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Comment déclarer un fichier à la CNIL? - En 20 Lignes

Comment déclarer un fichier à la CNIL?  - En 20 Lignes | MYSQL | Scoop.it

Dès lors que vous collectez des données sur vos clients en France, quelles que soient les données concernées, vous devez déclarer le fichier qui les contient à la Commission Nationale Informatique et Libertés (CNIL).

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Données, traces et algorithmes | Concertation nationale sur le numérique

Données, traces et algorithmes | Concertation nationale sur le numérique | MYSQL | Scoop.it

Collecte de données personnelles sur les internautes, géolocalisation en continu des usagers d’applications mobiles, IP Trackingmanipulation de flux d’actualités sur Facebookréférencement d’informations personnelles dans des moteurs de rechercherévélations sur la collaboration d’acteurs du numérique à des programmes de surveillance massifs, etc. : les nombreuses controverses autour des pratiques de collecte et d’exploitation de données personnelles amènent parfois à un constat d’impuissance pour les usagers. Leurs formes d’exploitations très diverses peuvent provoquer des effets indésirables : de la personnalisation discriminante des tarifs en fonction du profil de la personne ciblée, à la révélation d’informations personnelles sensibles.

Mais les traces collectées sur les activités des internautes peuvent également être utilisées par de nombreux acteurs, entreprises, administrations, etc. pour proposer de meilleurs services, devenir plus performants, innover. Elles sont devenues un pilier de l’économie numérique et un atout majeur pour la qualité des politiques publiques. En 2015, l’Europe va se doter d’un nouveau cadre pour la protection des données personnelles. Il s’agit de garantir une meilleure protection de la vie privée des citoyens, tout en soutenant le potentiel d’innovation et de compétitivité qu’apportent les données aux acteurs européens. Comment s’adapter à un contexte technologique et des usages qui évoluent chaque jour ? Comment ce cadre peut-il s’appliquer à des opérateurs qui ne sont pas soumis aux frontières physiques ?

Comment donner aux internautes la maîtrise de  leurs usages et de leur identité numériques ?

Mickael Ruau's insight:

sam, 04/10/2014 - 07:00 Consultation ouverte à partir du 4 octobre 2014 

Inviter vos amis à participer Facebook Twitter Google Email

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Designing Fast Data Application Architectures – Free eBook (By O’Reilly)

Designing Fast Data Application Architectures – Free eBook (By O’Reilly) | MYSQL | Scoop.it
Learn how to choose, combine, and run data services to build the resilient, scalable, and responsive architectures that your fast data applications require.
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Anticipez les changements avec la méthode XP - Perfectionnez votre gestion de projet agile

Anticipez les changements avec la méthode XP - Perfectionnez votre gestion de projet agile | MYSQL | Scoop.it
Si vous avez déjà adopté une gestion de projet agile, venez compléter votre collection de bonnes méthodes pour personnaliser votre pilotage et faciliter le travail à grande échelle de vos équipes.
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Retail et smart data : la révolution est en marche !

Retail et smart data : la révolution est en marche ! | MYSQL | Scoop.it

Pour Thibaut Lemay, fondateur de Mazeberry, et Manuel Davy, président de Vekia, la survie des distributeurs passe par l'utilisation intelligente de leurs données, pour optimiser l'expérience client ou encore piloter les stocks...

Le smart data est selon eux LE défi 2016 des distributeurs.
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RCU : L'outil qui dope la relation client

RCU : L'outil qui dope la relation client | MYSQL | Scoop.it

Qu’elle soit big, small ou encore smart, la data reste le cheval de bataille des entreprises. Mais si les 3,8 milliards d’internautes génèrent de gigantesques masses d’informations qui sont une véritable mine d’or pour les marques, l’utilisation pertinente de la data reste néanmoins complexe. Dès lors, un référentiel client unique

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Définition : Geofencing »

Le géofencing est une pratique de ciblage marketing ou publicitaire qui consiste à définir des périmètres géographiques plus ou moins étendus qui servent
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De l'usage de la data pour les retailers

De l'usage de la data pour les retailers | MYSQL | Scoop.it
Diametrix, filiale du groupe Diamart dédiée à la data science pour la performance omnicanale, présente les réponses des dirigeants de la distribution à une question que toutes les enseignes se posent : comment la data peut-elle véritablement être utile dans le métier de retailer?
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L'économie des données menace l'économie traditionnelle

L'économie des données menace l'économie traditionnelle | MYSQL | Scoop.it
Si les données surpassent vraiment le prix en tant que porteuses d’informations économiques plus efficaces, alors de nombreuses entreprises traditionnelles sont menacées
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Phygital

Phygital : Comment tirer profit des technologies data et digitales ? 

 

L’arrivée à maturité du digital et du Big Data, doublée d’une volonté d’optimiser le potentiel des réseaux physiques, permet d’offrir des services innovants, un nouveau parcours client omnicanal et de développer de nouveaux leviers de croissance. 
Quelles sont ces technologies et leur apport ? Comment le Big Data participe au renouveau des réseaux physiques et à la différenciation des marques ? Comment la puissance du Web s’applique-t-elle au Off line, et contribue-t-elle à son renforcement ? 

Les innovations technologiques (objets connectés, chatbot, geofencing, capteurs, store tracking ...) couplées aux technologies matures (Clienteling, bornes, beacons…) permettent d’augmenter la fréquence de recueil et la quantité d’informations. 
Les méthodes de Data Science et l’utilisation de solutions de Big Data transforment ces données en connaissance actionnable pour optimiser l’expérience utilisateur (anticipation des files d’attente, paiement facilité, …), proposer des opérations marketing mutualisées on et off line (valorisation d’offres ou services en real time) et améliorer le time to market. 

La multiplicité de ces « capteurs » et la puissance d’analyse ouvrent de nouveaux horizons dans de nombreux secteurs tels que la banque, le retail, la santé ou l’énergie, en BtoC et en BtoB. 

Au travers de uses cases, ce séminaire vise à présenter ces innovations digitales et data, leur valeur ajoutée, leur complémentarité avec le online puis à partager les facteurs de réussite de ces nouveaux projets.

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Le RGPD expliqué ligne par ligne (articles 1 à 23)

Le RGPD expliqué ligne par ligne (articles 1 à 23) | MYSQL | Scoop.it
Le  25 mai 2018, s'appliquera le fameux Règlement général sur la protection des données personnelles. Ses 99 dispositions suscitent interrogations et inquiétudes. Pour tenter d'y voir plus clair, Next INpact vous propose une explication ligne par ligne du RGPD. Nous débutons cette série avec les articles 1 à 23.
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Les bizarreries de MariaDB sur Mageia

Les bizarreries de MariaDB sur Mageia | MYSQL | Scoop.it
Je ne m'attendais pas à une configuration par défaut aussi sécurisée de MariaDB sur Mageia.

Via bloginfo
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A Beginner’s Guide to Data Engineering — Part II –

In A Beginner’s Guide to Data Engineering — Part I, I explained that an organization’s analytics capability is built layers upon layers. From collecting raw data and building data warehouses to…

Via Enguerran D
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La société suédoise Ivbar va faire du #Bigdata dans les établissements de santé français #data #sante #hcsmeufr 

La société suédoise Ivbar va faire du #Bigdata dans les établissements de santé français #data #sante #hcsmeufr  | MYSQL | Scoop.it
La société suédoise Ivbar, spécialisée dans l'analyse et le traitement de données de santé, a annoncé le 12 mars dans un communiqué le lancement d'une filiale en France, présidée par Filippo Monteleone, ancien directeur général du groupe de cliniques Générale de santé, et dirigée par Patrick Olivier, ancien directeur des systèmes d'information du groupe Elsan.

Via GIE_GERS, Lionel Reichardt / le Pharmageek
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GIE_GERS's curator insight, March 18, 6:10 AM

La société suédoise Ivbar, spécialisée dans l'analyse et le traitement de données de santé, a annoncé le 12 mars dans un communiqué le lancement d'une filiale en France, présidée par Filippo Monteleone, ancien directeur général du groupe de cliniques Générale de santé, et dirigée par Patrick Olivier, ancien directeur des systèmes d'information du groupe Elsan.

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Pushing The Ethical Boundaries Of Big Data: A Look At China's Social Credit Scoring System

Pushing The Ethical Boundaries Of Big Data: A Look At China's Social Credit Scoring System | MYSQL | Scoop.it
China has created a new social credit score system for its 1.3 billion citizens. What are the ethical ramifications of using big data in this way?
Via Emeric Nectoux
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Comment structurer un dataset client à l’aide de la théorie des graphes pour la prédiction d’achat : retour d’expérience

Comment structurer un dataset client à l’aide de la théorie des graphes pour la prédiction d’achat : retour d’expérience | MYSQL | Scoop.it

Contexte Notre client, spécialisé dans le marketing, dispose d'un historique de plusieurs centaines de millions d'événements d’achat. Les objectifs de ce client sont d’analyser le parcours des consommateurs, d’identifier les habitudes d’achats (affinité à une marque) et surtout,de prédire le comportement du consommateur,

Mickael Ruau's insight:

Ce processus est découpé en trois grandes étapes :

  • Prétraitement : nettoyage, enrichissement des données... ;
  • Traitement : rapprochement des évènements, enrichissement du dataset... ;
  • Publication : validation et publication du dataset final
    Frameworks.

Pour réaliser les différents traitements nous utilisons Spark 2.1.

Nous analysons nos données avec Apache Drill. Cet outil est un moteur SQL qui permet de consulter simplement des datasets. Il a l’avantage de prendre en charge de nombreux formats de stockage : CSV, Parquet, JSON, SGBD, NoSQL...

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What is DATA GOVERNANCE? What does DATA GOVERNANCE mean? DATA GOVERNANCE meaning & explanation

What is DATA GOVERNANCE? What does DATA GOVERNANCE mean? DATA GOVERNANCE meaning - DATA GOVERNANCE definition - DATA GOVERNANCE explanation. Source

Via Irina Radchenko, Emeric Nectoux
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Emeric Nectoux's curator insight, July 13, 7:20 AM

A very detailled definition & explaination of Data Governance.

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L’état de l’art NoSQL

L’état de l’art NoSQL | MYSQL | Scoop.it

Les bases de données NoSQL et NewSQL proposent une nouvelle approche répondant à des besoins de volumétrie et de nouveaux types de données. Quels en sont les bénéfices et les limites ?

Mickael Ruau's insight:

I. Constat : lacune des systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR)

 

A. L’évolutivité faible

Le schéma d’une base relationnelle est prévu pour répondre à toutes les requêtes possibles mais en contrepartie de cette généricité il est très structuré : non duplication de données, jointures entre les tables, colonnes des tables normalisées, contraintes d’intégrité, etc. La structure ne peut pas être modifiée (ajout, suppression, modification de tables, de jointures, de colonnes) sans modifier le code de l’application. La réciproque est également vraie : les modifications du code de l’application nécessitent souvent de modifier le schéma de base de données.

En synthèse, le couplage entre l’application et son schéma est très fort, ce qui rend la partie données d’une application coûteuse à faire évoluer.

B. Faible adaptation aux typologies de données modernes

Certaines applications ont besoin d’ingérer des données de différentes sources, par exemple : tweets, données de localisation, emails, etc. Cependant ces données ne sont pas structurées. Pour les intégrer dans un schéma relationnel, il faut utiliser des palliatifs pour plaquer les données sur un schéma préexistant, ce qui génère alors des problèmes de performance.

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Le geofencing nouvel outil de guerilla marketing ? »

Les pratiques de geofencing qui consistent à cibler les individus sur leur mobile au sein d'un périmètre géographique précis sont de plus en plus utilisée
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Auchan : “Le risque du Big Data est que le client se sente touché dans son intimité”

Auchan : “Le risque du Big Data est que le client se sente touché dans son intimité” | MYSQL | Scoop.it
Philippe Courbois, directeur de l'Innovation, du Digital, du Marketing Client, et de la Relation Client chez Auchan Retail France, revient sur l’utilisation de la data par l’entreprise. Entretien.
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In-store Analytics : plus qu'une simple solution de heatmap | Blog To Store

Si les cartes de chaleur (aussi appelées heatmaps) sont des techniques utilisées depuis longtemps pour mieux comprendre le comportement d’un internaute sur un site web, selon son regard ou la position de sa souris, elles représentent également un outil stratégique pour les points de vente physiques.

 

En effet, en s’appuyant sur des technologies comme le NFC, la vidéo ou l’imagerie thermique, il est facile d’agréger des informations indiquant les endroits les plus populaires et les plus fréquentés, afin d’appréhender le parcours client en magasin. 

 

Mais on peut même aller encore plus loin pour remonter des informations à plus forte valeur ajoutée : s’appuyer sur des solutions d’in-store analytics basées sur le WiFi, pour un niveau de finesse et d’efficacité inégalé.

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Faut-il obligatoirement passer par le Big Data pour personnaliser l'e…

Faut-il obligatoirement passer par le BigData pour personnaliser l'expérience client sur le web ? 

Présenté par : 
Pascal Morvan, Solution Selling Director, Sparkow 
Jérémy Viault, Product Marketing Manager, Sparkow 

Recommander les produits pertinents pour chaque client nécessite une grande quantité de données : sur les produits, les clients, les comportements… 

Est-il pour autant nécessaire de parler de Big Data ? 

Ce webinar vous proposera un panorama de l'état de l'art en matière de recommandation de produits et de contenus pour y voir plus clair.

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Ce qu’il faut retenir du Règlement Général sur la Protection des Données !

Ce qu’il faut retenir du Règlement Général sur la Protection des Données ! | MYSQL | Scoop.it
Adopté en avril 2016 par le Parlement Européen, ce nouveau règlement est entré en vigueur dès le 25 mai 2016, vingt jours après sa publication au Journal
Mickael Ruau's insight:

Concrètement, comment se préparer ?

Etape 1 – Désigner un pilote

Pour piloter la gouvernance des données personnelles de votre entreprise, vous aurez besoin de recruter ou de nommer un responsable délégué à la protection des données pour exercer une mission, à la fois d’information, de conseil en interne.

Etape 2 – Cartographier vos traitements de données personnelles

Pour mesurer concrètement l’impact du règlement européen sur la protection des données que vous traitez, commencez par recenser de façon précise vos traitements de données personnelles.

L’élaboration d’un registre des traitements vous permet de faire le point. Il détaille précisément la façon dont vous collectez les données, vous les utilisez, la façon dont vous avez collecté le consentement, le lien entre le consentement et la donnée.

La CNIL est consciente du travail lourd et chronophage et a donc décidé de le rendre obligatoire uniquement pour les entreprises de plus 250 salariés. Pour les autres, une simple cartographie des données suffit.

Etape 3 – Prioriser les actions à mener

Sur la base de votre registre ou de la cartographie de vos traitements, identifiez les actions à mener pour vous conformer aux obligations actuelles et à venir. Priorisez ces actions au regard des risques que font peser vos traitements sur les droits et libertés des personnes concernées.

Etape 4 – Gérer les risques

Si vous avez identifié des traitements de données personnelles susceptibles d’engendrer des risques élevés pour les droits et libertés des personnes concernées, vous devrez mener, pour chacun de ces traitements une analyse d’impact sur la protection des données (PIA).

Etape 5 – Organiser les processus internes

Pour assurer un haut niveau de protection des données personnelles en permanence, mettez en place des procédures internes qui garantissent la prise en compte de la protection des données à tout moment, en prenant compte de l’ensemble des événements qui peuvent survenir au cours de la vie d’un traitement (ex : faille de sécurité, gestion des demandes de rectification ou d’accès…).

Etape 6 – Documenter la conformité

Pour prouver votre conformité, vous devez constituer et regrouper la documentation nécessaire. Les actions et documents réalisés à chaque étape doivent être réexaminés et actualisés régulièrement pour assurer une protection des données en continu. Cette documentation vous permettra également de répondre aux questions de la CNIL en cas de contrôle.

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DB-MAIN - Introduction : apprendre à créer une structure d'accueil pour un MCD, un billet de François de Sainte Marie

DB-MAIN - Introduction : apprendre à créer une structure d'accueil pour un MCD, un billet de François de Sainte Marie | MYSQL | Scoop.it

DB-MAIN est un AGL gratuit permettant de réaliser des MCD (modèles conceptuels des données), des diagrammes de classes UML (ainsi que des diagrammes de cas d’utilisation (use cases), et des diagrammes d’activités), des diagrammes dits relationnels (le diagramme relationnel est l’équivalent du MLD merisien (modèle logique des données)), puis de produire les déclarations SQL.

Mickael Ruau's insight:

Dans ce 1er billet, on montre comment accéder à la zone de travail (Workspace) et créer la structure d’accueil d’un MCD.

Les autres billets traitent des sujets suivants :

– Le MCD, création des entités-types

– Le MCD, création des associations

— Le MLD, le script SQL, génération du MLD et du script SQL de création des tables

— Le MCD, spécialisation /généralisation des entités-types (héritage)

— Le MCD, identification relative

— Le MCD, vues (urbanisation du MCD), CIF (contrainte d’intégrité fonctionnelle), les contraintes de chemin, d’inclusion (en cours de rédaction)

— Rétro-conception : produire un MLD puis un MCD à partir du script SQL de création des tables (en cours de rédaction)

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Top 74 Data Visualization Software in 2018

Top 74 Data Visualization Software in 2018 | MYSQL | Scoop.it
Top Data Visualization Software : 2017 Review of 74+ Top Data Visualization Software and Top Free Data Visualization Software including Top Data Visualization Software : Sisense, Power BI Pro, SQL Server Reporting Services, Tableau Desktop, Tableau Online, Periscope Data, Yellowfin, Logi Info, Logi Vision, Logi DataHub, Adaptive Insights, Datapine, Attivio, BellaDati, Pyramid Analytics, Datameer, QlikTech, Pentaho, IBM Cognos Analytics, IBM Watson Analytics, MicroStrategy, Information builders FOCUS, Tibco Spotfire Cloud, Tibco Spotfire Platform, Domo, Targit, Birst, Prognoz, Bitam, Oracle Business Intelligence, Oracle Business Intelligence Publisher, SAS, GoodData, SAP BusinessObjects Lumira, SAP BusinessObjects Cloud, SAP Crystal Reports, OpenText Actuate Information Hub, Panorama Necto, 1010Data Insights, Exago, Host Analytics, Zoho, Phocas Software, Quadbase Systems, Board, Jinfonet, AtScale, Kyvos Insights, Arcadia Data, ThoughtSpot, Metric Insights, Dundas, InetSoft, InetSoft Style Scope, Dimensional Insight, Dimensional Insight Measure Factory, Halo, Halo Cloud, Ducen, Izenda, Jedox in no particular order.Top Free Data Visualization Software : Power BI, Power BI Desktop, Tableau Public, Prognoz, IBM Watson Analytics,InetSoft's Style Scope Agile Edition, InetSoft's Visualize Free, Arcadia Data, QlikView Personal Edition, Qlik Sense Desktop,Zoho Reports, icCube Community, Yellowfin on AWS or Azure in no particular order.

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RGPD : contraintes ou opportunités ?

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Décidée par l’Union Européenne, cette nouvelle réglementation est la législation européenne la plus importante relative à la protection de la vie privée de ces
Mickael Ruau's insight:

Sept principes sont donc à respecter pour les entreprises :

  • Le principe d’accountability (ou logique de conformité), c’est l’entreprise qui doit prouver la conformité de la nouvelle règlementation RGPD.
  • Le principe de sécurité, l’entreprise doit mettre en place toutes les mesures nécessaires pour sécuriser les données personnelles.
  • Le principe de sécurité by design, la sécurité des données personnelles doit être prise en compte dès la phase de conception de toute activité.
  • Le principe d’information, les personnes doivent être informées de leurs droits et consentir explicitement à la collecte et au traitement de leurs données personnelles. Si ces données sont amenées à fuiter ou si un incident est constaté, les personnes concernées ainsi que la CNIL doivent être prévenues, sauf exceptions justifiées, dans les 72 heures maximum.
  • Le principe de licéité, les données à caractère personnel ne peuvent être recueillis et traitées que pour un usage déterminé et légitime, correspondant aux missions du responsable de traitement
  • Le principe de minimisation qui oblige les entreprises à ne garder que les données personnelles qui leurs sont nécessaire pour l’exercice de leur activité.
  • Le principe de conservation limité, les données personnelles ne peuvent être conservées que le temps nécessaire à l’exécution du contrat. A savoir que les données personnelles d’un prospect ne répondant à aucune sollicitation ne peuvent être conservées plus de 3 ans.
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