Meuble Couture Bérangère Avec / Big Data Et Business Intelligence : Quelles Différences ?

Thu, 04 Jul 2024 03:24:39 +0000
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Bérangère Marteau ne manque pas d'idées. Rigueur et minutie sont indissociables de chaque geste, dans les recoins d'une imagination grandissante, avec tout de même une idée essentielle à l'esprit: un meuble ne peut être viable et durable que s'il naît à la manière des hommes. Comme le battement d'ailes d'un tangara, il doit être conçu comme un enfant.

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Couture, une histoire de famille C'est en 1870, que M. Célestin Couture créa son entreprise à Antigny, en plein coeur du bocage Vendéen. Avec une équipe de 3 compagnons, son activité d'alors était le sciage, la charpente et la menuiserie. En 1920, poursuite de l'activité charpente-menuiserie par M. Henri Couture Père, avec 4 personnes dans un local de 150 M². M. Henri Couture Fils, en 1963, diversifia son activité bâtiment vers la fabrication de petites séries de meubles pour les intérieurs de maison. Meuble couture bérangère allaux. Ce fut le point de départ de l'activité industrielle. Dans les années 80, sous l'impulsion de Jean Marie Couture, l'entreprise pris un essor important avec la mise en place d'une strategie de ventes à l'export. Décédé brutalement l'année de ses 40 ans, son épouse, Noèle Couture, repris les reines de la société afin d'assurer la pérennité de l'entreprise. Accompagné de son fils Frédéric depuis 1999, l'entreprise a su s'adapter à un environnement en permanente évolution, tant dans l'industrialisation des produits, que dans la création.

La démarche ne laisse rien au hasard: "Je travaille essentiellement pour des clients. Je me déplace pour voir le meuble en situation, ce qui détermine mon process de travail. " Elle fait appel à ses réflexes innés, s'appuyant sur un travail de photo et de simulation, parfois sur ordinateur, ce qui engendre un transfert de son métier de graphiste: "Je contextualise le meuble en fonction de son environnement immédiat pour respecter la cohérence colorimétrique. " Patience et méthode Dans son atelier, les couleurs sont au centre de toutes les démarches. Des formes qui rivalisent d'imagination et dont les lignes semblent converger vers la qualité, comme ce nuancier de couleurs qui ne quitte plus Bérangère: "Je pense qu'il faut beaucoup d'imagination et de créativité afin de proposer un résultat de qualité. " Aujourd'hui, sa zone de chalandise est assez large, parfois à une heure de route de Bressols. Bressols. Dans son atelier, Bérangère Marteau requinque les meubles - ladepeche.fr. Et puis les réflexes s'étendent plus largement avec du travail de peinture sur les murs: "Je travaille aussi avec une collègue, parfois sur des gros chantiers, sur des murs ou dans des cuisines. "

Initialement réservé aux fonctions « Marketing » et « Commerce », ces outils ont notamment pris de l'ampleur au sein des directions financières pour ses capacités performatives, de reporting ou encore de pilotage. Il est important de noter que la Business Intelligence englobe concrètement tout le Système d'Information Décisionnel (SID): l'infrastructure de gestion de données ( datawarehouse, ETL), les outils de reporting, l'analytique métier, la visualisation de données, le data mining … Cet ensemble a pour objectif de monitorer son activité, d'anticiper les évolutions du marché et de pouvoir s'y adapter tout en favorisant l'innovation et en gagnant en efficacité dans tous les domaines de l'entreprise. La Data Visualisation reflète l'une des progressions les plus importante de la BI. A l'origine, les données étaient regroupées en « représentations statiques », impliquant une modélisation et une transformation de la donnée de manière autonome. Grâce la Data Visualisation, les restitutions de données sont désormais réalisées de manière interactive, par le biais de graphiques et de données plus intelligibles.

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Qu'est-ce que le Big Data? Tout le monde pense que le Big Data n'est rien d'autre qu'une énorme quantité de données complexes. Mais en réalité, il ne s'agit pas simplement d'une quantité massive de données, il s'agit également du traitement et de l'analyse de cette énorme quantité de données dans le but de développer ou générer des opportunités d'amélioration business. Le Big Data fait référence au traitement, au stockage et à l'analyse d'ensembles de données massifs d'une grande variété (données structurées et non structurées) générées très fréquemment par une multitude de sources (smartphone, réseaux sociaux, points de vente, capteurs, etc). L'objectif final étant d'aider les entreprises dans leur processus de prise de décision. Les ensembles de données traitées dans le cadre du Big Data sont si volumineux et complexes que les logiciels et infrastructures de Business Intelligence traditionnels ne peuvent tout simplement pas les gérer. Les estimations indiquent que 90% des données du Big Data sont générées de manière non structurée.

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En ce moment, pour aider à la décision et imaginer des actions qui sont supposées conduire au succès escompté, la data science a le vent en poupe. Elle serait certainement moins pertinente sans s'appuyer sur un socle, celui de la business intelligence. Cela vous intéressera aussi L'une de ces sciences de la donnée analyse les informations passées, l'autre réalise des prédictions pour le futur. Autant dire que ces deux compétences sont étroitement liées mais certaines différences permettent de mieux comprendre le rôle de chacune de ces disciplines. Définition n° 1: qu'est-ce que la data science? Futura a déjà dressé le portrait d'un phénomène en vogue: la « data science », c'est-à-dire la capacité d'une organisation à analyser, extraire et mettre en forme des quantités de données pour les mettre en scène de façon visuelle et percutante. Il s'agit de relever et de présenter des tendances orientées vers l'avenir. Une mission que mène un data scientist qui doit élaborer des pistes pour répondre à des interrogations et imaginer des hypothèses d'avenir à partir des données significatives.

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Les perspectives de traitement du Big Data sont infinies, et pour partie encore insoupçonnées: exploration de l'information, évaluation, analyse tendancielle et prospective, gestion des risques industriels ou naturels… le tout effectué en temps-réel. Quelles différences avec la BI? Le Big Data se différencie de la Business Intelligence par le type de données récoltées et traitées ainsi que par leur utilisation. L'Informatique décisionnelle utilise en effet des statistiques descriptives, avec des données à forte densité en information afin de mesurer des phénomènes ou détecter des tendances Le Big Data, lui, utilise des statistiques « inférentielles » et réalise des sondages sur des échantillons de données à faible densité en information, dont le grand volume permet d'en déduire des lois, donnant ainsi au Big Data des capacités prédictives. Big Data et IA, l'avenir de la BI? Couplé à l' intelligence artificielle et à ses algorithmes capables d'apprendre par eux-mêmes, le Big Data est pour l'entreprise l'une des grandes perspectives, et l'un des grands défis à venir en matière d'aide à la décision.

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Différents types de données Il y a donc les données structurées, qui sont des données organisées et formatées. Ce sont les informations, telles que des mots, des chiffres ou encore des signes qui sont contrôlées par des références et représentées dans les champs de bases de données qui permettent le traitement et l'interprétation par les machines. Puis, les données non structurées, ce sont toutes les données sans format prédéfini. On en identifie principalement deux types: les données non structurées textuelles qui sont les messageries instantanées, les documents Word, les présentations PowerPoint, les courriels, ou encore les réseaux sociaux, puis les données non structurées non textuelles, telles que les fichiers audio, les fichiers vidéo ou encore les images. Concurrence ou complémentarité? Malgré que ces deux acteurs soient deux méthodes d'analyse différentes et bien distinctes, on peut dire qu'ils se complètent. La rapide et constante évolution du traitement des données offre de grandes opportunités à ceux-ci.

Elles sont ensuite restructurées, enrichies, agrégées, reformatées pour être présentées à l'utilisateur sous la forme d'une vue métier ayant un sens pour lui: schémas, rapports paramétrables, tableaux de bord synthétiques et interactifs, … Enfin, les données sont diffusées aux divers domaines fonctionnels de l'entreprise (Direction stratégique, finance, production, comptabilité, RH, …) à travers un magasin de données sécurisé ou Datamart afin d'être consultées, explorées, analysées, et peuvent également nourrir un système d'alertes prédéfinies. Le Big data, c'est quoi? Littéralement, le terme signifie méga données, ou données massives. Le Big Data désigne un ensemble tellement volumineux de données qu'aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l'information ne permet d'exploiter. Selon le Group Gartner, le Big Data répond à une triple problématique dite règle des 3V pour: un Volume de données considérable à traiter; une grande Variété d'informations, venant de diverses sources (non-structurées, organisées, Open…); un niveau de Vélocité à atteindre, c'est à dire de fréquence de création, de collecte et de partage de ces données.