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Monter une filière No-Code – retours d’expérience dans la data avec Data Fusion – Part III/III

Cet article est le troisième et dernier d’une série de 3 qui traitent d’un retour d'expérience autour de l’organisation d’une filière No-Code dans la data et avec l’outil Data Fusion de Google. Article 1 - Contexte, cadre et description du projet  Article 2 - Les limites, les difficultés et les parades  Article 3 - Évaluations de Data Fusion et conclusions projets  Evaluation de la maturité de la solution No-Code Data Fusion Rappel et généralités Rappel sur l’évaluation d’une plateforme No-Code dans notre précédent article ("Les…

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Monter une filière No-Code – retours d’expérience dans la data avec Data Fusion – Part II/III

Cet article est le deuxième d’une série de 3 qui traitent d’un retour d'expérience autour de l’organisation d’une filière No-Code dans la data et avec l’outil Data Fusion de Google. Article 1 - Contexte, cadre et description du projet  Article 2 - Les limites, les difficultés et les parades  Article 3 - Évaluations de Data Fusion et conclusions projets  Limites de l’approche No-Code N’est pas ‘citizen developer’ qui veut Le No-Code peut limiter le besoin de compétences techniques spécifiques, mais il ne peut pas faire…

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Monter une filière No-Code – Retours d’expérience dans la data avec Data Fusion – Part I/III

Cet article est le premier d’une série de 3 qui traitent d’un retour d'expérience autour de l’organisation d’une filière No-Code dans la data et avec l’outil Data Fusion de Google. Article 1 - Contexte, cadre et description du projet  Article 2 - Les limites, les difficultés et les parades  Article 3 - Évaluations de Data Fusion et conclusions projets Introduction Précédemment, nous évoquions le fait que dans un monde où les compétences IT sont rares et chères, lorsqu’on veut innover, tester vite et que l’on…

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La Data au cœur des enjeux de compétitivité – Compte rendu du Comptoir X OCTO Academy

Si les métiers comme Data Analyst et Data Scientist peuvent paraître très confus pour les non-initiés au Big Data, ses enjeux et ses technologies ne sont pas aussi simples à envisager. Pourtant, elles font partie de notre vie de tous les jours. Pour tous les candidats qui débutent leur carrière mais aussi pour ceux qui souhaitent se reconvertir, avoir des compétences en Data est devenu essentiel. Depuis 2019, les organisations recherchent de plus en plus de collaborateurs qui possèdent des compétences spécialisées et des compétences relationnelles. Plus important encore, le raisonnement analytique occupe désormais la troisième place des connaissances spécialisées. Guillaume Rozier nous propose une immersion dans le domaine de la Data Science pour mieux en comprendre les métiers, les compétences mais également la culture qui gravite autour.

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Data-as-a-product: pierre angulaire du Data-Mesh

L'exploitation de la donnée à l'échelle : un enjeu stratégique ?  Dans son ouvrage Empowered, Marty Cagan cite quatre éléments essentiels d’une démarche orientée produit : La première est d'être prêt à faire des choix difficiles sur ce qui est vraiment important.La seconde consiste à générer, identifier et exploiter des informations pour orienter ces choix.Le troisième consiste à convertir les idées en action.Et le quatrième implique un management actif des personnes/équipes sans recourir au micromanagement. Faire des choix c'est accepter que toutes les choses ne…

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Qu’est-ce qu’un produit Data ?

Introduction  Le nombre de données récoltées et exploitées par nos systèmes informatiques ne cesse d’augmenter, ce qui favorise l’essor de produits data, terme de plus en plus présent dans la littérature produit. Dans cet article, nous allons définir ce qu’est un produit Data et aborder les différences qui existent par rapport à un produit dit “classique”, afin que vous puissiez aborder vos futurs produits data avec les idées plus claires !  Pour commencer, il faut avoir en tête les différentes caractéristiques qui définissent une approche…

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Bonne pratique

Apprendre la normalité ou détecter l’anormalité ?  – Compte-rendu du talk de Reynald Rivière à La Duck Conf 2022

Reynald est Senior Manager en Data Science chez OCTO et intervient sur des missions de création de services et produits basés sur l’IA et la data. Ayant travaillé sur la Data Science dans plusieurs secteurs d'activité, il nous présente aujourd’hui l’IA appliquée au domaine de la cybersécurité, en tentant de répondre à la question : Apprendre la normalité ou détecter l’anormalité avec l’IA ? 1. Un peu d'humilité pour démarrer cette session “Tous nos modèles sont faux… mais certains utiles” Georges Box, statisticien du siècle…

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Bonne pratique

Dessine-moi une archi data Science – Compte-rendu du talk de Sofia Calcagno et Emmanuel-Lin Toulemonde à La Duck Conf 2022

Speakers : Sofia Calcagno et Emmanuel-Lin Toulemond « Un architecte est souvent vu comme quelqu’un qui arrive avec un plan prédéfini à implémenter dans une durée de 6 à 10 mois »  Néanmoins, cette vision freine l’amélioration continue. Dans leur Talk Sofia Calcagno et Emmanuel-Lin Toulemonde, tous deux Consultants et Architecte Data au sein d’Octo Technology, nous présentent comment mettre en place une architecture émergente. À l'opposé de cette première vision, une architecture émergente encourage la mise en place des briques d'infrastructure du logiciel en…

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1001 façons de faire parler la donnée – Compte rendu du talk de Nicolas Cavallo à la Duck Conf 2022

Les données textuelles en grande quantité sont difficiles à traiter et à interpréter. Il est possible de leur faire dire une chose et son contraire, de telle sorte que des statistiques calculées sur du contenu de réseaux sociaux n’ont de fait aucune valeur si on ne comprend pas  la méthode par laquelle elles ont été obtenues. Dans son talk, Nicolas Cavallo  nous propose de construire ensemble un cas d’usage d’analyse de tweets portant sur l’élection présidentielle de 2022.

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