Le data lineage, apport en fiabilité des traitements de données, permet des bénéfices sur la mise en conformité. Il permet aussi une meilleure gestion des risques avec la visibilité qu’il permet aux utilisateurs de la donnée concernée. Chacun sait d’où la donnée provient, quelles transformations elle a subi et quel est son état et son emplacement actuel.
Pour commencer, je tiens à préciser que je ne suis pas du tout un expert de DevOps, et je serai reconnaissant à quiconque m’apportera tout complément d’information ou rectification sur ma compréhension du sujet.
J’ai fait part dans un commentaire sur un billet de Jean Meance de la difficulté de définir des objectifs et des enjeux à mesure que grandit la transversalité et le délai jusqu’à l’échéance d’un projet. Or, les projets de gouvernance des données implique toute l’entreprise, et la data est omniprésente. Difficile de faire plus transverse donc. De même, les échéance […]
Tous les jours, les organisations cherchent à se rendre plus efficaces. Une des meilleures façons de lancer ce processus est de simplifier et agiliser le travail au quotidien de vos équipes.
DataGalaxy vous propose une série d’articles concernant la facilitation des projets BI, depuis la phase de cadrage/conception jusqu’à l’exploitation de votre solution décisionnelle.
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Tous les jours, les organisations cherchent à se rendre plus efficaces. Une des meilleures façons de lancer ce processus est de simplifier et agiliser le travail de vos équipes au quotidien.
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Aujourd’hui, nous attaquons l’aspect analyses d’impact et ses atouts pour les équipes BI !