On ne peut nier le rôle que jouent les données critiques dans la gestion d’une entreprise prospère dans le monde numérique d’aujourd’hui. De nombreuses entreprises recherchent de plus en plus des moyens de collecter et de manipuler les données pour optimiser leurs processus. La virtualisation des données intègre des sources de données multiples et disparates (telles qu’un entrepôt de données, un lac de données, un projet big data, des données en nuage et des documents XML) en un lieu virtuel unique pour la prise de décision et la gestion.

Sur une plateforme de virtualisation des données, les utilisateurs peuvent accéder rapidement aux données pertinentes et les manipuler, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent sur le processus ETL. Poursuivez votre lecture pour découvrir certains avantages de la virtualisation des données.

Accélérer la prise de décision

De tous les avantages de la virtualisation des données, la prise de décision est incontestablement le plus important. La virtualisation des données est une solution rentable qui permet aux dirigeants d’entreprise de prendre des décisions éclairées, d’améliorer les performances de l’entreprise et d’obtenir un avantage comparatif. Grâce à la virtualisation des données, les analystes commerciaux peuvent tirer parti de l’analyse pour obtenir des informations exploitables qui permettent de prendre des décisions stratégiques en temps voulu.

Le logiciel rationalise les données pour les adapter aux initiatives et processus stratégiques de votre entreprise. Cet outil d’IA innovant favorise les données favorables à l’entreprise en masquant les complexités de l’accès aux données à partir de divers systèmes, formats et structures. Ainsi, les utilisateurs peuvent accéder rapidement aux données actuelles pour en tirer des informations significatives.

Offre une intégrité des données

Les logiciels de virtualisation des données intègrent des fonctions de gouvernance et de sécurité des données qui garantissent la cohérence, la qualité et la protection des données. Contrairement à l’ETL, il élimine la nécessité de collecter et de stocker les données dans des sources de données distinctes. Cela signifie essentiellement que les données sont isolées dans un système de source de données critique de différentes applications, ce qui élimine le risque de manipulation intentionnelle ou non des données. Le point essentiel à retenir ici est que la virtualisation des données garantit l’accès aux données en temps réel et leur intégrité. Son tissu unique de données virtuelles aide à maintenir des politiques strictes de gouvernance et de sécurité des données.

Aide à la gestion des risques

Les organisations qui dépendent fortement des données sont exposées à de nombreux facteurs de risque, notamment la perte, le vol et l’erreur de données. C’est là que la gestion des risques entre en jeu. Elle implique des processus et des politiques qui prévoient et atténuent les risques afin d’obtenir des résultats commerciaux.

La virtualisation des données crée une couche d’abstraction sécurisée qui offre aux utilisateurs une meilleure visibilité et un meilleur contrôle de leurs opérations commerciales. Le logiciel intègre également des outils pratiques d’analyse des données qui permettent aux utilisateurs de glaner des informations précieuses. Ces informations peuvent éclairer la stratégie et l’innovation des produits. De plus, les dirigeants d’entreprise peuvent analyser et atténuer des facteurs de risque spécifiques à l’avance.

Améliorer les opérations informatiques

Comme mentionné précédemment, la virtualisation des données minimise la complexité des systèmes d’extraction traditionnels et fournit une couche virtuelle unique de données qui permet aux utilisateurs d’accéder à des données provenant de sources disparates à partir d’une source unique. Cela signifie que les utilisateurs finaux qui ont besoin de services de données ont toutes les données dont ils ont besoin à portée de main et accessibles. Essentiellement, cette méthode de travail organisée peut stimuler vos opérations informatiques. Le plus intéressant est que le logiciel vous permet de réaliser des économies considérables sur les coûts opérationnels informatiques.

Des résultats commerciaux positifs

L’agilité de l’information est un indicateur de performance clé pour les organisations centrées sur les données. Pour garder une longueur d’avance sur la concurrence et obtenir des résultats commerciaux positifs, vous devez avoir un accès illimité à votre source de données chaque fois que le besoin s’en fait sentir. Jusqu’à présent, il fallait beaucoup de temps et d’efforts pour compiler les données d’un grand centre de données. Heureusement, la virtualisation des données permet aux utilisateurs d’accéder aux données et de les manipuler instantanément. Les chefs d’entreprise peuvent s’en servir pour acquérir un avantage concurrentiel et optimiser leurs produits et services afin de répondre aux tendances actuelles du marché.

En somme, la virtualisation des données et une bonne gestion des données offrent de nombreux avantages aux entreprises. Toutefois, lorsque vous recrutez un scientifique ou un analyste de données, assurez-vous que la personne en question maîtrise des systèmes tels qu’Oracle, SQL, NoSQL, Excel, Google Big Query et Spark

4 data science careers that shape the future

Both structured and unstructured data are essential in the field of data science. Both types of data are used to produce actionable information. Professionals who use data science take an interdisciplinary approach to evaluating data. Their goal is to convert data into knowledge that informs business decisions and operations.

Data science is one of many career options. Data is one of the most valuable assets a business has, and employing data science professionals can be the difference between thriving in the marketplace or falling behind the competition. Let’s take a look at four data science careers that are currently shaping the future.

1. Software developers

Software developers use data science and produce software designed to help people apply data science to their industries. Today’s businesses strive to effectively use data to identify problems and predict outcomes. Software developers use computer languages ​​such as Python and JavaScript to create software programs that capture data. They identify program goals, write program code, and test their programs before they are launched. Software developers also create programs that analyze data, allowing companies to convert raw data into valuable information.

According to the United States Bureau of Labor Statistics, software developers earned a median annual income of $ 110,140 in 2020. In the United States, these IT experts are expected to experience a growth rate of l 22% employment between 2019 and 2029. Large software companies hire software developers to produce programs. Software programmers need a bachelor’s degree from a computer science or data science program to enter their field.

2. Statisticians

Statisticians produce statistics, but their work goes far beyond simple calculations. Statisticians ask questions designed to obtain data that they can use to find solutions to problems or make informed projections. He participates in all levels of data collection. They use their data mining skills by creating surveys or questionnaires that they can use to gather specific information. Their job is to collect data, analyze it and interpret it. Statisticians also use predictive analytics to predict outcomes based on relevant data.

According to the BLS, statisticians earned a median salary of $ 92,270 per year in May 2020. The BLS expects job opportunities for statisticians to increase by 35% between 2019 and 2029, nearly nine times the average employment growth rate for all occupations forecast over the same period. Most statisticians need a master’s degree in a discipline like math or economics.

3. Operations research analysts

Operations research analysts are mathematics professionals who must have a bachelor’s degree in computer science, mathematics, or analysis. Some employers favor candidates with a master’s degree in one of these disciplines. According to the BLS, operations research analysts have a median income of $ 86,200 in 2020 and employment opportunities are expected to increase by 25% between 2019 and 2029.

Working as an Operations Research Analyst might be a dream job for people with strong problem solving and analytical skills. Their job involves data collection. They bring together data from multiple sources and identify appropriate methods to analyze that data. They use predictive analytics to project results to determine the most effective ways to improve operations and solve problems. Like statisticians, they rely on data science to accomplish their tasks.

4. Scientists

Data science has an impact on multiple professional fields, including healthcare. Medical scientists use data science to evaluate medical data. Their work helps identify likely side effects of drugs and determine whether a new prescription drug can treat specific illnesses. Data scientists also apply their skills in the medical field by producing and perfecting medical equipment , such as MRI scanners.

According to the BLS, medical scientists and data scientists earned median annual earnings of $ 91,510 and $ 98,230 in 2020. According to the BLS, medical scientists are expected to experience an employment growth rate of 6% from 2019 to 2029, while computer and information research scientists will experience a growth rate of 15% over the same period.

Collecting and analyzing data is a skill that people use in many professional fields. Today, data science is a crucial part of the tasks performed by software developers, statisticians, operations research analysts, and data scientists.

Everyone wants to build up his brand on social media for the presence of creativity and credibility. It can be possible if we learn about how to get in followers.

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1. The question is how to get in followers?

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