Information management
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Sept (bonnes) raisons d’utiliser une Graph Database
Ces dernières années, les bases de données orientées graphes (ou Graph DB, présentées dans nos blogs précédents [1, 2]), et plus généralement les bases de données NoSQL, ont énormément gagné en popularité et en visibilité. Pour preuve, Neo4j, le leader actuel du marché des Graph Databases, apparaît depuis 2014 dans le “Magic Quadrant for Operational
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Blockchain – Gedistribueerd, maar met tendenzen tot centralisering
Blockchain, en bij uitbreiding DLT (Distributed Ledger Technology), wordt gezien als een technologie om vertrouwen te distribueren. Toch moeten we ons bewust zijn dat dit niet uitsluit dat vormen van centralisatie in een blockchaincontext – al dan niet verborgen – kunnen en zullen blijven bestaan. Het gedistribueerd utopia zal dan ook nog niet voor morgen
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BeSure – Een realistische blockchain case voor de overheid
Smals Onderzoek heeft begin dit jaar in detail een blockchain toepassing uitgewerkt. Er werd zowel een uitgebreide analyse gemaakt, als een werkende proof of concept. Deze blogpost legt op hoog niveau de problematiek en aanpak uit. De business case Disclaimer: Er bestaan verschillende eBoxen. Met BeSure willen een zo generiek mogelijke dienst aanbieden. We focussen
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Data Quality & « back tracking » : depuis les premières expérimentations à la parution d’un Arrêté Royal
Thomas Redman compare une base de donnée à un lac, alimenté par des flux aquatiques continus. La métaphore illustre l’approche qui sera évoquée dans ce blog en vue d’améliorer la qualité des données. 1. Les enjeux de la qualité des données : rappel et exemple En effet, nettoyer “à l’infini” le fond du lac (via des algorithmes de
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Gérer les doublons dans une Graph Database
Dans nos blogs précédents (1, 2, 3, 4), nous avons mis en évidence le fait que les structures de graphes étaient très adaptées à la recherche de comportement frauduleux. En étant plongés quotidiennement dans des données issues de diverses bases de données officielles, nous sommes également confrontés en permanence à la présence d’une grande quantité
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Portal vs message broker – 2 approches complémentaires
Dans un récent projet impliquant de nombreux partenaires devant s’échanger des données, le débat broker versus portal (ou portail en français) â fait l’objet de nombreuses discussions. Avec, comme à l’habitude, sur des sujets aussi stratégiques, une tendance malheureuse à polariser les discussions. Cette polarisation n’a pas lieu d’être : chacune de ces approches a sa part
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La préservation du patrimoine scientifique à l’heure du numérique (31/01/2018, ULB)
Rencontre « Data quality » FNRS-ULB-Smals le 31/01/2018 à l’Université libre de Bruxelles La prochaine réunion du groupe de contact FNRS « Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique » se tiendra le mercredi 31 janvier 2018 à 14h00 à l’Université libre de Bruxelles (auditoire AY2.108, bâtiment A, campus du Solbosch). Téléchargez les slides d’Isabelle Boydens (1MB) et d’Anthony Leroy (16MB).
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Blockchain – Wervelwind in de audit wereld?
Blockchain is een baanbrekende technologie. Het is de ruggengraat van Bitcoin, de digitale cryptomunt waarmee u geld kunt transfereren zonder dat daar een bank aan te pas komt. Die blockchain-technologie kan ook ingezet worden in andere domeinen om het belang van vertrouwde, centrale partijen, zoals de notaris, te reduceren. Ook voor de audit wereld zou
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Graph DB vs RDBMS
Dans l’article précédent, nous exprimions que les bases de données relationnelles n’étaient pas toujours la meilleure solution quand il s’agissait de focaliser une analyse sur les relations (ce qui peut en effet sembler un petit peu contradictoire et ironique). Nous suggérons au lecteur de d’abord lire l’article en question, car nous nous baserons sur les
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Bases de données relationnelles… adéquates pour des relations ?
(Avertissement : cet article nécessite des connaissances élémentaires en bases de données). Les bases de données relationnelles servent à représenter des relations. Cette affirmation peut sembler un euphémisme. Pourtant, à y regarder de plus près, les choses ne sont peut-être pas si évidentes. Essayons de comprendre pourquoi au travers de quelques exemples simples. Bases de données relationnelles
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