Post de Aubay Data & AI

💥 La « Modern Data Stack » (MDS) démystifiée ! Il y a quelques semaines, Tristan HANDY, CEO de dbt Labs, jetait un pavé dans la marre dans son article intitulé « Is the "Modern Data Stack" Still a Useful Idea? » (https://lnkd.in/dnnJaZum) en ouvrant le débat de la pertinence de la « Modern Data Stack » en 2024. Même si l’idée de la MDS n’est peut-être plus vue comme aussi utile en 2024 qu’il y a quelques années (voire mois), la MDS en elle-même n’en reste pas moins une architecture Data utile et donnant pleinement satisfaction au sein de nombreuses entreprises. 🔎 Redécouvrez notre article démystifiant la « Modern Data Stack » sur notre blog Data & AI ! En quelques minutes, cet article vous permettra d’appréhender les concepts fondamentaux de la MDS et de comprendre ses tenants et ses aboutissants. 😎 🔗 Lien de l’article en commentaire ! 👇 #Aubay #AubayDataAI #Data #ModernDataStack #WeHelpDataPeople #YouDataPeople

[SPEAKER ANNOUNCEMENT] Nous sommes ravis d'annoncer que David Jayatillake, VP of AI de Cube sera présent en tant que speaker à la Forward Data Conference! Au cours de l'année dernière, nous avons assisté à une vague d'entreprises affirmant que les solutions de text-to-SQL pouvaient remplacer le besoin de Data Engineers et Data Analysts. Cependant, ces solutions rapides mènent souvent à des résultats inexacts et peu fiables qui ne fonctionnent tout simplement pas dans la vraie vie. La réalité est que les solutions basées sur l'IA nécessitent des bases solides en Data Engineering : des pipelines robustes, des transformations efficaces et des modèles de données bien structurés. Bien que les modèles de langage (LLMs) soient entraînés sur le langage naturel et aient une certaine exposition au code, ils ne remplacent pas encore le travail méticuleux des professionnels des données. David approfondira comment nous pouvons plutôt utiliser les LLMs pour interpréter les questions et déterminer ce qu'il faut demander, permettant à des systèmes déterministes de compiler la requête en SQL en utilisant le travail des équipes Data. C'est un honneur de t'avoir parmi les intervenants David Jayatillake ! Vous n'avez pas encore réservé votre billet pour la Forward Data Conference ? Réservez-le maintenant ici : https://lnkd.in/eM6PxKKP N'oubliez pas de suivre le compte de la Forward Data Conference pour plus de nouvelles à venir, et consultez le site web pour toutes les informations : https://lnkd.in/d7QANz5B

dbt simplifie et améliore la transformation des données en rendant les processus : 👉 plus rapides 👉 plus fiables 👉 plus accessibles 👉 plus collaboratifs Il s'intègre parfaitement à l'écosystème moderne data et BI Si tu te demandes si l'outil est pertinent pour ton contexte, comment l'adopter efficacement dans une organisation data mature ? Tu peux prendre RDV avec un de nos experts ici : https://tally.so/r/mK5eDz

𝐌𝐨𝐝𝐞𝐫𝐧𝐢𝐬𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞𝐬 𝐩𝐢𝐩𝐞𝐥𝐢𝐧𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 𝐚𝐯𝐞𝐜 𝐝𝐥𝐭𝐡𝐮𝐛 𝐞𝐭 𝐝𝐛𝐭 : 𝐮𝐧𝐞 𝐬𝐲𝐧𝐞𝐫𝐠𝐢𝐞 𝐩𝐚𝐫𝐟𝐚𝐢𝐭𝐞 ? L'évolution des technologies de données crée de nouvelles opportunités et défis. Les entreprises cherchent à moderniser leurs pipelines de données pour une agilité accrue et une meilleure qualité des données. Nous explorons l'utilisation de dlthub pour les pipelines de données et dbt pour la transformation des données sur notre blog 👉 https://swll.to/dJ2wZ #data #dlthub #dbt #tech dbt Labs

🚀 Nouvel article disponible ! Par Marc Durao La Self-Service BI modifie fondamentalement le paysage des entreprises en permettant à chaque utilisateur de gérer directement ses propres données. Cette autonomie promet une prise de décision plus rapide, tout en présentant certains défis. Comment les Large Language Models (LLM) peuvent-ils aider à surmonter ces obstacles ? Découvrez-le en approfondissant notre article. 🔗 Pour plus de détails, rendez-vous dans le premier commentaire. #BusinessIntelligence #DataAnalytics #LLM #DataGovernance #Tech #DataDriven #BI #komeet #data

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💡 Quel est le rapport entre l'IA et un datawarehouse ? Le datawarehouse Databricks SQL est alimenté par l'IA - d'un assistant de codage IA à des optimisations de requêtes alimentées par l'IA. Pour en savoir plus, rejoignez-moi au Data Intelligence Day Paris le 23 avril pour suivre ma session "Le datawarehouse alimenté par l'IA avec Databricks SQL". ⭐ Réservez votre place ici : https://lnkd.in/eFnUkYB4 Profitez-en pour écouter mes collègues Anastasia Prokaieva qui vous éclairera sur la manière de "Construire et déployer des applications d'IA générative avec Databricks", ainsi que William Conti et El Ghali Benchekroun qui vous montreront comment "Simplifier la gouvernance des données et de l'IA à l'échelle avec Unity Catalog". #databricks #dbsql #paris #dataintelligenceday #genai #unitycatalog

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[𝘚𝘪𝘣𝘺 𝘹 𝘋𝘢𝘵𝘢𝘪𝘬𝘶] Notre équipe vous attend tout au long de la journée sur notre stand au salon Everyday AI by Dataiku ! Que vous soyez dans 𝗹𝗮 𝗯𝗮𝗻𝗾𝘂𝗲, 𝗹’𝗮𝘀𝘀𝘂𝗿𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗼𝘂 𝗹𝗲 𝘀𝗲𝗰𝘁𝗲𝘂𝗿 𝗽𝘂𝗯𝗹𝗶𝗰, venez discuter avec nos experts Fabrice Haccoun, Alexandre FABRY, Stéphane Sitbon, Pauline DRECQ, Roseline Delhaye et Martin Barlemont de vos enjeux de 𝗴𝗼𝘂𝘃𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗮 et découvrir des solutions sur-mesure adaptées à vos projets ! 💬🔍 Et surtout, ne manquez pas notre conférence 𝗮̀ 𝟭𝟳𝗵𝟯𝟱 : "𝗖𝗼𝗺𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗱𝗲́𝗳𝗶𝗻𝗶𝗿 𝘂𝗻𝗲 𝗴𝗼𝘂𝘃𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝘃𝗼𝘁𝗿𝗲 𝗽𝗹𝗮𝘁𝗲𝗳𝗼𝗿𝗺𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗶𝗸𝘂 ?" Alexandre et Pauline partageront des stratégies clés pour centraliser vos processus de gouvernance et améliorer la qualité et la conformité de vos données. 📊🎯 Smart4 Engineering #Banque #Assurance #SecteurPublic #Gouvernance  #Data #Sibylone #EverydayAI #Dataiku #AI #DataManagement

Extraction des règles d’association Ouh là là, je redécouvre SIPINA. On ne le sait pas non plus mais le pack contient plusieurs logiciels, SIPINA lui-même, mais aussi un outil dédié à l’extraction des règles d’association (ARS, association rule software, certes, certes, plus original c’est difficile…). On n’échappe pas aux phénomènes de mode, même dans la tech, ou surtout dans la tech, y compris sous son prisme scientifique. Cette méthode de data mining (là aussi l’appellation est vintage) a été très en vogue à moment donné, tout le monde voulait en faire, un peu comme le deep learning de nos jours. Le vent a tourné, mais elle n’en constitue pas moins une approche pertinente d’analyse exploratoire des données. Je l’inclus pour ma part dans mon cours sur les systèmes de recommandations en M2 Data Science. J’ai retrouvé une vidéo où je décris l’utilisation du logiciel ARS en conjonction avec le tableur Excel : importation des données ; extraction des règles pilotée par les paramètres support min (itemset fréquents), confiance min et cardinalités ; post-traitement des règles, mise en évidence avec le filtrage et le tri basé sur les mesures d’importance des règles. https://lnkd.in/eZ5srkfF