Une plateforme de données et d'analytique est intégrée à chaque aspect de l'innovation.

Artificial Intelligence (AI) is all about getting machines to mimic human behaviour. In an analytics platform, that means ‘training’ a computer to handle data in a way we might casually call ‘intuitive.’ This allows for a much greater degree of automation, and even real time analysis of data as it is being produced.

Les capacités de plateformes de données et d'analytique qui favorisent l'innovation.

Ingestion et stockage des données
Traitement des données
Transformation des données
Modélisation des données
BI (intelligence d’affaires) et analytique

IA et apprentissage automatique
Catalogue de données
Gouvernance des données
Observabilité des données
Libre-service des données

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Mettre en œuvre un référentiel de stockage moderne de type lac de données.
Utiliser le stockage et le calcul du cloud.
Mettre en œuvre l'observabilité des données.
Mettre en œuvre la gouvernance des données.

Le retour sur investissement est l'un des principes les plus importants d'une entreprise prospère. Voici comment les plateformes D&A se traduisent en succès.

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    Moderne, fiable, bimodale.

    We pride ourselves in helping organizations develop a consistent and effective strategy for collecting, storing, protecting, and using their data. This makes it possible to create solid data processes, define data policy and implement measures to preserve the usefulness of that data.

    A data quality framework is a core data management foundation. It ensures the quality of data meets the integrity standards of your business processes, whether this means accurate inventorying, reviewing the customer base or finances, or for business analysis. Once you have a solid data governance strategy in place, you can shift your sights to data management, CEDM, MDM and DL/DW unification.

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      IOT, PLC, et capteurs.

      Les capteurs, les automates programmables (PLC) et la connectivité de l’Internet des objets (IOT) fournissent tous différents types de données et nécessitent différentes approches analytiques pour être réellement optimisés. Ce que nous proposons, c’est une solution d’analyse basée sur l’IA qui peut dériver les données les plus utiles de chacune d’entre elles, et les combiner de manière inédite.

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        Temps réel et streaming.

        La différence entre la capture et l’analyse de données en temps réel et le streaming peut se mesurer en millisecondes. Pourtant, ces millièmes de secondes s’avèrent parfois essentiel. Nous veillons à ce que vous disposiez de véritables analyses en temps réel là où vous en avez besoin, et d’analyses moins coûteuses en streaming ou par lots là où elles peuvent mieux faire leur travail.

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          Architecture Lambda.

          L’architecture de traitement des données Lambda offre des avantages uniques, tels que le traitement hybride sur une couche de streaming et une couche de traitement par lots plus efficace pour les ensembles de données particulièrement volumineux. Enfin, une couche de service permet aux requêtes d’accéder aux deux couches avec une latence très faible. Mieux encore, elle fonctionne sans gestion de serveur.

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            Architecture Kappa.

            L’architecture logicielle Kappa est une autre approche pour effectuer un traitement (virtuellement) en temps réel et par lots sur le même bassin de données dans la même pile technologique. Le résultat est une analyse approfondie des données historiques ainsi qu’une analyse en temps quasi réel des données nouvellement générées, le tout en un seul endroit. Elle est plus simple que l’approche lambda, et souvent beaucoup plus facile à mettre en œuvre.

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              Ingénierie des données.

              Ne sous-estimez jamais l’importance de l’ingénierie des données. Avant de pouvoir recueillir des conclusions utiles à partir d’un ensemble de données, un système d’ingénierie des données doit organiser, valider et préparer ces données pour une analyse rapide et précise. L’ingénierie des données permet de s’assurer que vous ne travaillez jamais avec des données non pertinentes, ou que vous ne les utilisez pas pour prendre des décisions importantes.

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                Plateforme IA.

                L’intelligence artificielle (IA) consiste à faire en sorte que les machines imitent le comportement humain. Dans une plateforme d’analytique, cela signifie ‘former’ un ordinateur pour qu’il traite les données d’une manière que nous pourrions qualifier ‘intuitive’. Cela permet un degré d’automatisation beaucoup plus élevé, et même une analyse en temps réel des données au moment où elles sont produites.

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                  Architecture Lakehouse.

                  Un lakehouse de données est une architecture de gestion des données innovante qui combine l’échelle et la rentabilité des ‘lacs de données’ avec l’efficacité d’un entrepôt de données. Il s’agit d’une conception ouverte qui allie faible coût et flexibilité en permettant à un système d’apprentissage automatique et/ou à un système d’intelligence d’affaires (BI) de puiser dans un grand réservoir de données en croissance constante.

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                    Rapports et visualisation.

                    Le narratif de données va de pair avec la communication visuelle et la représentation visuelle des données. Lorsque nos clients ont besoin de communiquer des données complexes de manière claire et intuitive à un public ciblé, nous concevons et peaufinons des graphiques statistiques, des tableaux, des graphiques d’information et bien plus encore.

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                    Utiliser le stockage et le calcul du cloud.
                    Mettre en œuvre l'observabilité des données.
                    Mettre en œuvre la gouvernance des données.

                    Le retour sur investissement est l'un des principes les plus importants d'une entreprise prospère. Voici comment les plateformes D&A se traduisent en succès.

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