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CEO, CTO, PRODUCT MANAGER… Pourquoi devriez-vous vous intéresser au GDPR ? La réglementation de la protection des données personnelles n’est pas un sujet nouveau en soi. En réalité, le GDPR est une évolution d’une régulation déjà existante depuis 1995, la DPD : « Data Protection Directive ». Toutefois, elle évolue pour contrer les abus des GAFA et pour s’adapter aux nombreux cas de fraudes, usurpation d’identité, chantage, spam des boites emails, etc… qui ont explosés ces dernières années. C’est une aubaine pour les citoyens européens, mais un vrai casse-tête business pour les entreprises du numérique, notamment sur certains marchés pour lesquels la donnée personnelle est au coeur du réacteur (je pense notamment à l’AdTech).

Mais avant de rentrer dans les obligations à remplir pour être « GDPR-compliant », voici quelques points fondamentaux à connaitre : La notion de “données personnelles” (Personal Data). En réalité, il existe « plusieurs types de données personnelles » selon le régulateur : La notion de « Personally Identifiable Information (PII) ». The Data Revolution - Serena Capital. Technology. Design: comment faciliter la compréhension de données complexes? Consultation du dictionnaire. Après deux semaines de fermeture, nous avons décidé de rouvrir l’accès au DES afin de permettre à nos utilisateurs de le consulter en cette période de confinement – nous pensons notamment aux élèves de l’enseignement primaire et secondaire, ainsi qu’aux étudiants et professionnels qui en font un usage quotidien. Toutefois, notre vigilance reste entière, et nous nous réservons la possibilité de procéder à une nouvelle fermeture du Dictionnaire Électronique des Synonymes,au moment de la discussion de la Loi de Programmation Pluriannuelle de la Recherche au parlement.

Nous vous invitons à prendre connaissance de nos revendications. Vous pouvez nous soutenir en signant la pétition mise en ligne. Capilliculture, tous les synonymes. Coheris Spad une solution de Text Mining qui donne du sens aux données Clients - 2/2.

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Vue - Visual Search Engine | Image Recognition API. Organisation des données. Ean. Flex.io | Automated Data Processing Pipelines for Teams. Skale. Kibana: Explore, Visualize, Discover Data. Nflabs. Logiciel de statistique pour MS Excel | Solution statistique pour Excel. GS1 France - Twiggle: Technology. Datameer décloisonne la BI avec des outils Hadoop sur Azure. Datameer apporte des outils de gouvernance pour l'analyse Hadoop, nous a indiqué Stefan Groschupf, CEO de la start-up. (crédit : SL) Datameer combine la puissance d'un flux BI en self-service - avec des connecteurs Hadoop - avec la simplicité d'un déploiement en ligne entièrement géré sur la plate-forme Microsoft Azure HDInsight. En direct de San Francisco - Les tableaux de bord BI se sont multipliés ces dernières années pour explorer et visualiser les données créées dans les entreprises, mais avec l’explosion des big data les sources se sont diversifiées avec des profils éloignés du modèle SQL.

Datameer vient répondre à ce besoin d’analyse hétérogène avec une solution cloud supportant Hadoop qui ressemble à un programme de peinture. On commence avec une toile vierge et il suffit d’ajouter des modules (plus de 30 widgets) pour composer un tableau de bord qui répond à ses besoins. . « Je n’aime pas le mot big data, je préfère data complexity. Une IPO en 2019. Trifacta vient transformer les données big data avant leur traitement analytique. Sean Kandel, CTO et cofondateur de Trifacta lors d'une démonstration de son logiciel à San Francisco. (crédit : SL) Mettre un peu d'ordre avant tout traitement analytique est l'ambition de la start-up Trifacta, spécialisée dans l'organisation des données non structurées stockées sur un cluster Hadoop. En direct de San Francisco - Fondée en 2012, Trifacta a déjà réussi à se faire un nom dans le petit monde du big data avec son logiciel Wrangler Enterprise (et son langage spécifique Wrangle) dédié à la préparation des données stockées sur une plate-forme Hadoop (MapReduce et Spark) avant le traitement analytique.

Le big data est entré dans une nouvelle phase. Les entreprises exploitent depuis très longtemps leurs données afin de prendre de meilleures décisions. Trifacta Wrangler Enterprise se concentre actuellement sur le marché Hadoop, principalement utilisé sur site. Un solution hybride gratuite pour poste de travail En complément, la start-up pousse Trifacta Wrangler. Data Wrangler vs Google Refine | R Blog | r-directory. In getting more comfortable with R and data mining, I've been working with a handful of free datasets. Each of the sets that I've been working with needs some modification before feeding into R, so tools that simplify this are helpful. I've found two that I really like, Stanford Visualization Group's Data Wrangler and Google Refine (aka OpenRefine, formerly known as Freebase Gridworks).

These tools are similar yet have different goals, and each can save you a ton of time. Here's a breakdown of the strengths and differences of these two tools. Google Refine This is an application that you install on your system. The final piece of Google Refine is really impressive. Data Wrangler This is actually two tools. The output script involves the second piece of Data Wrangler.

Summary Both of these tools are fantastic and can save you hours of tedium and frustration. Data Management - Gestion et gouvernance des données. Home - Perfect Memory. Alooma scores $11.2 million Series A to solve data science pain points. Alooma, an Israeli startup that helps companies process and work with big data in real time delivered as a cloud service, announced an $11.2 million Series A round today led by Lightspeed Venture Partners and Sequoia Capital.

The product focuses on the people working with data like data scientists and end users with advanced degrees in mathematics and machine learning, rather than developers and IT pros. “We provide the platform to connect data streams and write code over the stream, company co-founder Yoni Broyde told TechCrunch. It also enables users to monitor, stage and test their code before deploying it in production, he explained. The idea is to do this with data streaming in real time delivered as cloud service that can scale to whatever data requirements the customer has. While today the company’s product focuses mostly on Amazon Redshift as the data warehouse, they don’t want to be limited to any one vendor and plan to provide support for other technologies over time. Programme - Jour 1 - Big Data Paris 2016. La data au service du R.O.I. ! – Sirdata. 5 Steps to True (Data) Love: From Big Data to Smart Data. Big Data has become one of the key buzzwords for businesses everywhere over the last few years.

With data of all kinds being produced in record amounts every year, collating and analyzing this information will give businesses more insights than ever before into their customers, their industries as a whole and perhaps even let them predict what might happen in the future. Here is just one of many incredible big data stats: EVERY MINUTE we send 204 million emails, share 2,5 million pieces of content on Facebook, send 277,000 Tweets, and post 216,000 photos on Instagram.

Suffice it to say, there is a huge amount of data out there. But making sense of millions (perhaps billions) of data points can be time consuming and difficult without powerful technology, particularly when this data is unstructured, as is this case with online textual data in the form of news articles, social media posts, forums comments and much, much more. In a sense this point of view is correct. K-nearest neighbor algorithm using Python. This article was written by Natasha Latysheva. Here we publish a short version, with references to full source code in the original article. Our internal data scientist had a few questions and comments about the article: The example used to illustrate the method in the source code is the famous iris data set, consisting of 3 clusters, 150 observations, and 4 variables, first analysed in 1936. How does the methodology perform on large data sets with many variables, or on unstructured data?

Why was Python chosen to do this analysis? For other articles about KNN, click here. Here's the article (short version) In machine learning, you may often wish to build predictors that allows to classify things into categories based on some set of associated values. Classification can involve constructing highly non-linear boundaries between classes, as in the case of the red, green and blue classes below: kNN classifies new instances by grouping them together with the most similar cases. The algorithm. Cambridge Semantics. DataNOVA - Le Groupe La Poste — Accueil.

Avoir un aperçu du patrimoine de données de La Poste et d'autres acteurs Explorer les données disponibles, et faire des analyses simples Télécharger les données ou utiliser l'API Partager des données postales et non postales Proposer des applications ou des services utilisant les données. DataFlux Data Management Studio, DataFlux Data Management Server, and DataFlux Expression Language. DataFlux Data Management Studio is a data management suite that combines data quality, data integration and master data management.

DataFlux Data Management Server enables your client applications to execute jobs and real-time services in a high-performance environment. Jobs can be uploaded from DataFlux Data Management Studio to a DataFlux Data Management Server, where the jobs are executed. Data management jobs can merge customer, product, or other enterprise data. They can integrate disparate data sets and ensure data quality. The DataFlux Expression Language provides statements, functions, and variables for manipulating data in SAS Data Loader for Hadoop, DataFlux Data Management Studio and SAS Event Stream Processing Engine. The most recemt releases are: DataFlux Data Management Studio 2.7DataFlux Data Management Server 2.7DataFlux Expression Language 2.7 News The main enhancements for DataFlux Data Management Studio 2.7 include the following: Need help?

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BigML.com is Machine Learning for everyone. Fr.teradata. Cogniteev : Big Data nerds and Semantic search experts. The Data Visualisation Catalogue. Web Scraping Techniques. YouTube. Extraction de données sur le web. Blog Alphalyr - Blog Alphalyr. 1-click Data Discovery - RunAbove. Who said Big Data has to be difficult? This free LAB provides ready-to-use stacks to test and manipulate to understand the specific roles of leading data-oriented Open-Source projects.

From raw collection to analysis and data visualization, all components are already integrated! Each stack includes a sample data set and a step-by-step tutorial to import your own data! Reset or switch to any stack whenever you want. Business Intelligence Software. Customer Experience Management | Attensity. Master Data Management (MDM) Une source d'information unique et éprouvée Stibo Systems, leader sur le marché des solutions et technologies de gestion de l'information stratégique, aide les entreprises à gérer leur information stratégique à l'échelle globale, à l'aide de processus intégrés. La plateforme STEP est dotée d'une architecture flexible combinant l'information stratégique (MDM) et l'information produit (PIM), permettant d'obtenir une source d'information unique et fiable pour l'ensemble de l'organisation. Stibo Systems donne la possibilité aux entreprises de transformer leurs données de référence en un capital fiable.

La richesse fonctionnelle, la forte modélisation des données et les puissantes capacités de workflow de la plateforme STEP MDM permettent d’améliorer vos performances métier et d’établir un avantage compétitif en gérant, collectant, publiant et partageant vos données de référence sur l’ensemble de votre chaîne d’information. Voir les bénéfices de STEP. Alliance Big Data, construire ensemble une vision commune - Alliance Big Data, construire ensemble une vision commune. Syllabs : analyse et génération sémantique. The Science of Happy Design - SXSW 2015. G-TEA Data Architect. Heuritech. Big Data Paris 2015. Big data: Dataiku à la rescousse des entreprises. Bime Analytics, un fleuron de la French Tech ! Par Bertrand Garé, le 23 octobre 2014 11:44 Sur Dreamforce, la conférence annuelle des utilisateurs et de l’écosystème de Salesforce.com, qui s’est tenue récemment à San Francisco, la présence française était importante tant en quantité qu'en qualité.

Un exemple avec Bime Analytics, un émissaire de la French Tech ! Il était intéressant de rencontrer Bime pour de nombreuses raisons. En premier lieu pour savoir comment allait réagir les partenaires de Salesforce.com dans la Business Intelligence au lendemain de l’annonce de sa suite analytique. Ensuite pour pouvoir discuter avec un interlocuteur français de l’expérience sur French Tech, ô combien décriée, de notre côté de l’Atlantique !

Rachel Delacour,co-fondatrice de Bime Analytics « Salesforce porte le message et valide le nôtre » Rachel Delacour, co-fondatrice de Bime Analytics, est devenue en quelques mois une figure de l’entrepreunariat francais. Les algorithmes présents dans la solution sont développés par Bime. Quasardb. Trois priorités pour une meilleure relation client en 2015 - - HUB Institute – Digital Think Tank. Maria Flament, Responsable Voix Client chez Leroy Merlin, nous partage ses prédictions pour l’année 2015 dans le milieu du retail, axées autour d’une même problématique : la place du relationnel dans le parcours client. Les vendeurs, clé du contact client Pour elle, le relationnel est la clé d’une bonne expérience client. Les vendeurs présents dans le magasins sont ceux sur qui il faut s’appuyer pour construire une culture de marque dans un point de vente.

C’est le rôle de l’entreprise d’apporter à ses vendeurs les outils et le soutien dont ils ont besoin pour aider au mieux les clients dans leur visite. Un parcours d’achat sans rupture Aujourd’hui, l’expérience client ne se fait plus uniquement en point de vente. Découvrez la troisième prédiction de Maria Flament dans son interview vidéo : Participez au HUBDAY Future of MOBILITY. Data Management Platforms : pourquoi les mettre en place ? - - HUB Institute – Digital Think Tank. De plus en plus de secteurs utilisent la data pour mieux connaitre leurs clients et gérer leur communication.

Comment est-ce que les retailers peuvent-ils en tirer profit ? Présent au HUBDAY Retail pour présenter les services de Rocket Fuel, Eric Clemenceau, Managing Director France répond à cette question et nous donne ses prédictions retail pour l’année 2015. Comment utiliser la data ? Beaucoup d’acteurs ont un bon usage de la data dans leur stratégie online, mais la plupart oublient son utilité offline. Pourquoi utiliser une data management platform ? La gestion d’un grand volume de data peut être difficile, c’est là qu’interviennent les Data Management Platforms.

Retrouvez l’explication en détail des Data Management Platforms et les prédictions d’Eric Clemenceau dans son interview vidéo. Participez au HUBDAY Future of MOBILITY. Technology - DataPop. Ingedata | Where Big Data Starts. Big data : toutes les news et analyses. Quelle relation client pour le e-commerce de demain ? Data News - Acteurs et initiatives de la Data - 123 Opendata.

Technologie - Datanews - levif.be. Discover the Data News Awards for Excellence. Toute l'actualité sur Cloud et Data - usine-digitale.fr. Actualité des données. Toute l'Actualité Big data du Monde Informatique. Articles pour la catégorie : Actualité des données. Big Data : comparatif des technos, actualités, conseils... Heuritech. Data : Google te connait mieux que ta mère  @INfluencialemag. Big Data : où en est-on ? (tout savoir en 5 points) Big Data : quel est le seuil de tolérance chez le consommateur ? Plateforme | Préparer les données.

EBG - Conférence autour de la data. Drop Shipping: How to Manage Product Catalog Data. Captain Dash, futur super héros du Big Data Marketing. Regardez « In limbo » et plongez dans le monde sensible des données. Analytique visuelle pour les données non structurées - Datawatch | Datawatch. PIM and multichannel publication solution, nextPage©

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