Cherchez-vous à automatiser et à rationaliser votre processus d’intégration de données ? ETL (extraire, transformer et charger) collecte des données provenant de diverses sources, applique des règles métier et des transformations et charge les données dans un système de destination. Aujourd’hui, vous apprendrez à…
Fasih Khan
Data Vault 101 : un guide complet sur l'entreposage de données évolutif
À mesure que les entreprises traitent des volumes de données plus importants et plus diversifiés, la gestion de ces données devient de plus en plus difficile. Seules 5 % des entreprises estiment maîtriser la gestion de leurs données, tandis que 77 % des leaders du secteur considèrent que l’augmentation du volume de données est un problème…
Comment l'intégration automatisée des données financières rationalise la détection de la fraude
Savez-vous que la détection et la prévention proactives de la fraude pourraient permettre aux organisations d’économiser jusqu’à 5.9 milliards de dollars par an ? Cependant, rassembler des données pertinentes à cette fin n’est pas une tâche facile. L’intégration des données financières joue un rôle crucial dans la lutte contre…
Évaluation automatisée du risque de crédit : comment ETL débloque de meilleurs investissements
Et si vous pouviez automatiser vos flux de travail d’évaluation du risque de crédit et les rendre plus rapides, plus faciles et plus précis ? Et si vous pouviez économiser jusqu'à 91 % sur le temps de codage et de préparation des données, 80 % sur le temps de création du pipeline de données et 65 % sur…
Marchés de l'information : permettre une BI agile, évolutive et précise
Les entreprises ont besoin de données évolutives, agiles et précises pour générer de la business intelligence (BI) et prendre des décisions éclairées. Cependant, la gestion des exigences évolutives en matière de données est devenue plus difficile avec des modèles de données prédéfinis et des schémas rigides. Les magasins d’informations, combinés aux coffres-forts de données, peuvent aider…
Qu’est-ce que la préparation des données ? + 9 étapes pour une préparation efficace des données
Une enquête menée par a révélé que 76 % des data scientists considèrent la préparation des données comme la partie la moins appréciée de leur travail. Cela peut être dû au fait que la préparation des données peut être une tâche complexe et chronophage, prenant des heures, des jours et parfois même des semaines…
Exploration des données : un guide complet
Une compréhension claire de la santé des données améliore la qualité et la fiabilité des données. C’est là qu’intervient l’exploration des données. L'exploration des données fournit des informations détaillées sur les caractéristiques de vos données. Vous pouvez découvrir des anomalies de données et apprendre à y remédier…
Enrichissement des données : tirer davantage de valeur de vos données
Les entreprises s'appuient largement sur les données pour prendre des décisions éclairées, comprendre leurs clients et faciliter leur croissance. Cependant, la qualité et la profondeur des données peuvent varier considérablement, laissant souvent les données brutes insuffisantes pour produire des résultats efficaces. L’enrichissement des données peut vous aider à répondre à ces…
Maîtriser la transformation des données : un guide complet
Saviez-vous que seulement 3 % des entreprises disposent de données répondant aux normes de qualité de base ? La qualité des données est essentielle pour toute entreprise qui exploite les données pour obtenir des informations, prendre des décisions et innover. Cependant, la qualité des données ne se produit pas automatiquement. Cela demande…