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Dans toute discussion sur le big data, on finit forcément par parler de Hadoop ou de Spark. Si les deux outils sont parfois considérés comme des concurrents, il est souvent admis qu’ils fonctionnent encore mieux quand ils sont ensemble.

Tous deux sont des frameworks big data, mais ils n’ont pas vraiment le même usage. Hadoop est essentiellement une infrastructure de données distribuées : ce framework Java libre distribue les grandes quantités de données collectées à travers plusieurs nœuds (un cluster de serveurs), et il n’est donc pas nécessaire d’acquérir et de maintenir un hardware spécifique et coûteux. Hadoop est également capable d’indexer et de suivre ces données big data, ce qui facilite grandement leur traitement et leur analyse par rapport à ce qui était possible auparavant. Comparativement, Spark sait travailler avec des données distribuées. Mais il ne sait pas faire du stockage distribué. Il a donc besoin de s’appuyer sur un système de stockage distribué.

Pour stocker, traiter et analyser de gros volumes de données structurées ou non-structurées, il y a typiquement pas de meilleur outil que Apache Hadoop et Apache Spark combinés ensemble.

Je vous accompagne pour vous aider à comprendre et à maîtriser ces technologies et à mettre en place une solution Hadoop personnalisée qui correspond parfaitement à votre cas d’usage, spécifications et exigences.

Les données structurées ou non structurées offrent de nombreuses possibilités pour les entreprises. Mais il faut naturellement pouvoir les analyser.

Afin d’anticiper la demande des entreprises, l’on ne cesse de développer de nouveaux outils. L’ensemble le plus populaire de ces outils est l’écosystème Hadoop combiné (ou non) avec l’écosystème Spark.  Cet ensemble de technologies permet d’analyser tout format de données qu’elles soient structurées ou  non structurées en un rien de temps avec un coût raisonnable pour des finalités diverses.

Peu importe le volume de données que vous avez, elles sont vains jusqu’à ce que – à travers l’entreprise – les différents domaines métiers puissent l’utiliser en tirer profit.

Je mets en place pour vous les outils nécessaires pour analyser vos données et vous proposer de solutions de stockage de ces données. Aussi, je suis spécialisé dans le développement de solutions NoSQL. Solutions qui transforment vos données non-structurées en données utiles et les mettent  à disposition de vos utilisateurs ainsi qu’à votre infrastructure d’intelligence d’affaires.

Pour commencer, définissons ce qu’est une preuve de concept. Une POC est la réalisation d’une partie restreinte d’un projet de plus grande envergure. Il peut s’agir de la livraison d’un prototype fonctionnel ou non. De plus, la preuve de concept doit avoir une date de fin précise ainsi qu’une portée bien définie.

De ce fait, il s’agit de la plateforme idéale pour pouvoir valider les dépendances, les hypothèses et la séquence des étapes de réalisation d’un projet. C’est également le bon moment pour mieux définir les requis les moins précis. Comme la portée est petite, les répercussions des éléments non prévus ou indépendants de la volonté de l’équipe de réalisation s’en trouvent amoindries. Il est ainsi beaucoup plus facile de réagir et de s’ajuster en cours de route.

La POC peut également constituer une excellente solution pour démontrer la faisabilité d’un projet big data. Effectivement, le fait de pouvoir présenter des résultats concrets et ainsi offrir une meilleure visibilité très rapidement à la direction permet de démontrer concrètement les avantages et ainsi augmenter l’engouement par rapport au projet!

Vous aimeriez réaliser une Preuve de Concept (POC) qui démontre la faisabilité de votre projet ? Ou qui implique de l’apprentissage statistique tel que la détection de visage et l’analyse de sentiments? Je suis là pour vous guider et vous accompagner dans la mise en place d’une telle Preuve de Concept.

Le concept du Big Data est né de l’explosion quantitative des données numériques. Une formation explique les défis lancés par les données massives, tant au niveau de leur capture, du stockage et de l’analyse, et aussi comment l’architecture du Big data se différencie de l’informatique décisionnelle traditionnelle.

Que vous soyez ingénieur, technicien et professionnel ou juste intéressé par le phénomène, une formation sur le Big Data est toujours utile pour maîtriser les concepts, les technologies et l’architecture des données massives.

Je peux vous former pour mieux comprendre ces concepts et maîtriser ces technologies : (liste non exhaustive)

• Données
  • Volume des données
  • Formats des données
  • Sources des données
• Problématique
  • Stockage
  • Traitement
• Architecture/écosystème Hadoop (Hdfs, MapReduce, Pig, Hive, Impala, Sqoop, Nifi, Kafka, Solr, HBase, …)
  • Composantes principales de Hadoop / Saprk
  • Distributions (Cloudera, EMR, …)
• Autres solutions Big Data
  • Solutions nuagiques
  • Apache Spark (Spark SQL, MLLib, Streaming, Scala, Python, … )
• Lac de données et base de données NoSQL
• Ingestion des données
• Analyse en temps réel ou par lots
• …