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Amélioration des performances des applications modernes

Amélioration des performances des applications modernes

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Les applications modernes sont de plus en plus complexes et nécessitent une amélioration des performances pour répondre aux exigences des utilisateurs. Cet article explorera les moyens d’améliorer les performances des applications modernes.

Rapport de tendances 2023 sur l’observabilité et les performances des applications de DZone

La télémétrie est un processus qui consiste à recueillir des données sur l’état et les performances des applications et des systèmes. Ces données sont ensuite analysées pour comprendre le comportement des applications et identifier les problèmes. La télémétrie est essentielle pour surveiller et gérer les performances des applications. Elle fournit des informations précieuses sur les performances, les erreurs et les anomalies. Les données recueillies par la télémétrie peuvent être utilisées pour améliorer la qualité et l’efficacité des applications.

L’observabilité est une notion plus large qui s’intéresse à la façon dont les systèmes et les applications sont conçus et comment ils sont surveillés. L’observabilité est une partie importante de l’architecture logicielle. Elle permet aux développeurs et aux administrateurs de systèmes de mieux comprendre le fonctionnement des applications et de les surveiller efficacement. L’observabilité permet aux développeurs de mieux comprendre leur architecture logicielle, de déboguer plus rapidement et de résoudre plus facilement les problèmes. Elle permet également aux administrateurs de systèmes de surveiller et de gérer les performances des applications.

En résumé, la télémétrie et l’observabilité sont des outils essentiels pour surveiller et gérer les performances des applications. La télémétrie fournit des informations précieuses sur les performances, les erreurs et les anomalies. L’observabilité permet aux développeurs et aux administrateurs de systèmes de mieux comprendre le fonctionnement des applications et de les surveiller efficacement. La bonne combinaison de ces outils peut aider les entreprises à améliorer leur architecture logicielle, à déboguer plus rapidement et à résoudre plus facilement les problèmes.

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Un plan pour une observabilité complète.

Un plan pour une observabilité complète.

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Pour obtenir une observabilité complète, il est important de mettre en place un plan d’action bien défini. Découvrez comment le réaliser !

Rapport de tendances 2023 sur l’observabilité et les performances des applications de DZone

En 2023, le rapport sur les tendances en matière d’observabilité et de performance des applications de DZone révèle que le codage est un élément clé de l’observabilité. Les développeurs peuvent utiliser des outils tels que le codage pour créer des applications plus robustes et plus fiables. Le codage permet aux développeurs de créer des applications qui sont plus faciles à surveiller et à maintenir. Il permet également aux développeurs de mieux comprendre le comportement des applications et de les améliorer en conséquence. En outre, le codage permet aux développeurs d’accéder à des données plus précises et plus complètes, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées.

Le codage est également un outil essentiel pour améliorer la performance des applications. Les développeurs peuvent utiliser le codage pour optimiser le code et améliorer la vitesse et la stabilité des applications. En outre, le codage permet aux développeurs de créer des applications qui sont plus faciles à surveiller et à maintenir. Les développeurs peuvent également utiliser le codage pour créer des applications qui sont plus sûres et plus fiables. Enfin, le codage permet aux développeurs de mieux comprendre le comportement des applications et d’identifier rapidement les problèmes.

En conclusion, le codage est un outil essentiel pour améliorer l’observabilité et la performance des applications. Les développeurs peuvent utiliser le codage pour créer des applications plus robustes et plus fiables, ainsi que pour améliorer la vitesse et la stabilité des applications. Le codage permet également aux développeurs d’accéder à des données plus précises et plus complètes, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées. Pour en savoir plus sur les tendances en matière d’observabilité et de performance des applications, consultez le rapport sur les tendances 2023 d’Observability and Application Performance de DZone.

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Recherche dépasse les bonnes pratiques: une pensée de leadership Google

Recherche dépasse les bonnes pratiques: une pensée de leadership Google

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Découvrez comment la recherche de Google dépasse les bonnes pratiques et révèle une nouvelle pensée de leadership !

La puissance de la prise de décision basée sur la recherche

Google’s commitment to research-driven decision-making has enabled it to stay ahead of the competition. By leveraging data and insights from research, Google is able to identify trends and anticipate customer needs. This allows the company to develop new products and services that meet the changing needs of the market. Additionally, Google’s research-focused approach has enabled the company to identify opportunities for growth and develop strategies to capitalize on them.

Google’s research-driven leadership approach has been a major factor in its success. The company has consistently been able to stay ahead of the competition by leveraging data and insights from research. This has enabled Google to develop innovative products and services that meet the changing needs of the market. Additionally, Google’s research-focused approach has enabled the company to identify opportunities for growth and develop strategies to capitalize on them.

Pourquoi les autres organisations devraient adopter cette stratégie

Les organisations qui souhaitent rester compétitives doivent adopter une approche de leadership axée sur la recherche. Les données et les informations recueillies par la recherche peuvent aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à identifier des tendances et des opportunités. En outre, l’utilisation des données pour prendre des décisions peut aider les entreprises à développer des produits et services innovants qui répondent aux besoins changeants du marché.

En outre, l’utilisation de données pour prendre des décisions peut aider les entreprises à réduire leurs risques et à améliorer leurs performances. Les données peuvent également aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à identifier des opportunités de croissance. Enfin, l’utilisation des données pour prendre des décisions peut aider les entreprises à améliorer leur efficacité et à réduire leurs coûts.

En conclusion, l’utilisation de données pour prendre des décisions est un élément essentiel de la stratégie de leadership de Google. Cette approche a permis à l’entreprise de rester compétitive et d’innover constamment. Les autres organisations devraient également envisager d’adopter cette stratégie pour rester compétitives et réussir dans un environnement commercial en constante évolution.

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L'Influence de l'IA sur la Prédiction du Comportement des Consommateurs.

L’Influence de l’IA sur la Prédiction du Comportement des Consommateurs.

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L’intelligence artificielle est en train de révolutionner la prédiction du comportement des consommateurs. Grâce à des algorithmes avancés, l’IA permet d’analyser et de comprendre les comportements des consommateurs de manière plus précise.

L’importance de l’IA dans la prédiction du comportement de paiement

Logiciel pour prédire le comportement des paiements

Les données sont à la base des décisions commerciales d’aujourd’hui. Prédire le comportement des paiements des consommateurs est devenu un aspect essentiel de la stabilité financière pour de nombreuses organisations. Les retards de paiement ont des effets néfastes sur le flux de trésorerie et les opérations commerciales. Heureusement, les modèles d’intelligence artificielle avancés permettent aux développeurs de créer des outils puissants pour prédire avec précision le comportement des paiements des consommateurs.

L’intelligence artificielle, alimentée par l’apprentissage automatique, excelle dans la reconnaissance des modèles et l’extraction d’informations précieuses à partir des données. En analysant les données de paiement historiques, les modèles d’IA peuvent identifier des tendances et des corrélations que les humains pourraient manquer. Voici comment les développeurs utilisent l’IA pour prédire efficacement le comportement des paiements des consommateurs.

Les avantages du logiciel pour prédire le comportement des paiements

Les logiciels basés sur l’IA offrent plusieurs avantages pour prédire le comportement des paiements des consommateurs. Tout d’abord, ils sont plus rapides et plus précis que les méthodes manuelles. Les logiciels peuvent analyser rapidement des milliers de données et fournir des résultats plus précis que ceux obtenus par les humains. De plus, les logiciels peuvent être mis à jour en temps réel et sont capables d’apprendre à partir de nouvelles données. Cela signifie qu’ils peuvent s’adapter aux changements du marché et fournir des prédictions plus précises.

De plus, les logiciels peuvent être facilement intégrés à d’autres systèmes pour automatiser les processus et améliorer l’efficacité. Les entreprises peuvent également utiliser ces logiciels pour surveiller en temps réel le comportement des paiements et prendre des mesures correctives en cas de retards ou de défauts de paiement. Enfin, les logiciels peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise.

Les logiciels basés sur l’intelligence artificielle sont un outil essentiel pour prédire le comportement des paiements des consommateurs. Ils offrent aux entreprises une précision et une vitesse accrues, ainsi qu’une intégration facile à d’autres systèmes. Les entreprises peuvent utiliser ces logiciels pour surveiller en temps réel le comportement des paiements et prendre des mesures correctives en cas de retards ou de défauts de paiement. Les logiciels peuvent également être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise.

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18 tendances et prédictions en développement logiciel 2024

18 tendances et prédictions en développement logiciel 2024

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En 2024, le développement logiciel aura évolué et nous découvrirons de nouvelles tendances et prédictions. Découvrons-les ensemble !
## L’importance des évaluations des risques approfondies, des tests continus et des contrôles de conformité avant les déploiements à grande échelle est inévitable. L’avenir du développement logiciel exige des entreprises de se préparer à une danse délicate entre innovation et fiabilité. Cette année, nous avons vu l’enthousiasme pour l’IA / ML avec l’émergence de l’IA générative et d’autres technologies similaires. Cependant, à la fin de l’année, le principal objectif semble avoir changé pour trouver le bon équilibre entre efficacité et sécurité. Cet impératif double est une préoccupation fondamentale, soulignant que la prise de décisions responsables, la préservation de la vie privée et les normes éthiques sont primordiales. Prévisiblement, les technologies qui incarnent ces principes seront privilégiées dans le paysage mondial du développement logiciel.
## Prédictions pour le développement logiciel en 2024

La nécessité d’effectuer des évaluations des risques approfondies, des tests continus et des contrôles de conformité avant les déploiements à grande échelle est inévitable. L’avenir du développement de logiciels exige des entreprises qu’elles se préparent pour une danse délicate entre l’innovation et la fiabilité. Cette année, nous avons vu de l’enthousiasme pour l’IA / ML avec l’émergence de l’IA générative et d’autres technologies similaires. Cependant, à mesure que l’année se termine, le principal objectif semble avoir changé pour trouver le bon équilibre entre efficacité et sécurité. Cet impératif double est une préoccupation fondamentale, soulignant que la prise de décision responsable, la préservation de la confidentialité et les normes éthiques sont primordiales. Prévisiblement, les technologies qui incarnent ces principes seront favorisées dans le paysage mondial du développement de logiciels.

Par conséquent, nos experts en développement de logiciels ont étudié les tendances en cours et ont fait des prédictions concernant le paysage pour l’année à venir. Passons en revue ces prédictions concernant le développement de logiciels pour l’année 2024.

En 2024, le codage deviendra plus important que jamais. Les développeurs devront être conscients des dernières technologies et des mises à jour régulières pour rester à la pointe de l’industrie. Les technologies telles que le codage par blocs, le codage par glisser-déposer et le codage par balayage seront très populaires. Les développeurs devront également s’assurer que leurs applications sont conformes aux normes et aux réglementations en vigueur. La sécurité et la confidentialité des données seront une préoccupation majeure et les développeurs devront adopter des méthodes de codage sûres pour protéger les données des utilisateurs.

Les développeurs devront également s’assurer que leurs applications sont faciles à utiliser et à comprendre. Les technologies telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique aideront les développeurs à créer des applications plus intuitives et plus conviviales. Les moteurs de recherche et les outils d’analyse seront également très importants pour aider les développeurs à comprendre comment leurs applications sont utilisées et comment elles peuvent être améliorées.

Enfin, il est important que les développeurs travaillent en étroite collaboration avec les autres membres de l’équipe pour s’assurer que tous les aspects du projet sont pris en compte. Les développeurs devront également être conscients des tendances technologiques actuelles et des nouvelles technologies qui peuvent améliorer leurs applications. Enfin, il est important que les développeurs travaillent en étroite collaboration avec les autres membres de l’équipe pour s’assurer que tous les aspects du projet sont pris en compte.

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Kubernetes : l'état des lieux

Kubernetes : l’état des lieux

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Kubernetes est un système open source qui permet de gérer des clusters de conteneurs. Découvrez l’état des lieux de ce puissant outil !

Rapport de tendance 2023 sur Kubernetes dans l’entreprise de DZone

Selon le rapport sur les tendances Kubernetes dans l’entreprise de DZone de 2023, Kubernetes est un véritable révolutionnaire dans le domaine du développement d’applications modernes. Il a révolutionné la manière dont nous gérons les applications conteneurisées. Certaines personnes ont tendance à penser que Kubernetes est une approche opposée au serveur sans état. Cela est probablement dû à la gestion liée au déploiement d’applications sur Kubernetes – la gestion des nœuds, la configuration des services, la gestion de charge, etc. La programmation sans serveur, célébrée pour sa puissance d’autoscaling et son efficacité économique, est connue pour son développement et son exploitation faciles des applications. Pourtant, les complexités introduites par Kubernetes ont conduit à une quête d’une approche plus automatisée – c’est précisément là que la programmation sans serveur entre en jeu dans Kubernetes.

Afin de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises doivent trouver un moyen de combiner ces deux technologies. Les entreprises peuvent maintenant utiliser des outils tels que Knative pour combiner le meilleur des deux mondes. Knative est une plate-forme open source qui permet aux développeurs de créer et de déployer des applications sans serveur sur Kubernetes. En outre, Knative fournit des fonctionnalités telles que le routage intelligent, la scalabilité automatique et la gestion des données qui aident les développeurs à tirer le meilleur parti de Kubernetes. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que Kubeless pour exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes. Kubeless est un moteur de fonction sans serveur qui permet aux développeurs d’exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes avec une faible latence et une grande scalabilité. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que OpenFaaS pour créer des services sans serveur sur Kubernetes.

En combinant les avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises peuvent bénéficier d’une gestion plus efficace des données et d’une meilleure scalabilité. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes pour gérer leurs applications et leurs données. Ces outils offrent aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts et d’améliorer leurs performances. En utilisant ces outils, les entreprises peuvent gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût.

En conclusion, la combinaison de la programmation sans serveur et de Kubernetes offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de ces technologies pour gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût. Les entreprises peuvent ainsi réduire leurs coûts et améliorer leurs performances en matière de gestion des données.

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Rôle de la Science des Données et de l'Analyse pour les Décisions Stratégiques

Rôle de la Science des Données et de l’Analyse pour les Décisions Stratégiques

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La science des données et l’analyse jouent un rôle crucial dans le processus de prise de décisions stratégiques. Elles offrent une vision claire et précise des informations nécessaires pour prendre les bonnes décisions.

Dans le monde d’aujourd’hui axé sur les données, les organisations se tournent vers la science des données et l’analyse pour obtenir un avantage concurrentiel et prendre des décisions stratégiques éclairées.

Data science est une discipline qui combine des techniques statistiques, des algorithmes et des technologies pour extraire des informations utiles à partir de données brutes. Les données peuvent être structurées ou non structurées, et peuvent provenir de sources internes ou externes. Les scientifiques des données utilisent ces informations pour comprendre et prédire les tendances, les comportements et les préférences des consommateurs.

L’analyse est le processus d’examen et d’interprétation des données pour en tirer des conclusions et prendre des décisions. L’analyse peut être descriptive, prédictive ou prescriptive. Les analystes peuvent utiliser des outils tels que le traitement de texte, les tableaux croisés dynamiques et les systèmes de gestion de bases de données pour analyser les données et générer des rapports.

2. Utilisation de la science des données et de l’analyse pour prendre des décisions stratégiques

Les entreprises peuvent utiliser la science des données et l’analyse pour prendre des décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les consommateurs réagissent aux produits et services, ce qui permet aux entreprises de mieux cibler leurs efforts marketing. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire la demande future et aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques sur la production, les stocks, les prix et autres.

Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour améliorer leurs processus et leurs opérations. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les processus sont mis en œuvre et comment ils peuvent être améliorés. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire les résultats des tests et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.

3. Testez vos décisions stratégiques

Une fois que vous avez pris une décision stratégique, vous devez la tester avant de l’implémenter. La science des données et l’analyse peuvent vous aider à tester vos décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment une décision stratégique affectera les consommateurs et leurs comportements. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’une décision stratégique et aider les entreprises à prendre des décisions informées.

Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour tester leurs processus. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment un processus est mis en œuvre et comment il peut être amélioré. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’un test et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.

Conclusion

La science des données et l’analyse jouent un rô

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SAP lance un nouveau programme d’incubation de startups spécialisées dans l’amélioration de l’expérience client par le biais de son incubateur SAP.iO.

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 Paris, le 21 septembre 2023 – SAP, leader mondial des logiciels professionnels d’entreprise, lance ce jour son nouveau programme d’accélération de startups autour de SAP.iO, son accélérateur interne. Un programme qui vise à soutenir l’engagement des consommateurs grâce à une meilleure expérience et une satisfaction client. 15 startups seront ainsi accompagnées.

 

De nouvelles tendances dans l’expérience client qui incitent à l’innovation.

Dans un environnement numérique en constante évolution, SAP poursuit sa quête vers plus d’innovation pour répondre aux besoins de ses clients. Aujourd’hui, les exigences des clients finaux ne cessent de croître, notamment en raison d’une volonté accrue de l’accès instantané à l’information. Cette tendance incite les entreprises à réexaminer régulièrement leur approche, en intégrant à leurs solutions, des avancées technologiques telle que l’intelligence artificielle.

 

Un programme complet d’incubation de startups  innovantes dans l’expérience client. 

C’est la raison pour laquelle SAP lance son programme SAP.iO, axé sur l’amélioration de l’expérience du consommateur en fournissant les solutions les mieux adaptées à cette tendance. Ce programme initié par SAP, piloté par l’incubateur SAP.iO, est essentiellement orienté B2C (Business-to-Consumer), l’objectif étant de fournir tous les outils et solutions nécessaires aux clients finaux pour améliorer significativement leur expérience, avec un accent particulier sur l’amélioration de leur expérience d’achat. Ce programme couvre l’intégralité de la chaîne d’approvisionnement, depuis la sélection du bon produit jusqu’à sa livraison, dans les délais impartis. Cette nouvelle initiative démontre l’engagement continu de SAP à demeurer à la pointe de l’innovation pour ses partenaires, et à créer une valeur ajoutée dans le domaine de la gestion de la relation client.

 

Le programme de SAP.iO accompagne 15 startups à partir du 21 septembre.

Le programme sera officiellement lancé le 21 septembre à la Tour SAP (Inscription ci-contre) en compagnie des 15 startups sélectionnées pour y participer. Ces startups ont été choisies en fonction de plusieurs critères, notamment leur taille et leur expérience relative, la viabilité technique de leurs solutions, leur unicité par rapport aux technologies existantes chez SAP, et leur valeur commerciale. Ces startups sont toutes spécialisées dans l’expérience d’achat et seront intégrées au programme SAP (voir listing ci-dessous).

 

 

« SAP.iO est fier d’accompagner 15 startups talentueuses qui incarnent notre vision d’un avenir où l’engagement des consommateurs est au cœur de chaque entreprise. Ce tout nouveau programme d’accélération illustre notre engagement à améliorer la satisfaction des clients finaux et donc de nos clients. » Odilia von Zitzewitz, Head of SAP.iO Foundry Paris

 

 

Les startups sélectionnées pour participer au programme

 

Anaphora

Anaphora conçoit et crée des plateformes permettant aux marques internationales d’améliorer et de contrôler leurs expériences de marque dans tous les points de contact numériques.

 

Booxi

Booxi est un logiciel de prise de rendez-vous qui améliore la satisfaction client, augmente les conversions et les ventes en facilitant la création de parcours clients fluides du site web au magasin.

 

ChatLabs

Avec ChatLabs les marques peuvent générer une expérience unique pour chaque client, en combinant le contenu, les produits et les appels à l’action dans des parcours hyper-personnalisés. Chaque parcours est entièrement automatisé et alimenté par l’IA.

 

Digitoo

Digitoo est une solution de comptabilité alimentée par l’IA conçue pour résoudre les problèmes du secteur (manque de personnel, les coûts élevés, la complexité du traitement des documents papie…)

 

Find & Order

Find & Order travaille depuis 3 ans avec les leaders de la logistique et de la distribution pour challenger leurs opérations et leurs systèmes d’information. 

 

Frontnow

Frontnow redéfinit le commerce électronique grâce à l’IA, en fournissant aux entreprises de puissants outils d’avant-vente pour maximiser les indicateurs clés de performance et offrir une expérience d’achat semblable à celle d’un magasin.

 

Logicbroker

Logicbroker est la première plateforme de commerce électronique de gestion de l’expérience de la chaîne d’approvisionnement (SCXM). Leur suite intégrée relie tous les participants de la chaîne d’approvisionnement d’une organisation, quel que soit le type de modèle commercial.

 

Measmerize

Measmerize propose une solution de recommandation de taille pour la mode, qui établit un équilibre entre le taux d’adoption et la précision.

 

Notify

Notify est le 1er SaaS d’orchestration CRM qui place l’intelligence artificielle au cœur du dialogue entre les marques et leurs clients. Leur IA nourrit un CRM innovant qui réduit la pression marketing, individualise et légitime la relation, et optimise l’empreinte carbone du CRM. Notify est la réponse aux enjeux du Capital Client et aux indicateurs de transformation du CRM.

 

Particular Audience

Les solutions de Particular Audience comprennent des offres groupées et automatisées sur la politique d’alignement des prix, les produits sponsorisés, la recherche vectorielle basée sur les transformateurs, la recherche visuelle, les recommandations, les informations sur les prix et la tarification dynamique.

 

Potions

Potions développe et distribue la première plateforme de personnalisation de parcours sans cookie, grâce à laquelle ils déploient des expériences uniques pour les visiteurs des sites web des clients.

 

Q°emotion

Q°emotion est une solution sémantique et émotionnelle qui analyse automatiquement les avis clients, ceci afin de détecter et d’éliminer tous les irritants du parcours client.

 

Uncrowd

Uncrowd est une plateforme d’analyse de l’expérience qui explique aux entreprises comment être le premier choix pour toute mission client. La combinaison unique d’observation de l’expérience client, de mesures quantitatives et de résultats comparatifs permet de construire des cartes de parcours client qui aident les entreprises à séduire de nouveaux prospects.

 

Unea

Unea est une plateforme tout-en-un qui révolutionne la gestion des dépenses médiatiques et commerciales des détaillants. Elle permet aux détaillants et aux marques de collaborer de manière transparente, en présentant des produits et en réservant des emplacements en temps réel.

 

YDISTRI

YDISTRI est une startup SaaS B2B spécialisée dans la gestion des stocks d’invendus du commerce de détail. En redistribuant intelligemment les stocks invendables, ils augmentent l’efficacité et la rentabilité, tout en renforçant la fidélité des clients, la durabilité et la résistance aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

 

A propos de SAP :

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 26 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

 

Contact presse :

Sylvie Lechevin : sylvie.lechevin@sap.com / sap@the-arcane.com

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Cycle de test automatisé

Cycle de test automatisé

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Le cycle de test automatisé est une méthode efficace pour vérifier la qualité et la fiabilité des logiciels. Il permet d’accélérer le processus de développement et de réduire les coûts.

Rapport de tendances sur les tests automatisés de DZone 2023

Selon le rapport de DZone 2023 sur les tendances en matière de tests automatisés, le marché des tests automatisés a dépassé les 20 milliards de dollars (USD) en 2022 et devrait connaître une croissance annuelle composée (CAGR) de plus de 15 % entre 2023 et 2032. Cela peut être attribué à la volonté des organisations d’utiliser des techniques sophistiquées de test automatisé dans le cadre du processus d’assurance qualité (QAOps). En réduisant le temps nécessaire à l’automatisation des fonctionnalités, cela accélère la commercialisation des solutions logicielles. Il offre également une extermination rapide des bogues et un débogage post-déploiement et aide à l’intégrité du logiciel grâce à des notifications précoces de changements imprévus.

Les tests automatisés sont une partie essentielle du processus de développement logiciel. Les tests automatisés aident à réduire les coûts et à améliorer la qualité du logiciel. Les outils de test automatisés sont conçus pour exécuter des tests répétitifs et répétitifs, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur le codage et l’amélioration du produit. Les outils de test automatisés peuvent être utilisés pour tester l’intégration, le déploiement, la sécurité, le codage, les performances et l’accessibilité. Les outils de test automatisés peuvent être intégrés à des outils d’intégration continue (CI) pour fournir des résultats plus précis et plus rapides. Les outils de test automatisés peuvent être utilisés pour tester les applications Web, mobiles et natives.

Les tests automatisés sont également utiles pour tester les API et les microservices. Les tests automatisés peuvent être utilisés pour tester les API et les microservices en exécutant des tests unitaires, des tests d’intégration et des tests d’acceptation. Les tests automatisés peuvent également être utilisés pour tester les API REST et SOAP. Les tests automatisés peuvent être utilisés pour tester les performances, la sécurité et la fiabilité des API et des microservices. Les tests automatisés peuvent également être utilisés pour vérifier la conformité aux normes et aux réglementations.

En conclusion, les tests automatisés sont essentiels pour assurer la qualité du logiciel et améliorer l’efficacité des processus de développement logiciel. Les outils de test automatisés peuvent être intégrés à des outils d’intégration continue pour fournir des résultats plus précis et plus rapides. Les tests automatisés peuvent être utilisés pour tester l’intégration, le déploiement, la sécurité, le codage, les performances et l’accessibilité. Les tests automatisés peuvent également être utilisés pour tester les API et les microservices en exécutant des tests unitaires, des tests d’intégration et des tests d’acceptation.

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Analyse de log : Elasticsearch vs Apache Doris

Analyse de log : Elasticsearch vs Apache Doris

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L’analyse de log est un domaine très important pour comprendre le comportement des utilisateurs. Découvrons comment Elasticsearch et Apache Doris se comparent dans ce domaine.

Les journaux : une partie majeure des actifs de données d’une entreprise

1. Logs should be collected from all sources in a timely manner. This includes both system logs and application logs.

2. Logs should be normalized, so that they can be easily searched and analyzed.

3. Logs should be stored in a secure and reliable way.

4. Logs should be analyzed in real-time, so that any suspicious activities can be detected quickly.

5. Logs should be used for data analysis, so that trends and patterns can be identified.

Le testing est une partie importante de l’actif de données d’une entreprise et apporte des avantages à celle-ci sur trois aspects : l’observabilité du système, la sécurité informatique et l’analyse des données. Les logs sont le premier recours pour le dépannage, la référence pour améliorer la sécurité du système et le gisement de données à partir duquel vous pouvez extraire des informations qui mènent à la croissance de l’entreprise.

Les logs sont les enregistrements séquentiels des événements dans le système informatique. Si vous réfléchissez à la façon dont les logs sont générés et utilisés, vous saurez à quoi devrait ressembler un système d’analyse des logs idéal :

1. Les logs doivent être collectés de toutes les sources de manière opportune. Cela inclut à la fois les logs système et les logs applicatifs.

2. Les logs doivent être normalisés, de sorte qu’ils puissent être facilement recherchés et analysés.

3. Les logs doivent être stockés de manière sûre et fiable.

4. Les logs doivent être analysés en temps réel, afin que toute activité suspecte puisse être détectée rapidement.

5. Les logs doivent être utilisés pour l’analyse des données, afin que les tendances et les modèles puissent être identifiés.

Le testing est un outil essentiel pour garantir que les logs sont collectés, normalisés, stockés et analysés correctement. En effet, le testing peut vous aider à identifier les problèmes qui peuvent affecter la qualité des données et à vérifier que les processus sont correctement mis en œuvre. Le testing peut également vous aider à déterminer si votre système est capable de réagir rapidement aux événements critiques et de détecter les activités suspectes.

Le testing peut également être utilisé pour vérifier que les données collectées sont cohérentes et complètes, afin que les analyses puissent être effectuées de manière fiable et précise. Enfin, le testing peut être utilisé pour vérifier que les données sont stockées de manière sûre et fiable, ce qui est essentiel pour une analyse des données fiable.

En conclusion, le testing est un outil essentiel pour garantir que les logs sont collectés, normalisés, stockés et analysés correctement. Il permet également de vérifier que les données collectées sont cohérentes et complètes, afin que les analyses puissent être effectuées de manière fiable et précise. Enfin, le testing peut être utilisé pour vérifier que les donné

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