 Your new post is loading...
 Your new post is loading...
|
Scooped by
Mickael Ruau
June 25, 2019 5:49 AM
|
Bienvenue dans l’infrastructure interne, et bientôt externe, des bases de données relationnelles d’OVH. L'ensemble des applications responsables de la continuité de service reposent de près ou de loin sur ces SGBD. Nous vous exposerons nos méthodes d'administration d'un tel système en abordant la haute disponibilité, la gestion des sauvegardes, de leurs restaurations et les mises à jour de version. Nous mettons à la disposition de nos développeurs un environnement isolé par rapport à la production pour effectuer des changements de schéma en toute sécurité. Nous extrayons ces données vers des infrastructures de business intelligence.
|
Scooped by
Mickael Ruau
June 6, 2019 6:32 AM
|
Un nouvel outil au service de la qualité des données
Vous souhaitez acquérir des compétences dans le domaine de la Data Science ? En partenariat avec Tuto.com, on vous propose une formation gratuite en vidéo dans laquelle vous découvrirez concrètement comment fonctionne cette science et comment l'utiliser.
Via Thot - Cursus
|
Scooped by
Mickael Ruau
April 2, 2019 7:14 AM
|
Un des précédents articles « Le coût des données n’est pas celui que l’on croit… » se référait à l’obésité des données et à ses coûts cachés. Un point technique particulier, le « padding », fut abordé. Cet article aborde un sujet peu abordé dans la littérature: le coût énergétique de l’indexation. Introduction et rappel(s) « Lorsque vous effectuez une requête sur... Read more »
|
Scooped by
Mickael Ruau
March 13, 2019 8:52 AM
|
Le théorème du CAP prouve qu’il n’est pas possible, au même instant, de garantir : La Cohérence/Consistance (Consistency) des données : la définition utilisée par le théorème est que les données seront les mêmes, à tout instant, sur tous les nœuds d’un système répliqué. Cette définition est très différente du C (consistant / cohérent) de la définition des bases ACID ! Dans la suite de cet article, j’utiliserai le terme cohérent au sens défini dans CAP. La Disponibilité (Availability) des données : la définition utilisée par le théorème est qu’un nœud en état de fonctionnement doit être capable de traiter tout type de requête supporté par le système (que ce soit en écriture ou en lecture). La Tolérance au partitionnement (Partition Tolerance) : il s’agit ici de dire que seule une panne affectant toutes les communications entre tous les nœuds doit empêcher le système de fonctionner correctement. En fait, très peu de systèmes actuels peuvent se passer de cette contrainte. Le théorème est certes une vision simplifiée (et avec des contraintes très fortes) de la réalité. Mais le fait qu’il soit nécessaire de faire un choix, au moins dans une certaine mesure, entre la Cohérence ou la Disponibilité des données reste une réalité. On parlera de systèmes AP (Availability / Partition Tolerance) ou CP (Consistency / Partition Tolerance) en fonction des choix qui sont faits. Spoiler! Dans la majorité des systèmes actuels, on préférera la disponibilité à la cohérence, on acceptera alors la cohérence à terme. C’est-à-dire que le référentiel sera cohérent dans le futur (sans forcément connaitre le délai).
|
Scooped by
Mickael Ruau
March 4, 2019 5:36 AM
|
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, en particulier
|
Scooped by
Mickael Ruau
January 30, 2019 10:02 AM
|
En vigueur dès le 25 mai 2018, le RGPD : Règlement Européen sur la Protection des Données (ou GDPR en anglais) débarque pour responsabiliser les entreprises sur le traitement des données personnelles. Cette infographie récapitule les responsabilités des entreprises qui récoltent et analysent des données.
|
Scooped by
Mickael Ruau
January 23, 2019 5:16 AM
|
Parmi les manquements constatés, la CNIL a généralement observé que les sites ne recueillaient pas le consentement exprès des personnes pour la collecte de leurs données sensibles. Cette catégorie de données couvre les informations relatives à leur orientation sexuelle mais également celles relatives à leur santé, leurs origines ethniques, leurs opinions religieuses, politiques ou syndicales. Compte tenu de leur nature très privée, cette catégorie de données est effectivement soumise à un encadrement spécifique prévu par la loi Informatique et libertés. L’article 8 de la loi prévoit par principe l’interdiction du traitement de ces données sauf exceptions limitativement énumérées parmi lesquelles le recueil du consentement exprès de la personne concernée. Pour être valide, ce consentement doit être libre, informé et spécifique. Or, certains sites de rencontre recueillaient le consentement des personnes au moment de leur inscription par le biais d’une seule et unique case à cocher relative à trois informations distinctes (la majorité, l’acceptation des CGU et l’acceptation du traitement des données relatives à l’orientation sexuelle).
|
Scooped by
Mickael Ruau
January 18, 2019 5:32 AM
|
Alex Petrov talks about modern storage system approaches, discussing storage internals, and evaluation techniques to choose a database with the optimal read, write or memory overhead, best suitable for a certain data.
|
Scooped by
Mickael Ruau
December 14, 2018 1:48 AM
|
A, C, G, T. Adénine, Cytosine, Guanine, Thymine Les quatre bases composant l’ADN. Les quatre bases constituant le prochain défi auquel sera confrontée la protection des données. Pourquoi ? Parce que l’ADN d’un individu étant en principe unique, c’est la donnée personnelle la plus absolue.
|
Scooped by
Mickael Ruau
December 12, 2018 7:54 AM
|
Discusses Hadley Wickham’s (a prominent member of the R programming language community) “Tidy Data” paper, which deals with reshaping and cleaning common data problems.
|
Scooped by
Mickael Ruau
December 11, 2018 5:26 AM
|
Discover how the power of visual data stories can communicate discoveries and insights hidden in data though real-life and quintessential examples.
|
Scooped by
Mickael Ruau
December 6, 2018 10:46 AM
|
Aujourd’hui, je vous propose donc un nouveau chapitre, en deux actes, sur… la pseudonymisation !
|
|
Scooped by
Mickael Ruau
June 18, 2019 6:05 AM
|
|
Scooped by
Mickael Ruau
May 27, 2019 11:10 AM
|
Ce jeu de données est une liste des jours fériés entre 1950 et 2050. 2 fichiers sont présents, avec le format suivant : - date: date, format YYYY-MM-DD. Exemple 1952-12-25.
- est_jour_ferie: booléen, indique si cette date est un jour férié. Exemple : True
- nom_jour_ferie: texte, si cette date est un jour férié, indique son nom. Exemple : Noël.
Le fichier jours_feries.csv contient tous les jours entre 1950 et 2050. Le fichier jours_feries_seuls.csv ne contient que les dates où les jours sont fériés entre 1950 et 2050.
|
Scooped by
Mickael Ruau
May 10, 2019 12:17 PM
|
Your database doesn't just contain your data. It also contains data about your data.
|
Scooped by
Mickael Ruau
March 21, 2019 3:39 AM
|
In this post we describe MySQL connections, user threads, and scaling. We hope that an increased understanding of how MySQL works will help application developers and system administrators to make good choices and trade-offs. We describe how connections work in a plain community server and we do not cover related topics such as thread pooling, resource groups, or connection multiplexing in this post.
Cet outil de formation gratuit est accessible à tous. Une fois son compte créé, l’utilisateur progresse à son rythme. Une attestation de suivi sera délivrée dans le Mooc à tout participant ayant parcouru la totalité des contenus et ayant répondu correctement à 80 % des questions par module.
Via Gilles Le Page
|
Rescooped by
Mickael Ruau
from Retail' topic
February 15, 2019 1:21 PM
|
Le Groupe La Poste officialise le 15 février 2019 "Isoskele" une nouvelle entité spécialisée en data marketing et communication dédiée aux annonceurs. Sa signature : "De la connaissance à la reconnaissance client".
Via RetailExploration
|
Scooped by
Mickael Ruau
January 29, 2019 5:30 AM
|
Si la CNIL avait déjà amorcé une réflexion sur les études d’impact, certaines questions restaient en suspens et notamment : Ce qui est entendu par la notion de « risque élevé », La méthodologie à mettre en œuvre pour la réalisation d’études d’impact répondant aux exigences du RGPD. La notion de « risque élevé » Les traitements susceptibles d’entraîner un « risque élevé » pour les droits et libertés des personnes doivent faire l’objet d’une étude d’impact conformément à l’article 35 du RGPD. Dans cette perspective, les lignes directrices émises par le G29 visent un certain nombre de critères qui doivent être pris en compte par le responsable de traitement dès lors qu’il évaluera les risques présentés par le traitement considéré. Au nombre de ces éléments : l’existence de données sensibles, données de personnes vulnérables, transferts de données hors du territoire de l’Union européenne, de profilage ou encore de scoring. Plus un traitement présente de critères avancés par le G29, plus il est susceptible de générer des risques élevés pour les droits et libertés des personnes. Le G29 énonce également un liste de traitements qui selon lui nécessitent la réalisation d’une étude d’impact : La surveillance par un employeur de ses employés sur leurs postes de travail informatique ou encore de leur activité sur internet ; La collecte de données sur les profils publics de réseaux sociaux de personnes physiques ; L’exploitation d’un système de vidéosurveillance sur les autoroutes dès lors qu’une analyse de la plaque d’immatriculation permet d’isoler et d’individualiser un conducteur. En tout état de cause, le G29 recommande la réalisation d’une étude d’impact dès lors qu’il y a doute sur le niveau de risque.
|
Scooped by
Mickael Ruau
January 23, 2019 5:15 AM
|
Le 21 novembre 2017, Uber publie sur son site internet un article révélant qu’elle a subi des cyber-attaques ; deux personnes extérieures à la société ont accédé aux données des utilisateurs de sa plateforme numérique, ce qui concerne, au total, 57 millions d’utilisateurs, dont 1.4 millions sont situés sur le territoire français.
Le 22 décembre 2017, la CNIL adresse un questionnaire aux sociétés UBER TECHNOLOGIES INC et UBER B.V visant à mettre en lumière les circonstances de la violation des données et les mesures prises pour y remédier.
Philippe DebryDan Scemama
|
Scooped by
Mickael Ruau
January 17, 2019 3:53 AM
|
Le Big Data propose une pluralité de métiers: il y en a pour tous les goûts. Nous vous proposons une sélection des plus connus: L’informatique et les statistiques ne vous font pas peur? Vous avez le profil du Data Miner! Point de départ de tout projet digital, le Data Miner n’hésite pas à plonger au milieu des données pour trouver, grâce à ses connaissances techniques, les statistiques qui sont susceptibles d’intéresser l’entreprise. Vous préférez traiter les données? Devenez Data Scientist! As du langage informatique, il excelle dans la création d’algorithmes permettant d’extraire les données qui répondront aux besoins de l’entreprise. Après les avoir collectées, il les évalue avant de les transmettre au Data Analyst. Vous avez la fibre commerciale? Optez pour le métier de Data Analyst! Véritable interface entre l’équipe du projet et l’entreprise, le Data Analyst s’occupe de rendre compréhensibles et intelligibles les données pour le client. Il manie l’art de l’infographie comme personne pour que l’entreprise puisse définir la nouvelle ligne directrice à prendre en fonction de ces informations. Vous préférez superviser un projet? Vous êtes un Chief Digital Officer dans l’âme! Le Chief Digital Officier (CDO) est celui qui encadre l’équipe autour du besoin d’un client. Il est le garant des données collectées et s’assure qu’elles ne vont pas à l’encontre des règles éthiques définies par la loi. Il est, en quelque sorte, un chef d’orchestre. Enfin, vous respectez le droit à la lettre? Vous avez le potentiel du Data Protection Officer!
|
Scooped by
Mickael Ruau
December 12, 2018 10:52 AM
|
L’anonymisation permet d’échapper à la réglementation sur les données personnelles. Néanmoins les techniques existantes, examinées par le G29 dès 2014 (avis 05/2014) sont complexes et rarement efficaces à 100%.
|
Scooped by
Mickael Ruau
December 11, 2018 8:06 AM
|
Learn how to apply the Dependency Rule to your software architecture to create a more testable system.
|
Scooped by
Mickael Ruau
December 10, 2018 10:50 AM
|
Pour répondre aux exigences fixées par le RGPD, suite au recensement, il est nécessaire de sécuriser techniquement les données personnelles et sensibles traitées par l’entreprise. Deux grandes techniques de sécurisation sont disponibles pour répondre à ce besoin: lanonymisation et la pseudonymisation des données.
|