Les plateformes Data Science : la solution pour que vos projets passent la seconde

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BigData

La « Science des données » est une discipline récente. Elle utilise de nombreuses techniques et théories, provenant de domaines aussi divers que variés, pour extraire de nouvelles connaissances depuis des données brutes. Certains opposent la « science des données » à la « science de l’expérience »… Mais ne vaut-il pas mieux prévenir que guérir ?

Qu’est ce qu’une plateforme de Data Science ?
La « Data Science » est très en vogue ces derniers temps, avec l’explosion du « Big Data ». Mais même si ces sciences ne se limitent pas aux volumes importants de données, ces plateformes trouvent leur principal intérêt dans le traitement des données dites « Big Data ». En effet les grands acteurs du domaine les ont conçus pour faciliter le « Big Data ».

Ces plateformes seront donc, plus précisément, des plateformes Data Science et Big Data. Elles viendront faciliter aussi bien la mise en place que l’évolution de vos modèles de traitements. Au coeur du traitement de vos données, elles permettront à tous les acteurs de collaborer facilement. Leur compatibilité avec les technologies existantes en fait une solution idéale que ce soit pour commencer ou accélérer le passage au « Big Data ».

Data Science

Les trop nombreux échecs du « Big Data »

Alors que le « Big Data » séduit de plus en plus d’entreprises afin qu’elles puissent tirer le meilleur parti de leurs données, beaucoup trop d’entreprises échouent dans son déploiement. Les raisons de ces échecs sont multiples, mais une en particulier sort du lot : la difficulté à passer en production semble mettre un terme à la plupart des tentatives.

Des professionnels du Big Data pour s’assurer la réussite

Afin d’éviter de rejoindre les rangs de tous ceux qui ont vu leur projet s’arrêter ou prendre une voie sans issue, il vaut peut-être mieux s’assurer la réussite en choisissant les bons outils. En France, on peut citer Saagie, numéro un du « Big Data », qui propose une plateforme tout-en-un compatible avec les plus grands « Data Lake », mais il en existe bien d'autres, l'important étant de réussir sa transition vers ces nouveaux usages.

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