En 30 minutes, découvrez comment intégrer et préparer vos données pour de l’analyse prédictive ou du reporting dans le cloud.
Vous avez besoin d’intégrer et préparer vos données rapidement pour de l’analyse prédictive ou du reporting dans le Cloud ?
Avec les environnements Cloud, nous stockons de plus en plus de données et il faut aller vite pour prendre des décisions plus rapides et plus précises. De plus les données actuelles se présentent sous différents formats (Excel, PDF, fichiers, log, json …) et tailles, elles changent constamment.
Trop souvent, la mise en qualité, la standardisation et l’enrichissement des données sont aussi des processus fastidieux, ils consomment beaucoup de temps au détriment de l’analyse et la valorisation des données ; sans compter que le résultat de telles manipulations doit être centralisé et partagé facilement au sein des organisations. Ces résultats, obtenus sous formes de jeux de données doivent être documentés, faciles à retrouver…
Pas juste envoyé aux collègues par email… Qu’en sera-t-il s’il faut améliorer, corriger, faire évoluer ce jeu de données ? Recommence-t-on à zéro ?
Au cours de ce Webinar, vous découvrirez comment une solution comme Trifacta peut vous aider à découvrir, structurer, nettoyer et enrichir facilement vos données avec une seule et même plateforme, pour des utilisateurs plus métiers que techniques, quelque soit vos environnements Clouds et en mode collaboratif et agile.
A propos de Victor et Franck
Victor Coustenoble, responsable avant-vente EMEA chez Trifacta. Il travaille depuis 20 ans dans l’industrie du logiciel autour de la donnée, pour des éditeurs de solution d’analyse prédictive, cubes OLAP, visualisation de données ou base de données NoSQL.
Franck NGUYEN
Cartographe et géomaticien de formation, l’analyse de données a toujours été au cœur de ses centres d’intérêt professionnels. Depuis 4 ans, il intervient en tant que Data Analyst s’investissant désormais sur l’analyse de données au sens large ; que ce soit à travers les moyens techniques mais aussi les paradigmes gravitant autour des problématiques de données.
