Ce qu’on appelle le Big Data est, en fait, l’analyse des méga-données. C’est un processus complexe qui exige la collaboration de différentes disciplines selon le besoin. Ici, on fait appelle à différents métiers de tous les domaines, à des spécialistes en data mining, à des développeurs ainsi qu’à des équipes de production. Nous aborderons ici, un des outils de l’analyse des Big Data : le framework.
Plan du guide
Framework : qu’est-ce que c’est ?
Il y a différents outils pour ce genre d’analyses. Il faut, entre autres caractéristiques, qu’ils permettent de stocker et de partager les résultats, de s’associer facilement à d’autres outils BI et de supporter le «versioning». Le framework est un outil qui répond à toutes ces exigences. Il s’agit d’une structure qui peut être réelle ou fictive. Sa principale fonction est de guider et orienter dans la conception d’un programme développant la conception (ou structure) en organisation fonctionnelle et prête à l’utilisation. Dans le domaine de l’informatique, le framework est une structure conçue avec plus d’un niveau.
Cela doit décrire les sortes de systèmes et la capacité de ces derniers. Ceci s’applique également à leurs modes d’interaction. Par ailleurs, il existe des frameworks de programmes informatiques qui adhérent à des programmes, offrant des outils ou applications pour pouvoir les faire fonctionner et donnent des définitions pour les plateformes de programmation. À la différence de plusieurs outils d’analyse Big Data qui se spécialisent soit dans l’analyse de données soit dans le traitement de donnés, il y a des frameworks à l’instar d’Apache Spark qui combinent les deux en un seul outil.
Framework : comment choisir ?
Il faut savoir que le marché regorge de frameworks avec différents avantages. Les méta-frameworks comme Eclipse, par exemple ouvrent la voie à d’autres fonctionnalités informatiques grâce aux modules qu’ils comportent.
En outre, on peut considérer Microsofst.NET et Java Platform comme étant des frameworks plus que des interfaces de logiciels. Cela dépend de si on regarde seulement leurs librairies de développement ou alors leurs modes d’exécution. Voici une liste de quelques frameworks :
- Action Script Foudry,
- Apache Cocoon,
- Spring,
- Apache Struts,
- Twitter Bootstrap,
- Catalyst,
- Cocoa,
- CubicWeb,
- Django.
Un bon framework doit permettre l’utilisation des même applications (ou outils) pour le maximum de tâches. Ces dernières sont, entre autres, les suivantes : le traitement instantané, les tâches d’extraction (souvent complexes dans ce genre de traitements), les tâches de transformation et de chargement, il y a aussi, le «reporting», l’apprentissage machine ainsi que les requêtes SQL.
Ces fonctionnalités doivent être présentes car la data science est un processus très fréquentiel et répétitif. En effet, il peut faire l’objet d’une centaine de prototypes avant de pouvoir trouver le bon et passer à la production. Cela permet au traitement de la donné d’être fiable et d’afficher de meilleurs résultats.
Vous avez désormais la solution : RYAX !
Si vous avez l’intention de déployer de manière intelligente la data science, vous devez forcément vous rapprocher d’un expert. De nombreux outils sont présents sur le marché, mais vous perdez sans doute du temps à les prendre en compte, à les utiliser ou à les relier les uns avec les autres. Nous vous proposons alors pour le déploiement de votre stratégie de miser sur un framework unique nommé Ryax puisqu’il vous permettra de gagner en efficacité et même en productivité.
- Il est tout à fait possible de demander une démonstration, cela vous permettra de maîtriser pleinement l’ensemble de cet outil.
- Vous pouvez ainsi passer les modèles pour la data science du POC à la production sans perdre de longues heures.
- Grâce à cet outil, il est possible d’automatiser certaines tâches dédiées au traitement des données, vous maîtrisez toutefois toutes les exécutions.
- Ryax vous propose aussi de monitorer toutes les informations que ce soit pour un usage en interne ou en externe.
- De nouveaux traitements seront alors à envisager en fonction de vos besoins et de vos stratégies.
Cet outil est donc un framework de qualité qui vous promet de gagner du temps alors que la gestion des données reste un défi pour de nombreuses sociétés. Entre les outils, le Cloud ou encore les différentes plateformes, certains professionnels jonglent avec les solutions en perdant forcément du temps, cela aura donc un impact considérable sur la rentabilité. D’autres avantages sont à prendre en compte puisque la plateforme est verrouillée, vous jouissez alors d’un maximum de sécurité.
Ce framework est entièrement dédié à la data science, il répond alors aux nouvelles attentes des entreprises qui se lancent dans la production de chaînes et l’analyse des informations. Vous avez également un centre de production pour rassembler toutes les données indispensables.
