Welcome!

@CloudExpo Authors: Pat Romanski, Elizabeth White, Zakia Bouachraoui, Liz McMillan, Yeshim Deniz

News Feed Item

Le 10 décembre, Podbox.com (beta) met la Data Intelligence à la portée de tous!

RENNES, France, December 11, 2012 /PRNewswire/ --

La gestion des données est de plus en plus l'affaire des professionnels du marketing et des services administratifs, et de moins en moins celle des informaticiens.

Aujourd'hui, que l'on soit en charge de la prospection de clientèle, de l'analyse des ventes, de la gestion du personnel ou de la bonne marche financière de l'entreprise, il est vital de s'appuyer sur des données pour valider les décisions et engager les bonnes actions.

Toutefois, recueillir et agréger un nombre croissant de données puis rechercher les erreurs et les doublons « à la main » n'est pas chose facile dans un tableur : cela engendre souvent un stress et une perte de temps énorme. Si seulement un outil simple et efficace mettait la gestion des données à la portée de tous...

Voilà qui est fait ! Le 10 décembre 2012 s'ouvre pour la 1ère fois au public (en mode beta) sur le site internet http://www.podbox.com.

Ce service cloud de « management de données web 2.0 » est d'un usage simple et collaboratif. La révolution Podbox c'est cela : ce qui prenait des heures est maintenant faisable en quelques clics !

Besoin de créer une liste de prospection en vue d'une campagne d'e-mailing ?

Besoin de recouper les clients qui achètent à la fois en boutique et en ligne ?

Besoin de corriger une liste d'employés (ou de produits) en utilisant une liste de référence ?

Besoin de nettoyer des données avant de les insérer dans un tableau de bord ?

Podbox.com permet :

  • Une inscription en 10 secondes : le site est gratuit et ouvert à tous.
  • L'import et la fusion de fichiers, ainsi que la recherche de doublons : le processus est automatisé et réclame peu ou pas d'actions.
  • La détection automatique des erreurs (format d'e-mails, de numéros de téléphone).
  • La vérification et correction des adresses postales (elle aussi automatisée).
  • Le partage des données et la collaboration en ligne.
  • L'export de données vers certaines applications courantes (ex. MailChimp, Gmail... beaucoup d'autres sont en développement).

En bref, Podbox est une solution simple et astucieuse de management de données, à la portée de tous !

Et grâce à son modèle freemium (gratuit pour tous, payant pour les utilisateurs intensifs selon leur volume de données) Podbox devrait rapidement trouver son public d'inconditionnels. Faites passer le message à vos collègues et amis !

Podbox est un service offert par Pod-Programming, une start-up qui est en train de révolutionner le monde de la base de données grâce à sa technologie de modélisation flexible des données. Facebook - Twitter - LinkedIn - Logo/Info

More Stories By PR Newswire

Copyright © 2007 PR Newswire. All rights reserved. Republication or redistribution of PRNewswire content is expressly prohibited without the prior written consent of PRNewswire. PRNewswire shall not be liable for any errors or delays in the content, or for any actions taken in reliance thereon.

CloudEXPO Stories
While some developers care passionately about how data centers and clouds are architected, for most, it is only the end result that matters. To the majority of companies, technology exists to solve a business problem, and only delivers value when it is solving that problem. 2017 brings the mainstream adoption of containers for production workloads. In his session at 21st Cloud Expo, Ben McCormack, VP of Operations at Evernote, discussed how data centers of the future will be managed, how the public cloud best suits your organization, and what the future holds for operations and infrastructure engineers in a post-container world. Is a serverless world inevitable?
The deluge of IoT sensor data collected from connected devices and the powerful AI required to make that data actionable are giving rise to a hybrid ecosystem in which cloud, on-prem and edge processes become interweaved. Attendees will learn how emerging composable infrastructure solutions deliver the adaptive architecture needed to manage this new data reality. Machine learning algorithms can better anticipate data storms and automate resources to support surges, including fully scalable GPU-centric compute for the most data-intensive applications. Hyperconverged systems already in place can be revitalized with vendor-agnostic, PCIe-deployed, disaggregated approach to composable, maximizing the value of previous investments.
Wooed by the promise of faster innovation, lower TCO, and greater agility, businesses of every shape and size have embraced the cloud at every layer of the IT stack – from apps to file sharing to infrastructure. The typical organization currently uses more than a dozen sanctioned cloud apps and will shift more than half of all workloads to the cloud by 2018. Such cloud investments have delivered measurable benefits. But they’ve also resulted in some unintended side-effects: complexity and risk. End users now struggle to navigate multiple environments with varying degrees of performance. Companies are unclear on the security of their data and network access. And IT squads are overwhelmed trying to monitor and manage it all.
Machine learning provides predictive models which a business can apply in countless ways to better understand its customers and operations. Since machine learning was first developed with flat, tabular data in mind, it is still not widely understood: when does it make sense to use graph databases and machine learning in combination? This talk tackles the question from two ends: classifying predictive analytics methods and assessing graph database attributes. It also examines the ongoing lifecycle for machine learning in production. From this analysis it builds a framework for seeing where machine learning on a graph can be advantageous.'
With more than 30 Kubernetes solutions in the marketplace, it's tempting to think Kubernetes and the vendor ecosystem has solved the problem of operationalizing containers at scale or of automatically managing the elasticity of the underlying infrastructure that these solutions need to be truly scalable. Far from it. There are at least six major pain points that companies experience when they try to deploy and run Kubernetes in their complex environments. In this presentation, the speaker will detail these pain points and explain how cloud can address them.