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Big Data et Analyses

Nous pouvons aider votre entreprise à regrouper ses données dans un lac de données et à exécuter des workflows d’apprentissage automatique pour extraire des informations significatives.

Agréger les données de votre entreprise

Nous pouvons vous aider à déployer un entrepôt de données capable de stocker des pétaoctets de données structurées dans de nombreuses sources de votre entreprise. Les entrepôts de données sont généralement des données structurées et filtrées qui sont stockées dans une base de données orientée colonnes.

Nous avons également de l’expérience dans le déploiement de lacs de données, où les données brutes sont agrégées dans un emplacement de stockage central et peuvent être interrogées pour extraire des relations ou des modèles. Contrairement à un entrepôt de données, un lac de données contient généralement des données brutes, non filtrées et non structurées.

Nous pouvons vous aider à créer des workflows d’ingestion complexes (e.g. Kafka et Kinesis) où les données sont reçues simultanément de milliers ou millions d’appareils (tels que des logs ou des appareils IoT), puis traitées et finalement stockées dans un lac ou un entrepôt de données.

Hadoop est une plate-forme de gestion de données composée de plusieurs serveurs dans un cluster pouvant stocker des données non structurées et non relationnelles. Un cluster Hadoop est une technologie qui peut être utilisée pour créer un lac de données.

Analytique et apprentissage automatique

Nous pouvons vous aider à concevoir, former et déployer des architectures complexes d’IA et d’apprentissage automatique à l’aide de Tensorflow et Pytorch. Nous pouvons également vous aider à déployer des conteneurs pour exécuter des inférences sur vos données et extraire des modèles.

Spark est un cadre de calcul de cluster à usage général qui peut exécuter des modèles d’apprentissage automatique et d’analyse en répartissant sa charge de travail sur un cluster de noeuds. Nous pouvons vous aider à utiliser Spark pour effectuer des charges de travail ETL et pour interroger le Big Data à grande échelle.

Nous avons également l’expérience de la construction de pipelines d’analyse de streaming en temps quasi réel sur Kinesis et Kafka. Par exemple, vous pouvez exécuter un modèle de détection d’anomalies directement sur les données IoT entrantes.

Enfin, nous pouvons vous aider à créer des tableaux de bord en temps réel pour explorer les KPI à partir de vos données dans un entrepôt de données et un lac de données. Cela peut vous permettre de visualiser ce qui se passe dans toute votre entreprise.

Lectures supplémentaires

Construire des solutions de stockage Big Data pour la flexibilité (en anglais)
Vue d’ensemble des différentes méthodes disponibles pour créer un lac de données sur le cloud public pour une flexibilité maximale
Un aperçu de Google BigQuery (en anglais)

Présentation de BigQuery, un service de requêtes interactives entièrement géré et basé sur le cloud pour des ensembles de données volumineux

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