Plateforme Data et Data Engineering

Faites évoluer votre entreprise et restez compétitif en gérant efficacement vos données

Toutes les entreprises possèdent des données, mais parmi elles, seule une fraction a choisi d’exploiter ses données en basant ses décisions sur l’analyse et l’interprétation de ces données : ce sont les entreprises Data Driven.

Une plateforme de données doit permettre la diffusion automatique des données utiles à la décision vers les personnes concernées. Cela nécessite la mise en place d’une stratégie autour de la donnée mais aussi d’une industrialisation des processus de traitement et de diffusion et permet de placer la donnée au cœur des processus et des décisions de l’entreprise.

Quels sont les enjeux d’une plateforme Data ?

Tirer parti des données grâce à la mise en place d’une plateforme de données adaptée à ses besoins permet de gérer ses données efficacement, garantissant ainsi un avantage concurrentiel considérable, amené par :

  • Des décisions plus pertinentes grâce aux connaissances apportées par l’analyse des données
  • Une plus grande flexibilité introduite par l’observation continue des variations des données
  • Une meilleure réactivité due à la réduction du temps entre l’ingestion et l’analyse des données.

Technologies associées :

  • Amazon Web Services
  • Google Cloud Platform
  • Microsoft Azure
  • Cloudera/Hortonworks
  • MapR
  • Kafka
  • Spark
  • Hadoop
  • Hive
  • MongoDB
  • Cassandra

Nous vous accompagnons

Nexworld intervient à toutes étapes de votre projet, quel que soit votre niveau de maturité :

  • Découvrir de nouveaux sujets, avoir une réflexion stratégique
  • Définir des cas d’usage, développer des MVP
  • Approfondir certains sujets
  • Créer de nouveaux Business Modèles
  • Former vos équipes pour démontrer le potentiel de nos expertises
  • Mettre en œuvre un périmètre défini
  • Obtenir un retour d’expérience
  • Industrialiser afin de monter en échelle
Nos références plateformes Data

En savoir plus avec nos experts

Architecture Fast Data : par où commencer ?

Ce n’est plus un secret pour personne, les données sont aujourd’hui porteuses d’un potentiel incroyable avec une quantité toujours plus importante d’année en année. Pourtant, même si les entreprises sont conscientes des masses de données qu’elles ont à leur disposition, la question de savoir comment les exploiter peine toujours à être traitée.

Kafka, pierre angulaire des Architectures Fast Data ?

Comment éviter que le Big Data ne devienne un « Big Mess » ? C’est pour répondre à cette question qu’en 2009 les équipes de LinkedIn, confrontées à des problématiques d’intégration de données auxquelles les outils disponibles ne répondaient pas, élaborent un nouveau bus de messages distribué : Kafka.

Kafka ou Artemis : Comment bien choisir son broker de messages ?

Une communication asynchrone ne peut se faire sans la présence d’un MOM (Message Oriented Middleware) entre le client et le serveur. Un tel middleware va permettre de mettre en attente les messages envoyés par le client en direction du serveur, et inversement.

Big Data : Splunk versus la Suite Elastic

Avec le Big Data et l’explosion du volume de données, une question s’impose : comment exploiter ces données et en extraire de la valeur ? Deux outils se disputent aujourd’hui la place de leader dans le domaine : Splunk (le propriétaire), et la Suite Elastic (l’open source)