In Vie de l'entreprise

Comme chaque mois, nous vous proposons de partager les thèmes qui animent nos échanges internes de nos experts & leaders de communautés.

Data Engineering – Google App Engine

Peut-être avez-vous déjà été bloqué dans vos projets à cause d’une mise en production difficile de votre application ?  En effet, cela peut s’avérer coûteux et complexe : il faut des serveurs, les installer, les configurer puis y installer votre projet. En plus de cette complexité d’installation, il faut maintenir ces machines et les adapter au trafic fluctuant qu’elles doivent absorber (scaling). Comment rendre cela plus simple ?

Afin de simplifier la tâche aux entreprises et aux développeurs, Google Cloud Platform propose un service dénommé Google App Engine (GAE). Ce service vous permet de déployer rapidement et facilement votre application web dans le Cloud de Google.

GAE est un service dit « PAAS » (Platform As A Service). En résumé ça veut dire que vous ne faites pas l’acquisition de machines ni l’administration système, en revanche vous développez votre application puis vous la déployez : voilà elle accessible à tous ! Votre application devient très populaire ? Pas de problème ! Le service adapte le nombre d’instances afin d’absorber la charge de vos nouveaux utilisateurs.

Nos experts ont ainsi pu nous présenter les avantages / limites de ce type de service ainsi qu’un mode opératoire pour une utilisation optimale de GAE.

Data Science – Le rôle du data scientist dans la mise en production d’un projet IA

Peu importe le domaine où vous exploitez de la donnée , la transition d’un projet de Data Science / Intelligence Artificielle (I.A.) depuis la phase de POC (Proof Of Concept) à la phase de mise en production est complexe.

Ce n’est pas pour rien que peu de projets Data Science sont mis en production.

Pourtant, la mise en production est nécessaire pour que votre projet d’I.A. apporte de la valeur à l’entreprise mais surtout pour qu’elle soit utilisable avec des données du monde réel : prédiction du trafic d’un site, de l’intérêt d’un client à un produit, des ventes, etc. Avant la mise en production d’un projet de Data Science, le data scientist devra industrialiser son projet mais sera limité par ses différentes compétences. C’est pourquoi il devra s’appuyer sur les connaissances d’un data engineer pour rendre cette phase d’industrialisation sans douleur.

Pour vous permettre de rentrer plus dans les détails, comme si vous etiez un salarié AVISIA, nous avons publié le contenu de ces échanges sur notre blog : Lire l’article

Tracking Digital – Quelle est la différence entre dimension et métrique dans Google Analytics

Réglons une fois pour toutes ce débat sur la dimension VS la métrique de Google Analytics. Quelle est la différence entre métrique et dimension dans Google Analytics, qu’est-ce qu’une « dimension » dans Google Analytics, et incontestablement – qu’est-ce qu’une « métrique » ?

Quelles sont les dimensions présentes par défaut et celles qui peuvent être ajoutées à titre secondaire, quels types de métriques existent et comment ces termes sont-ils liés ? Voilà toutes les questions sur lesquelles nos experts tracking ont pu apporter un éclairage !

Digital Marketing – Les Consent Management Platform

Nos expets ont voulu terminer l’année en partageant des éléments sur le thème de la limitation des cookies !

Si nous avons déjà abordé les problématiques navigateurs et les mutations des outils analytics à de multiple reprises, le sujet du consentement utilisateur n’a été qu’effleuré jusqu’à présent (cf news sur le « Consent Mode » de Google).

L’occasion donc de revenir sur la technologie au centre de cette problématique : la consent management platform… Une consent management platform (CMP pour les amoureux des sigles) est un outil permettant de recueillir le consentement des utilisateurs visitant un dispositif digital (site web, application mobile,…) et le stocker pendant une période de temps donnée. Une CMP s’interface généralement avec les outils de collecte de l’information, afin d’en activer ou d’en dégrader le fonctionnement, selon le consentement recueilli.

Nous avons ainsi pu partager les différents types d’acteurs, leur mode de fonctionnement respectif, les fonctionnalité clés, les impacts ainsi que les enjeux clès dans un futur proche.

Et vous, quels sont vos « hot topics » du moment ?

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