{"id":4829,"date":"2022-06-29T20:58:47","date_gmt":"2022-06-30T04:58:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4829"},"modified":"2022-06-29T21:01:48","modified_gmt":"2022-06-30T05:01:48","slug":"business-metadata-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/gestion-des-metadonnees-dentreprise\/","title":{"rendered":"Gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"<div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"background-color: rgba(255,255,255,0);background-position: center center;background-repeat: no-repeat;border-width: 0px 0px 0px 0px;border-color:#e8eaf0;border-style:solid;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start\" style=\"max-width:1310.4px;margin-left: calc(-4% \/ 2 );margin-right: calc(-4% \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\" style=\"background-position:left top;background-repeat:no-repeat;-webkit-background-size:cover;-moz-background-size:cover;-o-background-size:cover;background-size:cover;padding: 0px 0px 0px 0px;\"><div class=\"fusion-text fusion-text-1\" style=\"line-height:26px;\"><h2>Gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise<\/h2>\n<p>De nombreuses entreprises ont aujourd&#039;hui compris qu&#039;il est difficile d&#039;am\u00e9liorer leurs capacit\u00e9s d&#039;innovation gr\u00e2ce au Big Data, car leurs \u00e9quipes ne peuvent pas comprendre les donn\u00e9es stock\u00e9es dans le syst\u00e8me. Cet article propose une solution \u00e0 ce probl\u00e8me\u00a0: <strong>entreprise <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/quest-ce-que-la-gestion-des-metadonnees\/\">gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es<\/a><\/strong>.<\/p>\n<p>Table des mati\u00e8res:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00a0Une \u00ab barri\u00e8re s\u00e9mantique \u00bb appara\u00eet entre les ordinateurs et les humains ;<\/strong><\/li>\n<li><strong>\u00a0M\u00e9tadonn\u00e9es commerciales \u2013 le contexte commercial derri\u00e8re les donn\u00e9es\u00a0;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Pratique de gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise bas\u00e9e sur l&#039;ontologie\u00a0;<\/strong><\/li>\n<li><strong>R\u00e9sum\u00e9 et perspectives.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"attachment_4849\" style=\"width: 919px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img aria-describedby=\"caption-attachment-4849\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-4849\" src=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management.png\" alt=\"Gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise\" width=\"909\" height=\"532\" srcset=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-200x117.png 200w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-300x176.png 300w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-400x234.png 400w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-600x351.png 600w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-768x449.png 768w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-800x468.png 800w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management.png 909w\" sizes=\"(max-width: 909px) 100vw, 909px\" \/><p id=\"caption-attachment-4849\" class=\"wp-caption-text\">Gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise<\/p><\/div>\n<h3>1. Une \u00ab barri\u00e8re s\u00e9mantique \u00bb appara\u00eet entre les ordinateurs et les humains.<\/h3>\n<p>Il y a environ 70 ans, le jour de la Saint-Valentin, l&#039;ENIAC voyait le jour \u00e0 l&#039;Universit\u00e9 de Pennsylvanie. Depuis, l&#039;humanit\u00e9 a commenc\u00e9 \u00e0 explorer l&#039;intelligence des ordinateurs. Diverses technologies, telles que la reconnaissance du langage, la reconnaissance d&#039;images et le traitement automatique du langage naturel, sont de plus en plus matures. Nous pouvons saisir presque toutes les informations souhait\u00e9es dans un syst\u00e8me informatique, mais pouvons-nous, en retour, interpr\u00e9ter correctement les donn\u00e9es de sortie\u00a0?<\/p>\n<p>\u00c0 mesure que les donn\u00e9es se sont multipli\u00e9es, il est devenu difficile d&#039;en comprendre le sens pr\u00e9cis\u00a0; une barri\u00e8re s\u00e9mantique s&#039;est cr\u00e9\u00e9e entre nous et les syst\u00e8mes informatiques. L&#039;existence de ces barri\u00e8res s\u00e9mantiques pose une s\u00e9rie de probl\u00e8mes aux entreprises\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>Compr\u00e9hension incoh\u00e9rente de l&#039;entreprise\u00a0: La compr\u00e9hension incoh\u00e9rente de l&#039;entreprise par les employ\u00e9s est tr\u00e8s courante dans les entreprises. Une compr\u00e9hension incoh\u00e9rente des termes commerciaux emp\u00eache les employ\u00e9s de communiquer, ce qui entra\u00eene des malentendus et r\u00e9duit l&#039;efficacit\u00e9 de la communication. Lors de la prise de d\u00e9cision en r\u00e9union, une compr\u00e9hension incoh\u00e9rente des dirigeants peut conduire \u00e0 des d\u00e9cisions erron\u00e9es. Dans les statistiques des services, une compr\u00e9hension incoh\u00e9rente des d\u00e9finitions commerciales peut conduire \u00e0 des incoh\u00e9rences dans les m\u00e9thodes statistiques. L&#039;incoh\u00e9rence entra\u00eene des statistiques inexactes et affecte m\u00eame les r\u00e9sultats statistiques de plusieurs indicateurs et KPI de l&#039;entreprise.<\/li>\n<li>Trouver l&#039;information est difficile\u00a0: \u00e0 l&#039;\u00e8re du big data, la quantit\u00e9 de donn\u00e9es d&#039;entreprise cro\u00eet de mani\u00e8re exponentielle, et trouver l&#039;information pour les employ\u00e9s s&#039;apparente de plus en plus \u00e0 \u00ab\u00a0chercher une aiguille dans une botte de foin\u00a0\u00bb. Selon les statistiques, les employ\u00e9s passent chaque jour entre 151 et 351\u00a0TP2T de leur temps \u00e0 rechercher les donn\u00e9es dont ils ont besoin parmi une masse d&#039;informations consid\u00e9rable, et seulement moins de 501\u00a0TP2T des r\u00e9sultats de recherche r\u00e9pondent \u00e0 leurs besoins. Dans la plupart des cas, les r\u00e9sultats de recherche sont insatisfaisants. L&#039;inaccessibilit\u00e9 des informations stock\u00e9es entra\u00eene souvent des doublons inutiles.<\/li>\n<li>Pertes de personnel importantes\u00a0: selon les statistiques, le taux de rotation annuel moyen des employ\u00e9s dans les entreprises est d&#039;environ 121\u00a0TP2T. En l&#039;absence de m\u00e9thodes de gestion d&#039;entreprise, les entreprises consacrent souvent beaucoup de temps et d&#039;argent \u00e0 la formation de nouveaux employ\u00e9s, apr\u00e8s avoir recrut\u00e9 des employ\u00e9s ma\u00eetrisant parfaitement l&#039;informatique, ce qui entra\u00eene une perte de connaissances et une perte d&#039;argent consid\u00e9rables.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En fin de compte, l&#039;\u00e9mergence de cette s\u00e9rie de probl\u00e8mes est due au fait que les employ\u00e9s des entreprises ne peuvent pas lire les donn\u00e9es de l&#039;ordinateur. Pour \u00e9viter ces probl\u00e8mes, les entreprises doivent briser la barri\u00e8re s\u00e9mantique entre les ordinateurs et les personnes et transformer les donn\u00e9es informatiques en un langage professionnel compr\u00e9hensible par le personnel. <strong>M\u00e9tadonn\u00e9es commerciales<\/strong> est la cl\u00e9 pour r\u00e9soudre le probl\u00e8me.<\/p>\n<h3>2. M\u00e9tadonn\u00e9es commerciales \u2013 le contexte commercial derri\u00e8re les donn\u00e9es.<\/h3>\n<p>Pour clarifier ce que sont les m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise, il convient de commencer par leur classification. Actuellement, une m\u00e9thode de classification reconnue par le secteur consiste \u00e0 diviser les m\u00e9tadonn\u00e9es en deux types\u00a0: les m\u00e9tadonn\u00e9es techniques et les m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise.<\/p>\n<p>Le<strong> m\u00e9tadonn\u00e9es techniques<\/strong> comprend : le nom du champ, la longueur du champ, la structure de la table de base de donn\u00e9es, etc.<\/p>\n<p>Le <strong>m\u00e9tadonn\u00e9es commerciales<\/strong> comprend : le nom de l&#039;entreprise, la d\u00e9finition de l&#039;entreprise, la description de l&#039;entreprise, etc.<\/p>\n<p>Les gens d\u2019affaires accordent plus d\u2019attention au contenu li\u00e9 au \u00ab client \u00bb, \u00e0 la \u00ab date de r\u00e8glement \u00bb, au \u00ab montant de la vente \u00bb, etc., qui sont difficiles \u00e0 refl\u00e9ter \u00e0 partir des m\u00e9tadonn\u00e9es techniques.<\/p>\n<p>Les m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier utilisent le nom, la d\u00e9finition, la description et d&#039;autres informations de l&#039;entreprise pour repr\u00e9senter divers attributs et concepts dans l&#039;environnement de l&#039;entreprise. Dans une certaine mesure, le contexte m\u00e9tier sous-jacent \u00e0 toutes les donn\u00e9es peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme des m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier. Compar\u00e9es aux m\u00e9tadonn\u00e9es techniques, les m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier permettent aux utilisateurs de mieux comprendre et exploiter les donn\u00e9es dans l&#039;environnement de l&#039;entreprise. Par exemple, la consultation des m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier permet aux utilisateurs de comprendre clairement la signification de chaque indicateur et sa m\u00e9thode de calcul.<\/p>\n<p>Les m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise sont largement r\u00e9pandues dans l&#039;environnement des entreprises. Les principales sources de m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise sont\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>ERP : Le syst\u00e8me ERP d&#039;entreprise stocke une grande quantit\u00e9 de m\u00e9tadonn\u00e9es commerciales, telles que les formules de calcul financier, la logique des processus, les r\u00e8gles commerciales, etc.<\/li>\n<li>Rapport\u00a0: l&#039;en-t\u00eate du rapport est \u00e9galement une sorte de m\u00e9tadonn\u00e9es commerciales, en particulier les colonnes contenant des propri\u00e9t\u00e9s r\u00e9capitulatives telles que les totaux et les moyennes, ainsi que certaines formules de calcul dans le rapport.<\/li>\n<li>Tableau\u00a0: Tout comme les rapports, les en-t\u00eates et formules Excel constituent des m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier importantes. Contrairement aux rapports, la plupart des tableaux comportent une seule colonne \u00ab\u00a0Description\u00a0\u00bb, et certains contiennent \u00e9galement une colonne \u00ab\u00a0Code\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Description du code\u00a0\u00bb, qui sont des m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier utiles.<\/li>\n<li>Fichier : Il y a des m\u00e9tadonn\u00e9es commerciales partout dans le fichier, telles que le titre, l&#039;auteur, l&#039;heure de modification, etc. Il est relativement difficile d&#039;obtenir des m\u00e9tadonn\u00e9es commerciales dans le contenu du fichier, impliquant des technologies telles que l&#039;apprentissage automatique.<\/li>\n<li>Outils BI\u00a0: L&#039;op\u00e9ration souvent utilis\u00e9e en BI est le \u00ab\u00a0forage\u00a0\u00bb. Ce type d&#039;exploration permet g\u00e9n\u00e9ralement de d\u00e9finir diff\u00e9rentes structures de classification de l&#039;entreprise, telles que le niveau produit et le niveau structurel, qui constituent des m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier essentielles.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/what-is-a-data-warehouse\/\"><strong>Entrep\u00f4t de donn\u00e9es<\/strong><\/a>Les m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier existent \u00e9galement dans les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es. Par exemple, la cr\u00e9ation d&#039;un entrep\u00f4t de donn\u00e9es n\u00e9cessite souvent de nombreuses recherches sur la mani\u00e8re d&#039;int\u00e9grer plusieurs sources de donn\u00e9es, et les fichiers li\u00e9s \u00e0 la construction de l&#039;entrep\u00f4t contiennent de nombreuses m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Actuellement, la plupart des entreprises se concentrent uniquement sur les m\u00e9tadonn\u00e9es techniques, n\u00e9gligeant la gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier. Ces m\u00e9tadonn\u00e9es manquent de pertinence m\u00e9tier et sont difficiles \u00e0 comprendre, sauf pour les techniciens. Par exemple, \u00ab\u00a0rec_temp_fld_a\u00a0\u00bb peut repr\u00e9senter un champ et \u00ab\u00a0236IN_TAB\u00a0\u00bb une table de la base de donn\u00e9es. Difficile d&#039;apporter des b\u00e9n\u00e9fices \u00e0 l&#039;entreprise. Les m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier peuvent repr\u00e9senter la signification m\u00e9tier des donn\u00e9es. Les entreprises doivent pr\u00eater attention \u00e0 la gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier tout en g\u00e9rant leurs m\u00e9tadonn\u00e9es techniques.<\/p>\n<p>Compar\u00e9es aux m\u00e9tadonn\u00e9es techniques, les sources de m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier sont plus complexes et dispers\u00e9es dans tous les aspects de l&#039;environnement de l&#039;entreprise. Pour g\u00e9rer ces m\u00e9tadonn\u00e9es, les entreprises ont besoin de m\u00e9thodes et de moyens efficaces.<\/p>\n<h3>3. Pratique de gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es d\u2019entreprise bas\u00e9e sur l\u2019ontologie.<\/h3>\n<p>La d\u00e9finition d&#039;une ontologie, relativement reconnue par le secteur, est la suivante\u00a0: sp\u00e9cification formelle claire d&#039;un mod\u00e8le conceptuel partag\u00e9. Parmi ces d\u00e9finitions, le mod\u00e8le conceptuel est un mod\u00e8le obtenu par abstraction de certains ph\u00e9nom\u00e8nes du monde objectif, ce qui constitue l&#039;abstraction et la simplification de ce monde\u00a0; le partage signifie que les connaissances d\u00e9crites dans l&#039;ontologie ne sont pas exclusives \u00e0 des individus, mais reconnues dans le domaine\u00a0; explicite signifie que les types de concepts utilis\u00e9s et les contraintes d&#039;utilisation des concepts sont clairement d\u00e9finis\u00a0; formel signifie que l&#039;ontologie est lisible par machine et compr\u00e9hensible par l&#039;homme.<\/p>\n<p>En r\u00e9sum\u00e9, l\u2019ontologie peut analyser les objets du domaine et d\u00e9couvrir la relation entre ces objets, afin de d\u00e9crire l\u2019activit\u00e9 dans ce domaine de mani\u00e8re claire et formelle.<\/p>\n<p>\u00c0 <strong>g\u00e9rer les m\u00e9tadonn\u00e9es de l&#039;entreprise<\/strong> L&#039;utilisation de l&#039;ontologie n\u00e9cessite de pr\u00eater attention \u00e0 trois points cl\u00e9s : la construction de l&#039;ontologie, le stockage de l&#039;ontologie et l&#039;utilisation de l&#039;ontologie.<\/p>\n<p><strong>1. Construction<\/strong> \u2013 Construisez automatiquement une ontologie \u00e0 l\u2019aide de la gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es.<\/p>\n<p>La m\u00e9thode traditionnelle de cr\u00e9ation d&#039;ontologies consiste \u00e0 trier manuellement l&#039;ontologie du domaine m\u00e9tier selon les recommandations des experts m\u00e9tier. Cette m\u00e9thode de tri manuel pr\u00e9sente plusieurs probl\u00e8mes\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>Probl\u00e8me d&#039;efficacit\u00e9\u00a0: dans l&#039;environnement du Big Data, les donn\u00e9es sont complexes, les sources sont diverses et les domaines d&#039;activit\u00e9 ne cessent de cro\u00eetre. La rapidit\u00e9 du tri manuel ne r\u00e9pond plus aux besoins des entreprises.<\/li>\n<li>Tool problem: Business experts lack tools with automation capabilities, resulting in the construction of complex ontologies that consume a lot of time and resources.<\/li>\n<li>Donn\u00e9es tierces : les experts d&#039;entreprise ne comprennent pas les activit\u00e9s li\u00e9es aux donn\u00e9es tierces, il est donc difficile de terminer la construction de l&#039;ontologie associ\u00e9e.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dans l&#039;environnement du Big Data, les entreprises ont besoin d&#039;une nouvelle m\u00e9thode de construction d&#039;ontologies. Gr\u00e2ce \u00e0 des outils de gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es, elles peuvent extraire automatiquement les m\u00e9tadonn\u00e9es de leurs syst\u00e8mes applicatifs et de divers documents. Une fois l&#039;ontologie initialement cr\u00e9\u00e9e, elle est ensuite transmise \u00e0 des experts m\u00e9tier pour une seconde r\u00e9vision, et la construction de l&#039;ontologie d&#039;entreprise est enfin achev\u00e9e.<\/p>\n<p><strong>2. Stockage<\/strong> \u2013 bas\u00e9 sur MOF pour impl\u00e9menter l&#039;ontologie de stockage de sp\u00e9cification OWL.<\/p>\n<p>Le stockage de l&#039;ontologie doit reposer sur certaines normes, et la m\u00e9thode de stockage doit \u00eatre flexible et extensible. La sp\u00e9cification OWL, recommand\u00e9e par le W3C, est aujourd&#039;hui largement reconnue pour le stockage et l&#039;\u00e9change d&#039;ontologies. Nos m\u00e9tadonn\u00e9es \u00e9tant bas\u00e9es sur MOF, le m\u00e9tamod\u00e8le OWL peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 au m\u00e9tamod\u00e8le, permettant ainsi le stockage et la gestion de l&#039;ontologie dans la base de m\u00e9tadonn\u00e9es.<\/p>\n<p>Les m\u00e9tadonn\u00e9es techniques et l&#039;ontologie \u00e9tant stock\u00e9es dans la base de donn\u00e9es de m\u00e9tadonn\u00e9es, l&#039;ontologie a \u00e9t\u00e9 extraite des m\u00e9tadonn\u00e9es techniques. Il est ainsi facile d&#039;\u00e9tablir la relation entre l&#039;ontologie et les m\u00e9tadonn\u00e9es techniques, permettant ainsi aux \u00e9quipes m\u00e9tier de comprendre clairement la signification m\u00e9tier des donn\u00e9es.<\/p>\n<p><strong>3. Utilisation<\/strong> \u2013 obtenir un contexte commercial gr\u00e2ce \u00e0 des services de m\u00e9tadonn\u00e9es commerciales.<\/p>\n<p>Enfin, le service de m\u00e9tadonn\u00e9es commerciales doit \u00eatre fourni \u00e0 tout le personnel de l&#039;entreprise, int\u00e9gr\u00e9 dans l&#039;environnement de travail du personnel de l&#039;entreprise, afin que le personnel de l&#039;entreprise puisse rapidement comprendre les donn\u00e9es d&#039;un point de vue commercial, aidant ainsi le personnel de l&#039;entreprise \u00e0 mieux utiliser les donn\u00e9es.<\/p>\n<h3>4. R\u00e9sum\u00e9 et perspectives<\/h3>\n<p>Pour conclure, je r\u00e9sumerai en une phrase. Les m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier sont la cl\u00e9 de la gestion future des m\u00e9tadonn\u00e9es. \u00c0 l&#039;\u00e8re du big data, les entreprises doivent renforcer leur gestion. Elles peuvent utiliser des moyens automatis\u00e9s pour g\u00e9rer les m\u00e9tadonn\u00e9es m\u00e9tier en s&#039;appuyant sur des ontologies et les int\u00e9grer. Les donn\u00e9es sont fournies aux \u00e9quipes m\u00e9tier sous forme de services pour les aider \u00e0 optimiser leur utilisation.<\/p>\n<h3>Conclusion<\/h3>\n<p>Merci d&#039;avoir lu notre article et nous esp\u00e9rons qu&#039;il vous aidera \u00e0 mieux comprendre la gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es d&#039;entreprise. Pour en savoir plus sur la gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es, nous vous conseillons de consulter notre site. <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/\"><strong>Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> pour plus d&#039;informations.<\/p>\n<p>En tant que l&#039;un des\u00a0<strong><a href=\"https:\/\/www.dpriver.com\/blog\/2022\/05\/11\/best-data-lineage-tools\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">meilleurs outils de lignage de donn\u00e9es<\/a><\/strong>\u00a0Disponible sur le march\u00e9 aujourd&#039;hui, Gudu SQLFlow peut non seulement analyser les fichiers de script SQL, obtenir la lign\u00e9e des donn\u00e9es et effectuer un affichage visuel, mais \u00e9galement permettre aux utilisateurs de fournir\u00a0<a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/quest-ce-que-la-lignee-des-donnees-pourquoi-est-elle-importante\/\"><strong>lign\u00e9e de donn\u00e9es<\/strong><\/a>\u00a0au format CSV et effectuer un affichage visuel.\u00a0<strong>(Publi\u00e9 par Ryan le 30 juin 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><style type=\"text\/css\">.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}<\/style><\/div><style type=\"text\/css\">.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-1{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;}<\/style><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":27,"featured_media":4865,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[178],"tags":[205,238,157,152,151,204],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4829"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4829"}],"version-history":[{"count":35,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4829\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4866,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4829\/revisions\/4866"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4865"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4829"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4829"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4829"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}