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Nous continuons notre tour de table du Big Data avec la démystification de l' article Numeriblog qui présente le NoSQL et de l'analyse de données. La semaine dernière, nous avons fait la même chose avec un article sur le cloud. À la lecture de l'article, vous vous êtes peut-être sentis quelque peu perdus. NoSQL, analyse de données, Big Data, tant de termes qui peuvent paraître compliqués quand on ne baigne pas dans ce milieu. Avec cet article, vous allez y voir plus clair. Pensez à lire jusqu'au bout, nous donnerons une définition de chaque terme complexe en fin d'article. Commençons par le point le plus évident: le titre. Le titre de l'article original est le suivant: "Pourquoi les bases de données NoSQL ne sont pas adaptées à l'analyse de données? ". Il est évident que si on ne comprend pas les termes, la réponse à la question n'a pas une grande utilité. Le Big Data n'est pas forcément évident à comprendre pour les non-développeurs. Qu'est-ce qu'une base de données NoSQL? Il existe deux moyens principaux pour stocker des données.

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C'est l'ultime intervention d'un développeur dans le processus, car cette étape requiert de bonnes connaissances en JavaScript. David Quargnul, directeur associé chez Optimal Ways, agence digital analytics, rappelle que si un tag génère une erreur, JavaScript ne peut plus être exécuté pour les éléments qui suivent. Présentation de la balise universelle GTM à intégrer © WebAnalyzeMe De son côté, Adil Sijilmassi Idrissi, data analyst et fondateur de l'agence WebAnalyzeMe alerte les utilisateurs sur le risque d'une faille dans le tracking si la charte graphique, en header, n'est pas appliquée à l'ensemble du site. "Certains sites d'assurance, par exemple, n'instaurent pas de charte graphique pour les pages loguées. Si le développeur oublie d'ajouter le tag dans le code source de ces pages, ce seront autant d'informations perdues pour le tracking. " 3. Editer un tag: rigueur requise Une fois la balise GTM correctement encodée, toute la gestion est opérée depuis l'interface de Google Tag Manager.

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Résultat de ces potentialités hors du commun: un ROI optimisé, puisque les coûts inutiles sont analysés, et les pratiques remodelées de manière à ce qu'elles soient plus rentables. Merci le Big Data!

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10. Manque de formation continue des équipes techniques Le personnel technique doit se tenir à jour sur les problèmes de sécurité les plus courants qui touchent leur ERP, car ces problèmes évoluent et changent. Ils doivent également comprendre les dernières bonnes pratiques en matière de sécurité. Des risques évitables peuvent en effet survenir si une équipe utilise des pratiques obsolètes. La formation continue – ici comme dans beaucoup de domaines de l'IT – reste donc essentielle. L'auteur Kevin Beaver, certifié CISSP, est consultant en cybersécurité. Il est l'auteur du best-seller mondial « Hacking For Dummies » (« Le Hacking pour les Nuls »).

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Les transformations de données sont essentielles pour relier les points entre vos données et des informations qualifiées. Sans combiner, filtrer et agréger vos données, votre entreprise ne peut pas produire de modèles de données pour répondre aux besoins critiques de l'entreprise. C'est pourquoi les transformations de données sont essentielles pour toute entreprise qui cherche à maximiser la valeur des données qu'elle collecte à partir de sources disparates. Vous aurez besoin de transformations de données si votre entreprise poursuit les usages analytiques suivants. Reporting, BI et visualisations Les usages les plus courantes des données sont le reporting interne, la business intelligence et les visualisations. Les rapports réguliers permettent de suivre les performances de l'entreprise dans le temps, tandis que les rapports ponctuels nous aident à répondre à des questions critiques mais occasionnelles. Dans les deux cas, les transformations sont essentielles car elles aident à manipuler les données dans des modèles qui représentent des indicateurs clés.

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July 5, 2024