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Invitation à l’événement DENODO et Business & Decision du 18 avril à Paris

Event, webcast, retour d'expérience, webinar et étude de cas client.

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1. Invitation à l’événement Denodo et Business & Decision du 18 avril à Paris :
Le sujet est « Comment étendre, accélérer et gouverner son Data Lake grâce à la Logical Data Fabric et au MPP, ou comment délivrer la promesse du Data Mesh ». Cet événement mettra notamment l’accent sur Denodo MPP, la nouvelle fonctionnalité qui intègre et supporte une distribution Presto et permet d'avoir de très hautes performances en matière d'accélération de requêtes. Venez profiter du partage de bonnes pratiques, d’avis d’experts, et de retours d’expérience, avec la participation d’AWS. En savoir plus

2. Webcast Virtualisation de données et Data Mesh
A l’ère du Big Data, comment migrer ses données vers le Cloud sans faire de concession en matière de sécurité ? Dans ce webcast, Vincent Fages-Gouyou, Director of Product Management EMEA chez Denodo, explique comment l’approche Data Mesh, couplée à des solutions de virtualisation de données, s’impose aujourd’hui comme la clé d’une migration réussie. En savoir plus

3. Retour d’expérience SUEZ (vidéo)
Guillaume Jacquet, Head of Data Factory et Julien Le Tannou, Solution Architect chez SUEZ, reviennent sur l’implémentation de Denodo depuis 2020. Ils expliquent comment le Groupe a mis en place des modèles de données très rapidement, et de façon sécurisée. En savoir plus

4. Webinar avec le CRIP : J'ai déjà un ETL, pourquoi aurais-je besoin de Data Virtualization ?
Emily Sergent, ingénieure avant-vente, évoque les avantages et les pièges de l'ETL et montre pourquoi la data virtualization est une meilleure alternative à l'ETL, en éliminant la création de pipelines et de tâches de réplication, pour simplifier et accélérer une migration, renforcer la sécurité, promouvoir les initiatives de self-service, ou livrer les données à des projets de digitalisation. En savoir plus 

5. Etude de cas client : Sanofi
Sanofi a déployé la Denodo Platform pour simplifier son paysage de données, jeter les bases d'une architecture data robuste et adaptable pour élaborer des analyses fiables de la supply chain, et accroître la visibilité des activités de ces supply chains. En savoir plus