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Every day design fans submit incredible industry stories to our sister-site, Webdesigner News. Our colleagues sift through it, selecting the very best stories from the design, UX, tech, and development worlds and posting them live on the site.

The best way to keep up with the most important stories for web professionals is to subscribe to Webdesigner News or check out the site regularly. However, in case you missed a day this week, here’s a handy compilation of the top curated stories from the last seven days. Enjoy!

White House Launches AI Website

Become A Better Frontend Developer

Hello Weather

Sprint UI Design System Generator

How Pixar Uses Hyper-Colors to Hack Your Brain

Bootstrap 5

Microsoft’s New Font: Your Work Will Soon Take On A New Character

HTML Tips

Everything You Need to Know About UX Writing In Web Design

3 Essential Design Trends, May 2021

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What is Deno?

Deno a pristine method to compose worker-side JavaScript. It solves many of the problems that Node does. It was created by the same person as Node. It uses the V8 JavaScript engine under the hood but the rest of the runtime is implemented in Rust and Typescript.

What Reason Does Deno Utilize Rust?

Deno may be a safe TypeScript run-time on Chrome V8. It had been initially written in Go and now has been revamped in Rust to remain far away from potential garbage collector issues. Deno is like Node js yet is centered around security. The rationale that Deno made was JavaScript. Significantly more horrendous than having a competitor who understands your thing back to front, Deno was made expressly to fix what Dahl saw due to the crucial weaknesses of NodeJs — including security issues, use of a centralized repository system (npm), and heavy tooling.

Source de l’article sur DZONE

One of the additions in the upcoming Zato 3.2 release is an extension to its publish/subscribe mechanism that lets services publish messages directly to other services. Let’s check how to use it and how it compares to other means of invoking one’s API services. 

How Does It Work?

In your Zato service, you can publish a message to any other services as below. Simply point self.pubsub.publish to the target service by the latter’s name and it will receive your message.

Source de l’article sur DZONE

YouTube is the Web’s biggest video channel. Hundreds of hours of video are uploaded to the service every minute. The volume of data it stores and streams is beyond comprehension.

Owned by Google, YouTube has been central to our lives online in such a big way, that it’s almost unbelievable that it’s been with us for less than two decades.

If you’ve ever wondered just how big it is, which videos broke its records, or how many users it has, this is the infographic for you!

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Source de l’article sur Webdesignerdepot

In the last decade, advances in processing power and speed have allowed us to move from tedious and time-consuming manual practices to fast and easy automated data analysis. The more complex the data sets collected, the greater the potential to uncover relevant information. Retailers, banks, manufacturers, healthcare companies, etc., are using data mining to uncover the relationships between everything from price optimization, promotions, and demographics to how economics, risk, competition, and online presence affect their business models, revenues, operations, and customer relationships. Today, data scientists have become indispensable to organizations around the world as companies seek to achieve bigger goals than ever before with data science. In this article, you will learn about the main use cases of data mining and how it has opened up a world of possibilities for businesses.

Today, organizations have access to more data than ever before. However, making sense of the huge volumes of structured and unstructured data to implement improvements across the organization can be extremely difficult due to the sheer volume of information.

Source de l’article sur DZONE

WordPress powers nearly 40% of all websites, thanks to its commitment to making publication possible for everyone, for free. Combined with premium plugins and themes, it’s possibly the ultimate tool for building attractive, unique, and feature-rich websites without any coding or design experience.

However, you do pay the price for this experience, with WordPress and its third-party products not always being built for performance – whether it’s page loading times or SEO.

Image optimization is a particularly big concern. Images are one, if not the largest, contributors to page weight, and it’s growing significantly by the year. So, while images are crucial for beautifying your website pages, they are also one of the biggest factors slowing it down.

In terms of image optimization, WordPress+Elementor brings very little to the table. WordPress core now comes with both responsive syntax and lazy-loading. Elementor itself also only comes with responsive syntax out-of-the-box. However, these are baseline techniques for image optimization that will deliver the bare minimum of improvements.

This means that, while Elementor makes it easy to design sweet-looking WordPress pages (with tonnes of creatively utilized images), you will probably pay the price when it comes to performance. But don’t worry. We will show you how to dramatically improve web performance by over 30 points on scoring tools like Google’s PageSpeed Insight

Why Optimize Your Elementor Images with ImageEngine?

In general, image CDNs use various techniques to get image payloads as small as possible and deliver image content faster, all while minimizing the visual impact. ImageEngine is no different in that regard.

Firstly, ImageEngine, when used in auto mode, will apply all of the following optimizations that web performance tools like Google’s PageSpeed Insight recommend. For example:

  • Properly size images – ImageEngine automatically resizes images for optimal size-to-quality ratios depending on the screen size of the user device. ImageEngine supports Retina devices.
  • Efficiently encode images – Applies different rates of compression depending on the PPI of the user devices. For example, ImageEngine adapts and more aggressively compresses on higher PPI devices without losing visual quality.
  • Next-gen format conversion – Automatically converts images to the optimal next-gen format according to the browser, device, or OS. ImageEngine can convert images to WebP or JPEG-2000 as well as GIFs to MP4 or WebP.  AVIF is also available in a manual directive mode.
  • Strip unnecessary metadata

While these features are standard for most image CDNs, ImageEngine is unique for its use of WURFL device detection. This gives ImageEngine much deeper insight into the user device accessing a website page and, by extension, its images. Using the screen size, resolution, PPI, etc., ImageEngine can make more intelligent decisions regarding how to reduce image payloads while maintaining visual quality.

This is why ImageEngine brands itself as an “intelligent, device-aware” image CDN and why it can reduce image payloads by as much as 80% (if not more).

ImageEngine also provides a proprietary CDN service to accelerate image delivery. The CDN consists of 20 globally positioned PoPs with the device-aware logic built-in. This allows you to deliver image content faster in different regions while also serving images straight from the cache with a ~98% hit ratio.

ImageEngine also supports Chrome’s save data setting. If someone has a slow connection or has activated this setting, ImageEngine will automatically compress image payloads even more, to provide a better user experience on slower connections.

How to Use ImageEngine with WordPress and Elementor

If you’re using WordPress and Elementor, then chances are you want to spend as little time on development and other technicalities as possible. Luckily, ImageEngine is a highly streamlined tool that requires little to no effort to integrate or maintain with a WordPress site.

Assuming you already have a WordPress website with Elementor, here are the step-by-step instructions to use ImageEngine:

  1. Go to ImageEngine.io and sign up for a 30-day free trial.
  2. Provide ImageEngine with the URL of the website you want to optimize.
  3. Create an account (or sign up with your existing Google, GitHub, or ScientiaMobile account).
  4. Provide ImageEngine with the current origin where your images are served from. If you upload images to your WordPress website as usual, then that means providing your WordPress website address again.
  5. Finally, ImageEngine will generate an ImageEngine delivery address for you from where your optimized images will be served. This typically takes the form of: {randomstring}.cdn.imgeng.in. You can change the delivery address to something more meaningful from the dashboard, such as myimages.cdn.imgeng.in.

Now, to set up ImageEngine on your WordPress website:

  1. Go to the WordPress dashboard and head to Plugins -> Add New.
  2. Search for the “Image CDN” plugin by ImageEngine. When you find it, install and activate the plugin.

  1. Go to Settings -> Image CDN. OK, so this is the ImageEngine plugin dashboard. To configure it, all you need to do is:

a. Copy the delivery address you got from ImageEngine above and paste it in the “Delivery Address” field.

b. Tick the “Enable ImageEngine” box.

That’s literally it. All images that you use on your WordPress/Elementor pages should now be served via the ImageEngine CDN already optimized. 

ImageEngine is largely a “set-it-and-forget-it” tool. It will provide the best results in auto mode with no user input. However, you can override some of ImageEngine’s settings from the dashboard or by using URL directives to manipulate images.

For example, you can resize an image to 300 px width and convert it to WebP by changing the src attribute like this:

<img src="https://myimages.cdn.imgeng.in/wp-content/uploads/2021/03/banner-logo.png?imgeng=/w_300/f_webp">

However, use this only when necessary, as doing so will limit ImageEngine’s adaptability under different conditions.

What Improvement Can You Expect?

Let’s see what results you can expect from using an image CDN to improve your page loading times.

For this, I created two identical WordPress pages using the Elementor theme. The one page purely relied on WordPress and Elementor, while I installed and set up ImageEngine for the other. The page had some galleries as well as full-size images:

The pages used many high-quality images, as you might expect to find on a professional photography gallery, photography blog, stock photo website, large e-commerce site, etc. I then ran page performance tests using Chrome’s built-in Lighthouse audit tool, choosing scores representing the average results I got for each page.

For thoroughness, I tested both the mobile and desktop performance. However, I focused on the mobile results as these showcase more of the image CDN’s responsive capabilities. Mobile traffic also accounts for the majority share of internet traffic and seems to be the focus for search engines going forward.

So, first of all, let’s see the mobile score for the page without ImageEngine:

As you can see, there was definitely a struggle to deliver the huge amount of image content. Google has shown that 53% of mobile users abandon a page that takes more than 3s to load. So, clearly, this page has major concerns when it comes to user experience and retaining traffic.

The desktop version fared much better, although it still left much to be desired:

When digging into the reasons behind the slowdown, we can identify the following problems:

Most of the issues related somehow to the size and weight of the images. As you can see, Lighthouse identified a 3.8 MB payload while the total image payload of the entire page was close to 40 MB.

Now, let’s see what kind of improvement ImageEngine can make to these issues by looking at the mobile score first:

So, as you can see, a major improvement of 30 points over the standard WordPress/Elementor page. The time to load images was cut down by roughly 80% across the key core web vital metrics, such as FCP, LCP, and the overall Speed Index.

In fact, we just reached that critical 3s milestone for the FCP (the largest element on the visible area of the page when it initially loads), which creates the impression that the page has finished loading and will help you retain a lot of mobile traffic.

The desktop score was also much higher, and there was further improvement across the key performance metrics.

If we look at the performance problems still present, we see that images are almost completely removed as a concern. We also managed to bring down the initial 3.8 MB payload to around 1.46 MB, which is a ~62% reduction:

An unfortunate side effect of using WordPress and WordPress plugins is that you will almost inevitably face a performance hit due to all the additional JavaScript and CSS. This is part of the reason why we didn’t see even larger improvements. That’s the price you pay for the convenience of using these tools.

That being said, the more images you have on your pages, and the larger their sizes, the more significant the improvement will be.

It’s also worth noting that lazy-loaded images were loaded markedly faster with ImageEngine if you quickly scroll down the page, again making for an improved user experience.

Thanks to its intelligent image compression, there was also no visible loss in image quality, as you can see from this comparison:

Conclusion

So, as you can see, we can achieve significant performance improvements on image-heavy websites by using the ImageEngine image CDN, despite inherent performance issues using a CMS. This will translate to happier users, better search engine rankings, and an overall more successful website.

The best part is that ImageEngine stays true to the key principles of WordPress. You don’t have to worry about any of the nuts and bolts on the inside. And, ImageEngine will automatically adjust automation strategies as needed, future-proofing you against having to occasionally rework images for optimization.

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Source de l’article sur Webdesignerdepot

La modélisation des données correspond au processus de création de diagrammes de flux de données. Lors de la création d’une structure de base de données, qu’elle soit nouvelle ou non, le concepteur commence par élaborer un diagramme illustrant la façon dont les données entreront et sortiront de la base de données. Ce diagramme est utilisé pour définir les caractéristiques des formats et structures de données, ainsi que des fonctions de gestion de base de données, afin de répondre efficacement aux exigences des flux de données. Une fois la base de données créée et déployée, le modèle de données servira de documentation expliquant les motifs de création de la base de données ainsi que la manière dont les flux de données ont été conçus.

Le modèle de données résultant de ce processus établit une structure de relations entre les éléments de données dans une base de données et sert de guide d’utilisation des données. Les modèles de données sont un élément fondamental du développement et de l’analyse de logiciels. Ils fournissent une méthode standardisée pour définir et mettre en forme les contenus de base de données de manière cohérente dans les systèmes, ce qui permet à diverses applications de partager les mêmes données.


Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?

Un modèle de données complet et optimisé permet de créer une base de données logique et simplifiée qui élimine la redondance, réduit les besoins en stockage et permet une récupération efficace. Elle dote également tous les systèmes de ce que l’on appelle une « source unique de la vérité », ce qui est essentiel pour assurer des opérations efficaces et garantir une conformité vérifiable aux réglementations et exigences réglementaires. La modélisation des données est une étape clé dans deux fonctions vitales d’une entreprise numérique.

Projets de développement logiciel (nouveaux ou personnalisations) mis en place par le service informatique

Avant de concevoir et de créer un projet logiciel, il doit exister une vision documentée de ce à quoi ressemblera le produit final et de son comportement. Une grande partie de cette vision concerne l’ensemble de règles de gestion qui régissent les fonctionnalités souhaitées. L’autre partie est la description des données : les flux de données (ou le modèle de données) et la conception de la base de données qui les prendra en charge.

La modélisation des données est une trace de cette vision et fournit une feuille de route pour les concepteurs de logiciels. Grâce à la définition et à la documentation complètes des flux de données et de la base de données, ainsi qu’au développement des systèmes conformément à ces spécifications, les systèmes devraient être en mesure de fournir les fonctionnalités attendues requises pour garantir l’exactitude des données (en supposant que les procédures ont été correctement suivies).

Analyses et visualisation (ou Business Intelligence) : un outil de prise de décision clé pour les utilisateurs

Avec l’augmentation des volumes de données et le nombre croissant d’utilisateurs, les entreprises ont besoin de transformer les données brutes en informations exploitables pour prendre des décisions. Sans surprise, la demande en analyse des données a augmenté de façon spectaculaire. La visualisation des données rend les données encore plus accessibles aux utilisateurs en les présentant sous forme graphique.

Les modèles de données actuels transforment les données brutes en informations utiles qui peuvent être transposées dans des visualisations dynamiques. La modélisation des données prépare les données pour l’analyse : nettoyage des données, définition des mesures et des dimensions, amélioration des données par l’établissement de hiérarchies, la définition d’unités et de devises et l’ajout de formules.


Quels sont les types de modélisation des données ?

Les trois types de modèles de données clés sont le modèle relationnel, le modèle dimensionnel et le modèle entité-association. Il en existe d’autres qui ne sont pas communément utilisés, notamment les types hiérarchique, réseau, orienté objet et à plusieurs valeurs. Le type de modèle définit la structure logique, à savoir comment les données sont stockées, organisées et extraites.

  1. Type relationnel : bien qu’« ancien » dans son approche, le modèle de base de données le plus couramment utilisé aujourd’hui est le relationnel, qui stocke les données dans des enregistrements au format fixe et organise les données dans des tables avec des lignes et des colonnes. Le type de modèle de données le plus basique comporte deux éléments : des mesures et des dimensions. Les mesures sont des valeurs numériques, telles que les quantités et le chiffre d’affaires, utilisées dans les calculs mathématiques comme la somme ou la moyenne. Les dimensions peuvent correspondre à des valeurs numériques ou textuelles. Elles ne sont pas utilisées dans les calculs et incluent des descriptions ou des emplacements. Les données brutes sont définies comme une mesure ou une dimension. Autres termes utilisés dans la conception de base de données relationnelle : « relations » (la table comportant des lignes et des colonnes), « attributs » (colonnes), « nuplets » (lignes) et « domaine » (ensemble de valeurs autorisées dans une colonne). Bien qu’il existe d’autres termes et exigences structurelles qui définissent une base de données relationnelle, le facteur essentiel concerne les relations définies dans cette structure. Les éléments de données communs (ou clés) relient les tables et les ensembles de données. Les tables peuvent également être explicitement liées, comme une relation parent/enfant, y compris les relations dites un-à-un (one-to-one), un-à-plusieurs (one-to-many) ou plusieurs-à-plusieurs (many-to-many).
  2. Type dimensionnel : moins rigide et structurée, l’approche dimensionnelle privilégie une structure de données contextuelle davantage liée à l’utilisation professionnelle ou au contexte. Cette structure de base de données est optimisée pour les requêtes en ligne et les outils d’entreposage de données. Les éléments de données critiques, comme une quantité de transaction par exemple, sont appelés « faits » et sont accompagnés d’informations de référence appelées « dimensions », telles que l’ID de produit, le prix unitaire ou la date de la transaction. Une table de faits est une table primaire dans un modèle dimensionnel. La récupération peut être rapide et efficace (avec des données pour un type d’activité spécifique stockées ensemble), mais l’absence de relations peut compliquer l’extraction analytique et l’utilisation des données. Étant donné que la structure des données est liée à la fonction qui produit et utilise les données, la combinaison de données produites par divers systèmes (dans un entrepôt de données, par exemple) peut poser des problèmes.
  3. Modèle entité-association (modèle E-R) : un modèle E-R représente une structure de données métier sous forme graphique contenant d’une part des boîtes de différentes formes pour représenter des activités, des fonctions ou des « entités », et d’autre part des lignes qui représentent des dépendances, des relations ou des « associations ». Le modèle E-R est ensuite utilisé pour créer une base de données relationnelle dans laquelle chaque ligne représente une entité et comporte des zones qui contiennent des attributs. Comme dans toutes les bases de données relationnelles, les éléments de données « clés » sont utilisés pour relier les tables entre elles.

Quels sont les trois niveaux d’abstraction des données ?

Il existe de nombreux types de modèles de données, avec différents types de mises en forme possibles. La communauté du traitement des données identifie trois types de modélisation permettant de représenter les niveaux de pensée au fur et à mesure que les modèles sont développés.

Modèle de données conceptuel

Ce modèle constitue une « vue d’ensemble » et représente la structure globale et le contenu, mais pas le détail du plan de données. Il s’agit du point de départ standard de la modélisation des données qui permet d’identifier les différents ensembles de données et flux de données dans l’organisation. Le modèle conceptuel dessine les grandes lignes pour le développement des modèles logiques et physiques, et constitue une part importante de la documentation relative à l’architecture des données.

Modèle de données logique

Le deuxième niveau de détail est le modèle de données logique. Il est étroitement lié à la définition générale du « modèle de données » en ce sens qu’il décrit le flux de données et le contenu de la base de données. Le modèle logique ajoute des détails à la structure globale du modèle conceptuel, mais n’inclut pas de spécifications pour la base de données en elle-même, car le modèle peut être appliqué à diverses technologies et divers produits de base de données. (Notez qu’il peut ne pas exister de modèle conceptuel si le projet est lié à une application unique ou à un autre système limité).

Modèle de données physique

Le modèle de base de données physique décrit comment le modèle logique sera réalisé. Il doit contenir suffisamment de détails pour permettre aux techniciens de créer la structure de base de données dans les matériels et les logiciels pour prendre en charge les applications qui l’utiliseront. Il va sans dire que le modèle physique est spécifique à un système logiciel de base de données en particulier. Il peut exister plusieurs modèles physiques dérivés d’un seul et même modèle logique si plusieurs systèmes de base de données seront utilisés.

Processus et techniques de modélisation des données

La modélisation des données est par essence un processus descendant qui débute par l’élaboration du modèle conceptuel pour établir la vision globale, puis se poursuit avec le modèle logique pour s’achever par la conception détaillée contenue dans le modèle physique.

L’élaboration du modèle conceptuel consiste principalement à mettre des idées sous la forme d’un graphique qui ressemble au diagramme des flux de données conçu par un développeur.

Les outils de modélisation des données modernes peuvent vous aider à définir et à créer vos modèles de données logiques et physiques et vos bases de données. Voici quelques techniques et étapes classiques de modélisation des données :

  • Déterminez les entités et créez un diagramme entité-association. Les entités sont considérées comme des « éléments de données qui intéressent votre entreprise ». Par exemple, « client » serait une entité. « Vente » en serait une autre. Dans un diagramme entité-association, vous documentez la manière dont ces différentes entités sont liées les unes aux autres dans votre entreprise, et les connexions qui existent entre elles.
  • Définissez vos faits, mesures et dimensions. Un fait est la partie de vos données qui indique une occurrence ou une transaction spécifique, comme la vente d’un produit. Vos mesures sont quantitatives, comme la quantité, le chiffre d’affaires, les coûts, etc. Vos dimensions sont des mesures qualitatives, telles que les descriptions, les lieux et les dates.
  • Créez un lien de vue de données à l’aide d’un outil graphique ou via des requêtes SQL. Si vous ne maîtrisez pas SQL, l’option la plus intuitive sera l’outil graphique : il vous permet de faire glisser des éléments dans votre modèle et de créer visuellement vos connexions. Lors de la création d’une vue, vous avez la possibilité de combiner des tables et d’autres vues dans une sortie unique. Lorsque vous sélectionnez une source dans la vue graphique et que vous la faites glisser dans une source déjà associée à la sortie, vous pouvez soit la joindre, soit créer une union de ces tables.

Les solutions analytiques modernes peuvent également vous aider à sélectionner, filtrer et connecter des sources de données à l’aide d’un affichage graphique de type glisser-déposer. Des outils avancés sont disponibles pour les experts en données qui travaillent généralement au sein des équipes informatiques. Toutefois, les utilisateurs peuvent également créer leurs propres présentations en créant visuellement un modèle de données et en organisant des tables, des graphiques, des cartes et d’autres objets pour élaborer une présentation basée sur des analyses de données.


Exemples de modélisation des données

Pour toute application, qu’elle soit professionnelle, de divertissement, personnelle ou autre, la modélisation des données est une étape préalable nécessaire à la conception du système et à la définition de l’infrastructure nécessaire à sa mise en œuvre. Cela concerne tout type de système transactionnel, de suite d’applications de traitement des données, ou tout autre système qui collecte, crée ou utilise des données.

La modélisation des données est essentielle pour l’entreposage de données car un entrepôt de données est un référentiel de données provenant de plusieurs sources, qui contiennent probablement des données similaires ou liées, mais disponibles sous des formats différents. Il est nécessaire de mapper en premier lieu les formats et la structure de l’entrepôt afin de déterminer comment manipuler chaque ensemble de données entrant pour répondre aux besoins de la conception de l’entrepôt, afin que les données soient utiles pour l’analyse et l’exploration de données. Le modèle de données est alors un catalyseur important pour les outils analytiques, les systèmes d’information pour dirigeants (tableaux de bord), l’exploration de données et l’intégration à tous les systèmes et applications de données.

Dans les premières étapes de conception de n’importe quel système, la modélisation des données est une condition préalable essentielle dont dépendent toutes les autres étapes pour établir la base sur laquelle reposent tous les programmes, fonctions et outils. Le modèle de données est comparable à un langage commun permettant aux systèmes de communiquer selon leur compréhension et leur acceptation des données, comme décrit dans le modèle. Dans le monde actuel de Big Datad’apprentissage automatiqued’intelligence artificiellede connectivité Cloudd’IdO et de systèmes distribués, dont l’informatique en périphérie, la modélisation des données s’avère plus importante que jamais.


Évolution de la modélisation des données

De façon très concrète, la modélisation des données est apparue en même temps que le traitement des données, le stockage de données et la programmation informatique, bien que le terme lui-même n’ait probablement été utilisé qu’au moment où les systèmes de gestion de base de données ont commencé à évoluer dans les années 1960. Il n’y a rien de nouveau ou d’innovant dans le concept de planification et d’architecture d’une nouvelle structure. La modélisation des données elle-même est devenue plus structurée et formalisée au fur et à mesure que davantage de données, de bases de données et de variétés de données sont apparues.

Aujourd’hui, la modélisation des données est plus essentielle que jamais, étant donné que les techniciens se retrouvent face à de nouvelles sources de données (capteurs IdO, appareils de localisation, flux de clics, réseaux sociaux) et à une montée des données non structurées (texte, audio, vidéo, sorties de capteurs brutes), à des volumes et à une vitesse qui dépassent les capacités des systèmes traditionnels. Il existe désormais une demande constante de nouveaux systèmes, de nouvelles structures et techniques innovantes de bases de données, et de nouveaux modèles de données pour rassembler ces nouveaux efforts de développement.


Quelle est la prochaine étape de la modélisation des données ?

La connectivité des informations et les grandes quantités de données provenant de nombreuses sources disparates (capteurs, voix, vidéo, emails, etc.) étendent le champ d’application des projets de modélisation pour les professionnels de l’informatique. Internet est, bien sûr, l’un des moteurs de cette évolution. Le Cloud est en grand partie la solution car il s’agit de la seule infrastructure informatique suffisamment grande, évolutive et agile pour répondre aux exigences actuelles et futures dans un monde hyperconnecté.

Les options de conception de base de données évoluent également. Il y a dix ans, la structure dominante de la base de données était relationnelle, orientée lignes et utilisait la technologie traditionnelle de l’espace disque. Les données du grand livre ou de la gestion des stocks d’un système ERP standard étaient stockées dans des dizaines de tables différentes qui doivent être mises à jour et modélisées. Aujourd’hui, les solutions ERP modernes stockent des données actives dans la mémoire à l’aide d’une conception en colonnes, ce qui réduit considérablement le nombre de tables et accroît la vitesse et l’efficacité.

Pour les professionnels du secteur, les nouveaux outils en libre-service disponibles aujourd’hui continueront à s’améliorer. De nouveaux outils seront également introduits pour rendre la modélisation et la visualisation des données encore plus simples et plus collaboratives.


Synthèse

Un modèle de données bien pensé et complet est la clé du développement d’une base de données véritablement fonctionnelle, utile, sécurisée et exacte. Commencez par le modèle conceptuel pour présenter tous les composants et fonctions du modèle de données. Affinez ensuite ces plans dans un modèle de données logique qui décrit les flux de données et définit clairement les données nécessaires et la manière dont elles seront acquises, traitées, stockées et distribuées. Le modèle de données logique donne lieu au modèle de données physique spécifique à un produit de base de données et constitue le document de conception détaillé qui guide la création de la base de données et du logiciel d’application.

Une bonne modélisation des données et une bonne conception de base de données sont essentielles au développement de bases de données et de systèmes d’application fonctionnels, fiables et sécurisés, qui fonctionnent bien avec les entrepôts de données et les outils analytiques, et facilitent l’échange de données entre les partenaires et entre les suites d’application. Des modèles de données bien pensés aident à garantir l’intégrité des données, ce qui rend les données de votre entreprise encore plus précieuses et fiables.


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En savoir plus


 

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Source de l’article sur sap.com

Does your heart beat faster when you’re developing your Java application? Does it spark joy when you’re coding? If not, then it’s time to leave some old ways behind. Join us on this live coding session and get familiar with Quarkus. You’ll learn to love how your old and new favorite APIs will start in a matter of milliseconds and consume tiny amounts of memory. Hot reload capabilities for development will give you instant sparks of joy! 

These live streamings are powered by xgeeks, a KI group company.

Source de l’article sur DZONE

Sometimes you just don’t give a damn anymore. Possibly the only thing worse than designer’s block is designer’s apathy: that sinking feeling you get when you realize that you just don’t care about this particular piece of work anymore is disheartening.

The dread of going back to it is paralyzing.

There are many reasons you can stop caring about your work. Maybe you’ve just done the same thing too many times in a row. Maybe your client is insisting on asking for things you know won’t work for them. Maybe something much more important just happened in your life, and you’ve got bigger things to worry about. You could be discouraged by the apparent ‘sameness’ of bandwagon-hopping designs.

I’ve been not caring about my work ever since I was first asked to pick up my toys

Whatever the reason, we all experience times when we know exactly what we have to do… we just don’t care.

I’m something of an expert on this phenomenon. I’ve been not caring about my work ever since I was first asked to pick up my toys. Worse, I have the attention span of a goldfish, even now.

Web design is different. When I discovered it, it was new, exciting, and I could do it on the computer. I loved it, and I still do. Writing code that makes design happen in a browser window will never get old for me.

But even so, sometimes, a particular project will make me want to throw up my hands in exasperation and play video games ‘til Judgement Day. I’d welcome Skynet with tacos and RPGs.

So what do we do about it? First, answer this question: who is the project for?

For A Client

If the project is for a client, it’s just gotta get done. There’s no way around that. You made a commitment. You’re going to follow through and give it your best possible effort because you’re a professional. Anything less would be wrong.

However, that doesn’t mean you have to just power through with only coffee and misery for company. There are things you can do to make the work easier on yourself. The less miserable you are while you work, the better quality you can deliver.

For Yourself

There are a couple of schools of thought here. The first is that it’s perfectly fine to give up on personal projects when you stop caring. I mean, it’s your free time. Why spend it on something you don’t care about?

On the other hand, is a commitment made to yourself any less important than a commitment made to someone else? Many people seem to be perfectly fine with breaking promises to themselves when they’d never willingly do that to a client. Is that wrong?

I usually buy myself a drink and forgive myself, but it’s worth thinking about.

The deciding factor for me is whether my personal project will have any sort of lasting benefit. If whatever I’m designing, writing, or making counts as a long-term investment in my career or quality of life, then it absolutely has to get done, even when I’m not feeling it. Otherwise, I call it a learning experience and move on.

How To Power Through

So, for whatever reason — whether because you have to, or you want to — you’re gonna power through. Here are five ways to do it in style:

1. Start

The hardest part of doing work you don’t care about is starting. This is when you’ll be tempted to procrastinate until the last minute. Try not to.

2. Switch To A Different Part Of The Project

If you can safely (without causing problems) work on a different aspect of the project for a while, try that. The mere variety, the break from the work in front of you before, can boost your morale.

Indeed, working on a different part of the project can give you ideas of getting the most troubling bits done faster or more easily.

3. Do Something Old In A New Way

This one has its pros and cons.

Pro: You can look at this project as a chance to try out a new grid framework, script, code editor, or another tool of some kind. Injecting the process of discovery into an otherwise boring project can make it a lot more fun and even make you look forward to working on it.

Con: You’ll need to plan for extra hours and use some version control; because bringing a new tool or process into play is almost guaranteed to make something interesting go wrong — when this happens, you probably shouldn’t bill the client for the extra hours spent on StackOverflow.

4) Make Like Aziz Ansari And Treat Yo’self

Celebrate the milestones of your project. Don’t celebrate with video games if you need to get any more work done that day. That can go very wrong. But do celebrate. Reward yourself because you’re doing something difficult.

Have a snack. Give yourself a round of applause. Whatever it takes, make yourself look forward.

5) Outsource It

As a last resort, you can always outsource the project to someone else. Just make sure it’s someone you can trust to deliver the same quality of work you would normally provide yourself. Make sure to check it over before handing it off to a client.

Alternatively, you could just outsource the bits of the work that you don’t like. Either way, this is a risky strategy because whoever you outsource to might experience delays or, ironically, not care about the project.

Conclusion

You can do it! I believe in you. The really, really boring projects can seem like huge sinkholes of sadness, but they don’t last forever.

 

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