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- Arthur St-Amand
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5 Londres 1854
6 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins
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8 Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft Azure Visual Studio.NET SharePoint Excel SQL Server APS ÉLASTIQUE PARTAGÉ DISPONIBLE AUTOMATISÉ
9 Tendances lourdes pour les TI Cloud Big data Dispositifs Apps S assurer que ~1/2 l infrastructure pourra des évoluer dépenses afin de en TI répondre seront reliées à la croissance au cloud d ici 2020 Forrester Research Aider votre entreprise à 40ZB prendre des décisions plus rapidement taille de l univers digital d ici 2020, composé à 90% de données non-structurées IDC digital universe forecasts Permettre à vos employés de travailler de n importe où > 1/2 des travailleurs utilisent plus de 3 périphériques pour le travail Forrester Research Évoluer vos applications d entreprise ~1/4 afin de répondre à de nouveaux des nouvelles apps d ici besoins 2016 viseront la mobilité, le cloud, l analytique & le Web social Gartner Devices: Info Workers Will Erase Boundary Between enterprise And Consumer Technologies. Forrester Research. August 30, 2012 Apps: Gartner: Predicts 2013: Business Impact of Technology Drives the Futures Application Services Market. Nov. 21, 2012 Big data: Compiled from IDC digital universe forecasts Cloud: Prepare For 2020: Transform Your IT Infrastructure And Operations Practice. Forrester Research. Oct. 24, 2012
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12 Le programme d immersion
13 Utilisation intuitive de toutes vos données Accès faciles à vos données Des outils puissants et familiers Une plateforme complète et unifiée
14 Valeur Comment en tirerez-vous le maximum de valeur? Analyse predictive ETL Systèmes Transactionnels Implémentations complexes Données Excel Silos de données Tableau de bord Analyses Ad-hoc Reporting OLAP Experimentation Hadoop Entrepôt de données In-memory Toutes données Machine learning Internet of Things Innovation
15 L approche de Microsoft donne des résultats Une plateforme complète pour toutes les données, accessible à tous Transformer + analyser Data Visualiser + décider Amasser+ gérer Plateforme de données Microsoft
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17 Deux types de laboratoires proposés Plateforme de données Plateforme de Big Data & analyses données d affaires ~2.5H ~4.5H Big Data & analyses d affaires
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19 X Microsoft Azure Run backups Run BI reports
20 Application Data Database On-Disk
21 Application Data On-Disk
22 Database Database Database
23 Database Database Database
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25 BI Services AlwaysOn SSDT In-Memory OLTP Azure SQL Database SQL VMs on Azure
26 Azure SQL Database
27 Azure SQL Database Azure SQL Database Database
28 Azure SQL Database
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30 Réduisez le temps nécessaire pour développer, tester, analyser et déployer grâce à PowerPivot
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34 EN MODE RÉACTIF
35 PRÉDIRE L AVENIR
36 COURBE DE MATURITÉ EFFICACITÉ Prédictif Conditionnel Préventif Réactif EFFICIENCE
37 Valeur Comment en tirerez-vous le maximum de valeur? Analyse predictive ETL Systèmes Transactionnels Implémentations complexes Données Excel Silos de données Tableau de bord Analyses Ad-hoc Reporting OLAP Experimentation Hadoop Entrepôt de données In-memory Toutes données Machine learning Internet of Things Innovation
38 Qu est-ce qu un modèle prédictif? «Les Modèles capturent les relations entre de nombreux facteurs permettant l'évaluation des risques ou celle des opportunités associés à un ensemble spécifique de conditions, afin d'orienter la prise de décision vers telle ou telle action.»
39 Pourquoi l analyse prédictive?
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42 Azure Machine Learning Modèle prédictif Business Process Management BPM Envoi d une notification Communique avec le système de gestion Collecter et historiser Visualisez et prenez les bonnes décisions Power BI Système de gestion
43 Azure Machine Learning par Modèle prédictif Business Process Management BPM Demande d approbation Demande d un bon de travail Collecter et historiser Power BI Bon de travail Exécution du bon de travail
44 Bâtir un modèle prédictif 1. Prétraitement 9. Surveillance et amélioration 2. Forage de données 8. Déploiement 3. Validation des résultats 7. Évaluation du modèle 4. Compréhension du domaine et des données 6. Modélisation des données 5. Préparation des données
45 Le «Machine Learning»
46 Azure ML
47 Un exemple
48 Un exemple
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50 Offre exclusive de aux participants du DII
51 Vous avez un projet en tête? 1:1 immersion experience avec votre équipe (hands on) Atelier d exploration (1 jour) Essais Azure Machine Learning Essais Power BI Possibilité de faire une preuve de concept (POC)
52 Contactez-nous : François Beaubien Président Francois.Beaubien@matricis.com
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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
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