« Après avoir longuement travaillé dans l’ingénierie logicielle, Kais Meziou a basculé il y’a une quinzaine
d’années dans la mise en place de systèmes d’information décisionnels. Ses sujets d’intérêts sont
alors devenus les datawarehouses, les ETL, les cubes OLAP et les outils de dashboarding et de reporting. Le développement et la gestion de la data, lui ont permis, il y a 5 ans, de devenir « practice manager » de l’activité Big Data. Aujourd’hui « Data Architect & Engineer » chez Wimbee, Il intervient pour des missions de conseil ou de mise en œuvre de systèmes d’information décisionnels auprès de clients qui cherchent à gagner en performance par la maitrise de leurs données. »
En quoi les solutions de Big Data diffèrent des bases de données relationnelles ? Sont-elles différentes les unes des autres ? Quels sont leurs points forts ? Ont-elles des inconvénients ? La réponse est oui, chaque solution Big Data a ses propres avantages et inconvénients. Découvrons les! Cela permet de comprendre l’impact de chaque choix et d’identifier la solution la plus appropriée à chaque besoin.
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