Data et Cloud
Si l’objectif est bien de gérer des centaines de téraoctets et des milliers d’utilisateurs exécutant des millions de requêtes par jour, vers quels environnements se tourner ?
Pour beaucoup de DSI, le cloud a longtemps été réduit à un projet de migration : déplacer des serveurs on-premise vers un fournisseur externe. Une fois cette étape franchie, la…
Les inévitables défis de l’analyse des données dans le Cloud
Si pour de nombreuses entreprises, l’analyse de données devrait migrer vers le cloud public plus rapidement (91%), reste à gérer néanmoins quelques obstacles, et non des moindres …
- La sécurité (50%)
- La technologie immature et peu performante (49%)
- La conformité avec les réglementations (35%)
- Le manque de confiance (32%)
- La connexion des systèmes existants avec les applications cloud (30%)
- Le manque de compétences internes (29%)
- La priorité pour d’autres applications (24%)
- Une priorité insuffisante pour l’entreprise (23%)
Deep Learning, Machine Learning & Intelligence Artificielle
Business Intelligence, Data Dicovery, Data Mining, ou bien encore, Intelligence Artificielle alimentée par le Machine Learning et le Deep Learning, voici les tendances à retenir :
- 1 entreprise sur 3 utilise le Deep Learning et le Machine Learning pour l’IA
- La visualisation et l’exploration des données sont utilisées par 50% des entreprises
Cet indicateur passe à 75% si on inclut les entreprises qui adopteront ces technologies d’ici 12 mois
- 81 % utilisent déjà ou prévoient d’utiliser l’analyse pour le service client au cours de l’année prochaine
Source Teradata
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