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Nos compétences technologiques

Smartpoint, expert en traitement et exploitation de la data. Voici notre stack technologique.

Nous avons des compétences et des expertises sur toutes les principales technologies éditeurs propriétaire et open source dans l’écosystème de la Data.

data stack ingenierie data

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    Les news

    pyhton ou rust ingénierie data projet performances volume
    18 octobre 2022

    Python vs Rust, quel langage est le plus adapté à votre projet Data ?

    indétrônable Python en ingénierie de la Data ? la langage de programmation Rust pourrait bien lui voler la vedette ! Au niveau des langages de programmation, Python reste incontournable mais Rust intéresse de plus en plus d’ingénieurs data … D’ailleurs Meta le recommande désormais avec C++ et Python qui est désormais davantage cantonné aux applications de […]

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    organisation equipe data complexe volume
    12 juillet 2022

    Larges volumes et complexité croissante des données, quelle data dream team mettre en place.

    On constate que la taille des équipes Data au sein des organisations ne cesse de croitre, comme si elle était proportionnelle à la complexité et au volume croissant des données à exploiter. Sur le papier, cela peut sembler cohérent car, à l’échelle, les données sont en effet plus complexes. Affecter plus de ressources dédiées, c’est plus […]

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    differences datalake data lakehouse data warehouse
    8 février 2022

    Back to the basics ! Zoom sur les différences entre un data warehouse dans le cloud, un data lake et data lakehouse.

    Un data Warehouse est une base de données analytique centralisée qui stocke les données déjà structurées. Il est utilisé par des analystes qui maîtrisent parfaitement le langage SQL et savent donc manipuler les données. Les données sont optimisées et transformées pour être accessibles très rapidement à des fins d’analyses, de génération de rapports et des tableaux […]

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    • Amélioration de la prise de décision : Accès à des informations fraîches et précises pour des décisions rapides et pertinentes.
    • Détection d’anomalies et prévention des incidents : Identification en temps réel des problèmes potentiels et prise de mesures correctives immédiates.
    • Optimisation des processus et des opérations : Meilleure compréhension des performances et des contre-performances pour une optimisation continue.
    • Personnalisation de l’expérience client : Pour une expérience consommateur plus fluide et hypra ciblée en fonction des interactions en temps réel.
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