La dernière décennie a été marquée par la révolution du « data-first ». Les entreprises se sont empressées de collecter des mesures, de créer des tableaux de bord et de laisser les algorithmes guider leurs décisions. Mais que se passerait-il si cette approche avait involontairement mis de côté quelque chose d'aussi précieux : la compréhension approfondie des processus métier et l'expertise humaine ? Les conséquences imprévues du « Data-First » Ce document révèle une tendance

Les API sont très souvent mis en avant dans le domaine de l’intégration et du middleware. Pourtant, seuls, ils ne peuvent pas représenter toute la diversité des patterns d’intégration. En effet, il faut combiner plusieurs technologies d’intégration pour couvrir tous les cas d’usage. Par exemple, nous pouvons rapprocher les deux grands patterns du marché de l’intégration (logique modulaire portée par l’API Management et logique de masse portée par l’intégration Data) afin de f

Les API sont très souvent mis en avant dans le domaine de l’intégration et du middleware. Pourtant, seuls, ils ne peuvent pas représenter toute la diversité des patterns d’intégration. En effet, il faut combiner plusieurs technologies d’intégration pour couvrir tous les cas d’usage. Par exemple, nous pouvons rapprocher les deux grands patterns du marché de l’intégration (logique modulaire portée par l’API Management et logique de masse portée par l’intégration Data) afin de f

Data-as-a-Service et qualité de la donnée au service de l’innovation : les nouvelles plateformes du Data Management La nouvelle génération des plateformes de données se déploie avec pour maître mot « une donnée en libre service, pour tous, en temps réel ». Le sens qu’il faut donner aux multiples initiatives que l’on observe sur le marché de la Data démontre le souhait de rendre l’utilisateur métier plus autonome dans l’utilisation de la donnée. Cela ne signifie pas que la tec