Dans le système juridique moderne, les cabinets d’avocats gèrent quotidiennement d’énormes volumes de paperasse. Étant donné que les professionnels du droit passent chaque jour des heures à extraire des informations utiles d’innombrables documents juridiques, les cabinets d’avocats sont constamment à la recherche de solutions innovantes pour rationaliser leurs données…
Webinaire à venir
Rejoignez-nous pour un webinaire GRATUIT sur Astera Intelligence : exploiter l'IA pour le traitement automatisé des documents
Lundi 11 novembre à 11h2 PT / XNUMXhXNUMX EST
Haris Azem
Révolutionner la facturation au détail : comment l'extraction automatisée des données peut améliorer l'efficacité et gagner 80 % de temps
Dans le secteur hautement compétitif du commerce de détail d’aujourd’hui, le temps presse. Les processus d'extraction manuelle de données sont laborieux, sujets aux erreurs et consomment des ressources précieuses qui pourraient être mieux utilisées ailleurs. Mais c’est là qu’intervient l’extraction automatisée des données de facturation…
Les avantages de l'utilisation d'un entrepôt de données pour la gestion des données de santé
Dans le monde des services médicaux, d’importants volumes de données de santé sont générés chaque jour. Actuellement, environ 30 % des données mondiales sont produites par le secteur de la santé et ce pourcentage devrait atteindre 35 % d'ici 2025. Le simple…
Concevoir et déployer facilement un modèle de données OLTP
Alors que la demande en technologies d’entreposage de données continue de croître, la création de modèles de données efficaces devient de plus en plus importante. En particulier, l'optimisation des modèles de données de traitement transactionnel en ligne (OLTP), qui définissent les relations structurelles entre les tables normalisées et les entités, pour un traitement transactionnel efficace est cruciale. Cependant,…
Configuration et déploiement de modèles dimensionnels compatibles SCD pour un entreposage de données optimal
La modélisation dimensionnelle reste l'approche de modélisation la plus fiable pour concevoir un entrepôt de données permettant de créer des rapports sur les cas d'utilisation. Sa structure dénormalisée améliore considérablement les performances des requêtes, permettant une consommation de données et un reporting rapides et transparents. Les dimensions dans une donnée centrée sur le modèle…
Génération d'un schéma de base de données physique via l'ingénierie avancée automatisée
L'objectif principal d'un entrepôt de données est de servir de référentiel centralisé pour les données historiques qui peuvent être rapidement interrogées à des fins de reporting et d'analyse BI. La modélisation des données, qui définit le schéma de la base de données, est au cœur de votre entrepôt de données. Apprendre…
Modélisation dimensionnelle automatisée avec Astera: Un guide étape par étape
Pour commencer notre exploration de la modélisation dimensionnelle automatisée, il est essentiel de commencer par acquérir une compréhension de la modélisation dimensionnelle. La modélisation dimensionnelle fait partie des approches de conception les plus privilégiées pour créer un entrepôt de données. Introduits pour la première fois en 1996, les modèles de données dimensionnelles de Kimball…
Pourquoi chaque université a besoin d'un entrepôt de données ?
Le rôle de la business intelligence dans l’enseignement supérieur s’est amplifié ces derniers temps. Les universités modernes s'efforcent de tirer parti de l'analyse de l'éducation pour gérer efficacement les ressources, améliorer les processus opérationnels et améliorer le processus d'enseignement et d'apprentissage. La disponibilité de grands…
Analyse des données de santé pendant la pandémie de COVID-19
L’analyse avancée des données de santé a joué un rôle majeur dans la lutte mondiale contre le coronavirus. En exploitant les données pendant la pandémie, le secteur de la santé a pu retracer la propagation de la pandémie, surveiller la santé de la population, prédire la gravité de la maladie et…