Qu'est-ce qu'une plateforme d'analyse de données ?
Un écosystème de services pour l'analyse de données volumineuses et complexes, permettant aux utilisateurs de récupérer, combiner, explorer et visualiser des données provenant de diverses sources.
Summary
- Intègre l'analyse prédictive, la visualisation des données, l'intelligence géospatiale, le traitement automatique du langage naturel et l'analyse de contenu pour transformer tous les types de données en informations exploitables pour l'entreprise.
- Intègre différentes sources de données massives avec un accès utilisateur transparent, gère et protège les actifs de données grâce à une gouvernance efficace, et surveille l'état et les performances du système.
- Permet la description des données, l'identification des relations entre les variables, la prévision, la réduction des coûts et la découverte de marchés cachés et de besoins clients non satisfaits grâce à une analyse approfondie.
Qu’est-ce qu’une plateforme d’analyse de données ?
Une plateforme d’analyse de données est un écosystème de services et de technologies permettant d’effectuer des analyses sur des données volumineuses, complexes et dynamiques. Elle permet de récupérer, combiner, explorer et visualiser des données provenant des différentes sources dont dispose une entreprise, et d’interagir avec elles. Une plateforme d’analyse de données complète est dotée de plusieurs outils aux capacités variées : analyse prédictive, visualisation de données, géolocalisation, langage naturel et analyse de contenu. Son objectif principal est de transformer tous les types de données en insights pour obtenir des résultats commerciaux concrets.
Ces plateformes répondent aux demandes des utilisateurs, en particulier ceux qui travaillent avec le Big Data, sur l’inadéquation des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) et permettent aux organisations de prendre des décisions commerciales plus éclairées.Une plateforme d’analyse de données Big Data complète devrait être en mesure de :
- intégrer les différentes sources de données Big Data et fournir une vue transparente aux utilisateurs ;
- gérer et protéger les assets de données de l’organisation pour veiller à ce que les données soient globalement compréhensibles, exactes, complètes et sécurisées ;
- contrôler les données, les ressources et les applications afin d’examiner et d’évaluer la santé et les performances de l’ensemble du système.
Une analyse Big Data bien menée, que les données soient qualitatives ou quantitatives, offre la possibilité de :
- décrire et résumer les données ;
- identifier les relations entre les variables ;
- comparer les variables ;
- identifier la diff érence entre les variables ;
- découvrir des marchés cachés ;
- découvrir les demandes non satisfaites des clients ;
- découvrir les demandes non satisfaites des clients et les possibilités de réduction des coûts ;
- prédire les résultats ;
- apporter des améliorations significatives qui changent la donne.
Gartner® : Databricks, leader des bases de données cloud
Concernant le Big Data, Hadoop est le choix préféré pour ce type d’exigence, principalement parce qu’il s’est avéré être une solution fiable, flexible, économique et évolutive. Même si Hadoop est capable de stocker ces grands volumes de données sur HDFS (Hadoop Distributed File System), cela ne signifie pas que c’est la seule solution disponible. Il existe de nombreux autres outils disponibles sur le marché pour analyser ces énormes données, tels que MapReduce, Pig et Hive.