Exaoctet après exaoctet, les volumes de données explosent chaque jour au sein des entreprises et selon Teradata Corporation (NYSE: TDC), spécialiste mondial des solutions analytiques portant sur les grands volumes de données, les entrepôts de données et la gestion du marketing intégré, il est grand temps que celles-ci se décident enfin à exploiter réellement ces grands volumes de données parfois très complexes. Dans de nouvelles vidéos, Scott Gnau, Président du Teradata Labs, et Mayank Bawa, Vice-président du développement de Teradata Aster, expliquent en quoi ces grands volumes de données peuvent apporter une formidable valeur ajoutée aux entreprises et comment les entreprises peuvent dès à présent planifier et mettre en œuvre un environnement analytique dédié aux grands volumes de données, dans le but d’obtenir des informations plus riches et plus détaillées.
« Nous suscitons un vif intérêt auprès d’entreprises qui souhaitent savoir comment étendre leur entrepôt de données en s’appuyant sur les données dont elles disposent, dans le but d’un nouvel univers des données multi-structurées issues de nouvelles sources et ce, pour mieux comprendre leur activité », déclare Scott Gnau, Directeur du Développement, Teradata Corporation. « Nous montrons à ces entreprises comment les technologies de Teradata Aster peuvent les aider à atteindre cet objectif. Ces technologies originales et performantes permettent en effet d’éliminer des coûts, d’accroître la capacité d’administration et d’améliorer leurs possibilités de déploiement analytique. »
Scott Gnau explique également que les grands volumes de données existants et émergents impliquent de nouvelles techniques analytiques et de nouvelles applications, insistant sur le fait que l’association des technologies de Teradata et d’Aster forme une plate-forme de gestion des grands volumes de données idéale pour extraire rapidement des informations actionnables. Dans cette vidéo, Scott Gnau et Mayank Bawa s’arrêtent également sur une fonctionnalité importante qui fait défaut à la plupart des autres solutions et à laquelle seul l’environnement analytique Teradata Aster permet d’accéder : un moteur de déploiement.
« Nous avons compris voici plusieurs années que de nouvelles fonctions analytiques seraient bientôt nécessaires. Aster est la première et la seule plate-forme à avoir commercialisé une solution associant le langage SQL et MapReduce, ce qui permet à nos clients d’utiliser les outils SQL courants avec des grands volumes de données, tout en disposant de la souplesse offerte par MapReduce pour exécuter des fonctions analytiques intéressantes pour l’entreprise », ajoute Mayank Bawa. « Nous avons intégré la plate-forme pour qu’elle prenne en charge les outils de déploiement standard, avons fait en sorte qu’elle soit accessible à une plus grande variété d’utilisateurs, et l’avons brevetée. »
« Aujourd'hui, 80 % des données d’entreprise sont multi-structurées et non formatées de façon standard et relationnelle, ce qui complique leur analyse, leur compréhension et leur évaluation. Ces données émanent de différentes sources, y compris d’interactions entre vos clients et les services d’assistance et de service, mais également de nombreux sites et réseaux sociaux — il s’agit alors d’informations fournies en-ligne par vos clients. Elles proviennent de votre propre site et de capteurs, ainsi que d’applications télématiques », déclare Stéphanie McReynolds, Directrice Marketing Produits de Teradata Aster. « Les sociétés qui ne se sont pas encore dotées d’une stratégie relative aux grands volumes de données, ni d’un plan d’exécution, doivent réagir rapidement pour bénéficier d’un avantage compétitif unique. »
Les grands volumes de données arrivent en tête des préoccupations des clients de Teradata. Plus de 30 sessions consacrées à l’analytique des grands volumes de données sont au programme du PARTNERS de Teradata, qui aura lieu du 2 au 6 octobre au Centre de Convention de San Diego. Cette manifestation est organisée et gérée par les clients de Teradata qui animeront des sessions consacrées à différents sujets, parmi lesquels l’analytique des grands volumes de données.
Parmi ces intervenants figure Scott Nicholson, spécialiste de la gestion des données de LinkedIn, qui animera une table ronde intitulée « Predictive Modeling and Data-Driven Product Insights at LinkedIn ». Scott Nicholson présente son intervention dans une nouvelle vidéo disponible sur YouTube. « Les entreprises dont la compétitivité est liée aux fonctions analytiques et qui proposent des services axés sur les données doivent être en mesure d’exploiter rapidement leurs grands volumes de données », explique Scott Nicholson.
D’autres sessions seront dirigées par SAS et le Data Warehousing Institute, ainsi que par Oliver Ratzesberger, Senior Director, Analytic Platforms chez eBay, qui s’exprimera sur la « singularité des données et l’analytique extrême chez eBay ». Stephen Brobst, Directeur Technique de Teradata, co-animera pour sa part une session intitulée « Do More with Your Data: Deep Analytics Using Big Data », en association avec Tasso Argyros, Directeur Technique de Teradata Aster.
« Alors que de nombreux fabricants et experts ne parlent que de l’avenir de l’analytique des grands volumes de données, de plus en plus de clients de Teradata Aster sont déjà en train de le créer en déployant des plates-formes analytiques avancées », souligne Stéphanie McReynolds.
Outre les capacités de gestion des données reconnues de la famille de produits sur mesure de Teradata, l’offre de solutions de gestion des grands volumes de données proposée par Teradata s’est enrichie des outils analytiques avancés d’Aster. La plate-forme SQL-MapReduce® d’Aster permet aux « data scientists » et aux « business analysts » de procéder à une investigation analytique rapide des informations complexes, ainsi que de traiter en parallèle des expressions procédurales dans des langages tels que Java, C#, Python, C++ et R sur une grappe de calculs, puis de les invoquer à l’aide du langage SQL standard.
« Les entreprises qui ont adopté notre approche brevetée SQL-MapReduce estiment qu’il leur est plus facile que jamais de voir, d’explorer et de comprendre les futures possibilités dans un spectre infini de nouvelles sources de données multi-structurées qui ne sont généralement pas exploitées par les entreprises. »
Pour optimiser les grands volumes de données, Scott Gnau explique que les nouveaux types de données doivent être analysées sur le plan syntaxique (parsing) et comprises dans le contexte des nombreuses interactions qui peuvent — ou non — être liées à une transaction. La complexité est un problème dans la mesure où les utilisateurs mélangent de nombreux formats, que ce soit du texte formaté ou sous forme libre — certains dans un format spécifique — pour créer une image complète de la situation. Autre interrogation, comment une entreprise peut-elle traiter de façon optimale les informations révélées par les données ? Pour Scott Gnau, de nouvelles questions doivent être posées — et résolues —, les renseignements obtenus devant souvent être opérationnalisées en quasi-temps réel.
Retrouvez les vidéos de Teradata sur http://www.teradata.com/ResourceLanding.aspx?TaxonomyID=22898&id=10559
« Nous suscitons un vif intérêt auprès d’entreprises qui souhaitent savoir comment étendre leur entrepôt de données en s’appuyant sur les données dont elles disposent, dans le but d’un nouvel univers des données multi-structurées issues de nouvelles sources et ce, pour mieux comprendre leur activité », déclare Scott Gnau, Directeur du Développement, Teradata Corporation. « Nous montrons à ces entreprises comment les technologies de Teradata Aster peuvent les aider à atteindre cet objectif. Ces technologies originales et performantes permettent en effet d’éliminer des coûts, d’accroître la capacité d’administration et d’améliorer leurs possibilités de déploiement analytique. »
Scott Gnau explique également que les grands volumes de données existants et émergents impliquent de nouvelles techniques analytiques et de nouvelles applications, insistant sur le fait que l’association des technologies de Teradata et d’Aster forme une plate-forme de gestion des grands volumes de données idéale pour extraire rapidement des informations actionnables. Dans cette vidéo, Scott Gnau et Mayank Bawa s’arrêtent également sur une fonctionnalité importante qui fait défaut à la plupart des autres solutions et à laquelle seul l’environnement analytique Teradata Aster permet d’accéder : un moteur de déploiement.
« Nous avons compris voici plusieurs années que de nouvelles fonctions analytiques seraient bientôt nécessaires. Aster est la première et la seule plate-forme à avoir commercialisé une solution associant le langage SQL et MapReduce, ce qui permet à nos clients d’utiliser les outils SQL courants avec des grands volumes de données, tout en disposant de la souplesse offerte par MapReduce pour exécuter des fonctions analytiques intéressantes pour l’entreprise », ajoute Mayank Bawa. « Nous avons intégré la plate-forme pour qu’elle prenne en charge les outils de déploiement standard, avons fait en sorte qu’elle soit accessible à une plus grande variété d’utilisateurs, et l’avons brevetée. »
« Aujourd'hui, 80 % des données d’entreprise sont multi-structurées et non formatées de façon standard et relationnelle, ce qui complique leur analyse, leur compréhension et leur évaluation. Ces données émanent de différentes sources, y compris d’interactions entre vos clients et les services d’assistance et de service, mais également de nombreux sites et réseaux sociaux — il s’agit alors d’informations fournies en-ligne par vos clients. Elles proviennent de votre propre site et de capteurs, ainsi que d’applications télématiques », déclare Stéphanie McReynolds, Directrice Marketing Produits de Teradata Aster. « Les sociétés qui ne se sont pas encore dotées d’une stratégie relative aux grands volumes de données, ni d’un plan d’exécution, doivent réagir rapidement pour bénéficier d’un avantage compétitif unique. »
Les grands volumes de données arrivent en tête des préoccupations des clients de Teradata. Plus de 30 sessions consacrées à l’analytique des grands volumes de données sont au programme du PARTNERS de Teradata, qui aura lieu du 2 au 6 octobre au Centre de Convention de San Diego. Cette manifestation est organisée et gérée par les clients de Teradata qui animeront des sessions consacrées à différents sujets, parmi lesquels l’analytique des grands volumes de données.
Parmi ces intervenants figure Scott Nicholson, spécialiste de la gestion des données de LinkedIn, qui animera une table ronde intitulée « Predictive Modeling and Data-Driven Product Insights at LinkedIn ». Scott Nicholson présente son intervention dans une nouvelle vidéo disponible sur YouTube. « Les entreprises dont la compétitivité est liée aux fonctions analytiques et qui proposent des services axés sur les données doivent être en mesure d’exploiter rapidement leurs grands volumes de données », explique Scott Nicholson.
D’autres sessions seront dirigées par SAS et le Data Warehousing Institute, ainsi que par Oliver Ratzesberger, Senior Director, Analytic Platforms chez eBay, qui s’exprimera sur la « singularité des données et l’analytique extrême chez eBay ». Stephen Brobst, Directeur Technique de Teradata, co-animera pour sa part une session intitulée « Do More with Your Data: Deep Analytics Using Big Data », en association avec Tasso Argyros, Directeur Technique de Teradata Aster.
« Alors que de nombreux fabricants et experts ne parlent que de l’avenir de l’analytique des grands volumes de données, de plus en plus de clients de Teradata Aster sont déjà en train de le créer en déployant des plates-formes analytiques avancées », souligne Stéphanie McReynolds.
Outre les capacités de gestion des données reconnues de la famille de produits sur mesure de Teradata, l’offre de solutions de gestion des grands volumes de données proposée par Teradata s’est enrichie des outils analytiques avancés d’Aster. La plate-forme SQL-MapReduce® d’Aster permet aux « data scientists » et aux « business analysts » de procéder à une investigation analytique rapide des informations complexes, ainsi que de traiter en parallèle des expressions procédurales dans des langages tels que Java, C#, Python, C++ et R sur une grappe de calculs, puis de les invoquer à l’aide du langage SQL standard.
« Les entreprises qui ont adopté notre approche brevetée SQL-MapReduce estiment qu’il leur est plus facile que jamais de voir, d’explorer et de comprendre les futures possibilités dans un spectre infini de nouvelles sources de données multi-structurées qui ne sont généralement pas exploitées par les entreprises. »
Pour optimiser les grands volumes de données, Scott Gnau explique que les nouveaux types de données doivent être analysées sur le plan syntaxique (parsing) et comprises dans le contexte des nombreuses interactions qui peuvent — ou non — être liées à une transaction. La complexité est un problème dans la mesure où les utilisateurs mélangent de nombreux formats, que ce soit du texte formaté ou sous forme libre — certains dans un format spécifique — pour créer une image complète de la situation. Autre interrogation, comment une entreprise peut-elle traiter de façon optimale les informations révélées par les données ? Pour Scott Gnau, de nouvelles questions doivent être posées — et résolues —, les renseignements obtenus devant souvent être opérationnalisées en quasi-temps réel.
Retrouvez les vidéos de Teradata sur http://www.teradata.com/ResourceLanding.aspx?TaxonomyID=22898&id=10559
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