Visualisation Perspectives pour la DSI par Mouloud Dey, SAS France Sommaire 1 Introduction 1 Les données du problème 2 La menace fantôme 4 Les nouveaux besoins
Business Intelligence : Informatique Décisionnelle
Business Intelligence : Informatique Décisionnelle On appelle «aide à la décision», «décisionnel», ou encore «business intelligence», un ensemble de solutions informatiques permettant l analyse des données
Efficacité Energétique Diminuez vos coûts de production. Programme Energy Action pour l industrie
Efficacité Energétique Diminuez vos coûts de production Programme Energy Action pour l industrie Un programme d économies d énergie. Les solutions Energy Action de Schneider Electric. Des économies d énergie
Catalogue des stages Ercom 2013
Catalogue des stages Ercom 2013 Optimisations sur Modem LTE Poste basé à : Caen (14) Analyse et optimisation des performances des traitements réalisés dans un modem LTE. - Profiling et détermination des
Inscriptions : 0800 901 069 - Renseignements : 33 (0)1 44 45 24 35 - education.france@sap.com
FORMATION SAP BUSINESSOBJECTS BUSINESS INTELLIGENCE PLATFORM 4.x Du lundi 3 au vendredi 7 juin 2013 http://www.sap.com/france/services/education/newsevents/index.epx 1 Vous êtes clients SAP BusinessObjects
ManageEngine IT360 : Gestion de l'informatique de l'entreprise
ManageEngine IT360 Présentation du produit ManageEngine IT360 : Gestion de l'informatique de l'entreprise Améliorer la prestation de service à l'aide d'une approche intégrée de gestion des performances
Liège, le 23 avril 2015. APPEL INTERNE et EXTERNE AUX CANDIDATURES N 2015/073
Centre Hospitalier Universitaire de Liège Domaine Universitaire du Sart Tilman B35 4000 LIEGE 1 www.chuliege.be Département de Gestion des Ressources Humaines Service Recrutement Liège, le 23 avril 2015
PROGICIELS DE GESTION INTÉGRÉS SOLUTIONS DE REPORTING
PROGICIELS DE GESTION INTÉGRÉS SOLUTIONS DE REPORTING 8 rue de Prague 75012 Paris contact@predixia.com DES SOLUTIONS SIMPLES ET INNOVANTES POUR LA GESTION ET LE PILOTAGE DE VOTRE ACTIVITÉ CONCEVOIR TRÉSORERIE
S e r v i r l e s clients actuels de maniè r e e f f ic a ce grâce a u «Co n s u m er Insight»
Siège mondial : 5 Speen Street Framingham, MA 01701 États-Unis P.508.935.4400 F.508.988.7881 www.idc-ri.com S e r v i r l e s clients actuels de maniè r e e f f ic a ce grâce a u «Co n s u m er Insight»
Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data.
Big Data De la stratégie à la mise en oeuvre Description : La formation a pour objet de brosser sans concession le tableau du Big Data. Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision
Activités informatiques du BCCDC
Activités informatiques du BCCDC Atelier sur la surveillance en santé environnementale Le 26 février 2013 Informatique en santé publique Application de disciplines clés pour la santé publique Science de
Solution de stress test Moody s Analytics
Solution de stress test Moody s Analytics Solution de stress test Moody s Analytics Moody s Analytics propose aux établissements financiers une couverture exhaustive de l intégralité du processus de stress
Conseil et Ingénierie des Systèmes d Information d Entreprise
Conseil et Ingénierie des Systèmes d Information d Entreprise Le Groupe Khiplus SAS KHIPLUS Management Société holding animatrice du groupe SAS KHIPLUS Advance Conseil et ingénierie de Systèmes d Information
Les Entrepôts de Données
Les Entrepôts de Données Grégory Bonnet Abdel-Illah Mouaddib GREYC Dépt Dépt informatique :: GREYC Dépt Dépt informatique :: Cours Cours SIR SIR Systèmes d information décisionnels Nouvelles générations
Bases de Données Avancées
1/26 Bases de Données Avancées DataWareHouse Thierry Hamon Bureau H202 - Institut Galilée Tél. : 33 1.48.38.35.53 Bureau 150 LIM&BIO EA 3969 Université Paris 13 - UFR Léonard de Vinci 74, rue Marcel Cachin,
Pentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir
Pentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir Pentaho lie étroitement intégration de données et analytique. En effet, les services informatiques et les utilisateurs métiers peuvent accéder aux
MANAGEMENT DES SYSTEMES D INFORMATION ET DE PRODUCTION MSIP
MANAGEMENT DES SYSTEMES D INFORMATION ET DE PRODUCTION MSIP METHODES & CONCEPTS POUR UNE INGENIERIE INNOVANTE Ecole Nationale Supérieure des Mines de Rabat Département INFORMATIQUE www.enim.ac.ma MANAGEMENT
L architecture d entreprise ou comment prendre une longueur d avance
POINT DE VUE L architecture d entreprise ou comment prendre une longueur d avance Delivering Transformation. Together. Pascal SILVESTRE Directeur en charge de l offre Architecture d Entreprise au sein
SMALL DATA DANS LA VEILLE
SMALL DATA DANS LA VEILLE Collecte et valorisation de l information stratégique dans l entreprise OCP El Jadida 25 Septembre 2014 25 Septembre 2014 OCP - El Jadida 2 Ordre du jour Définitions Etat de la
Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04
Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Introduction du cours Auteurs : Raphaël Fournier-S niehotta, Philippe Rigaux, Nicolas Travers prénom.nom@cnam.fr Département d informatique Conservatoire
LES NOUVEAUX FACTEURS DE COMPÉTITIVITÉ BASÉS SUR LA 3 ÈME PLATEFORME INFORMATIQUE. Sébastien LAMOUR IDC Research & Consulting Manager
LES NOUVEAUX FACTEURS DE COMPÉTITIVITÉ BASÉS SUR LA 3 ÈME PLATEFORME INFORMATIQUE Sébastien LAMOUR IDC Research & Consulting Manager LA 3 ÈME PLATEFORME INFORMATIQUE Santé publique Smart grids Smart buildings
Masses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA
Masses de données 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA Rédacteurs : Mjo Huguet / N. Jozefowiez 1. Introduction : Besoins Informations et Aide
La Business Intelligence & le monde des assurances
Conseil National des Assurances Séminaire - Atelier L information au service de tous Le 09 Novembre 2005 La Business Intelligence & le monde des assurances Karim NAFIE Regional Presales Manager EEMEA Operations