Actualités
Atelier Uniserv : Big Data versus Smart Data

Big Data versus Smart Data : où placer la qualité des données pour assurer fiabilité, traçabilité et compliance?

Nous avons tenu cet atelier lors du Big Data Paris 2020 :  

Vosu avez ici la possibilité de télécharger la présentation de notre atelier si vous n'avez pas accès au site du Big Data.

Voici en résumé, les points essentiels à retenir : 

Pour les projets Big Data la qualité des données est perçue comme une contrainte car étape complexe intermédiaire. Mais c’est en réalité un catalyseur :

  • Pour les projets Big Data pour EXPLOITER les données
    Le recensement des données SINE QUA NON pour une réelle EXPLOITATION des données
     
  • Pour les projets Big Data pour INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
    Les projets d‘INTELLIGENCE ARTIFICIELLE reposent sur un modèle APPRENANT sur les DONNEES
     
  • Pour les projets Big Data pour la VELOCITE
    Les Utilisateurs veulent PLUS et PLUS VITE mais aussi et surtout PLUS QUALITATIF

 
Les solutions UNISERV sont flexibles et peuvent s’adapter à toutes sortes d’architectures; Les 3 types d'architecture de Data Quality/Big Data sont :

  • Le Customer Data Hub d’Uniserv en tant que « Gate keeper »
  • Le Customer Data Hub d’Uniserv en tant que « DQ checker »

Les fonctions de Data Quality d’Uniserv dans les sytsèmes sources

 

Pour toute information complémentaire, n'jésitez pas à nous contacter et ne manquez pas notre prochain webinar :

« Le Data Activity Board d’Uniserv, la solution pour un data stewardship intélligent. » jeudi 8 octobre à partir de 10h, pour s'inscrire, cliquez le lien !