Qu'est-ce qu'une plateforme d'analyse Data ?

Une plateforme d'analyse données fournit des capacités complètes pour connecter, ingérer, organiser, visualiser et analyser les données à grande échelle. La plateforme de données doit support plusieurs instances sur site et plusieurs fournisseurs de cloud afin que l'analyse puisse s'exécuter partout où résident les données. La plateforme doit être sécurisée et fonctionner avec de nombreuses API de programmation, de l'informatique décisionnelle (BI), des outils de visualisation et de science des données, et des langages de développement. Elle constitue la base de l'acquisition de connaissances, de l'apprentissage et de l'exécution de modèles d'apprentissage automatique et de la prise en charge d'autres applications d'intelligence artificielle (IA).

Introduire les données dans la plateforme d'analyse des données

L'un des défis les plus courants auxquels une entreprise est confrontée consiste à intégrer de grandes quantités de données de différents types dans le système d'information. plateforme d'analyse. La technologie d'intégration des données permet de se connecter à de multiples sources de données pour charger des données par lots, en temps réel et en streaming dans la plateforme de données. Elle doit ingérer et stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées.

Transformation des données

Les données agrégées dans la plateforme d'analyse proviennent de diverses sources. La transformation des données peut être une étape du pipeline d'extraction, de transformation et de chargement(ETL) qui convertit les données dans des formats plus uniformes et supprime les données indésirables. Les transformations peuvent inclure le filtrage, la modification des formats de date pour les uniformiser et la modification des types de données pour faciliter l'analyse. Des transformations plus complexes peuvent impliquer la fusion de plusieurs sources de données, le comblement des lacunes par interpolation, l'application de normes de qualité des données et le masquage des données pour des raisons de conformité.

Scaling the Data plateforme d'analyse

Les bases de données modernes en colonnes peuvent offrir des capacités d'analyse surprenantes pour des quantités massives de données et un grand nombre d'utilisateurs simultanés. Sur un serveur unique, le traitement vectoriel permet à une requête unique de paralléliser les opérations afin d'utiliser tous les cœurs de processeur et les caches disponibles. Il s'agit d'un grand pas en avant en termes de performances, mais les charges de travail utilisateur doivent passer à l'étape suivante : la prise en compte des clusters. Une plateforme d'analyse de données compatible avec les clusters peut répartir une charge de travail sur plusieurs serveurs qui composent le cluster.

Le traitement des données dans le nuage offre l'avantage supplémentaire d'une mise à l'échelle élastique en allouant des ressources informatiques à la demande pour répondre aux besoins de l'utilisateurou à la charge de la requête tout moment. Le stockage par blocs découple le calcul et le stockage afin qu'ils puissent évoluer de manière indépendante.

Lorsque les données ne peuvent pas être conservées sur un seul cluster, les maillages de données, les tissus de données et les requêtes distribuées peuvent créer une vue virtuelle unique qui s'étend sur plusieurs instances de bases de données dispersées.

Utilisation de SQL pour l'analyse

Le langage SQL basé sur des normes reste le langage le plus courant pour l'écriture de requêtes. Les éditeurs de requête facilitent grandement l'écriture de requêtes SQL, car ils vérifient la syntaxe au fur et à mesure que vous écrivez la requête. Les éditeurs permettent également de sauvegarder les requêtes, de sorte qu'il est facile et rapide d'apporter des modifications à une requête . La plupart des outils bi utilisent des éditeurs visuels permettant aux utilisateurs de construire des requêtes SQL en cliquant et en faisant glisser des objets de la base de données vers un espace de travail.

Visualisation des données

De nombreuses plateformes analyse permettent d'éditer les requête , mais peu d'entre elles intègrent des graphiques permettant de visualiser immédiatement les relations entre les données. Les analystes de données exportent généralement les données de la plateforme d'analyse vers des feuilles de calcul et des outils de visualisation pour une représentation graphique ou visuelle. Les tableaux de bord en mosaïque d'outils tels que Tableau, Qlik et Looker offrent plus de types de graphiques qu'une feuille de calcul. Leurs visualisations peuvent être rafraîchies fréquemment pour rester à jour au fur et à mesure que les données sous-jacentes sont mises à jour.

Partager des informations analytiques

Dans les années 1980, partager des informations signifiait imprimer des rapports. Aujourd'hui, la possibilité de publier un tableau de bord dans le nuage avec une authentification sécurisée facilite le partage des données. De nombreux outils d'analyse peuvent exporter des rapports directement vers PowerPoint et Excel pour faciliter la communication des informations.

Sécurisation des données

Une plateforme d'analyse données doit être en mesure de sécuriser les données. Les mécanismes de sécurisation des données comprennent le cryptage des données au repos et en mouvement, l'authentification, le contrôle d'accès et la séparation des rôles. Les données sensibles doivent être masquées ou obscurcies pour protéger la vie privée, comme les données personnelles identifiables.

Capacités d'analyse des données d'Actian

La plateforme de données Actian est une plateforme d'analyse données très évolutif , dotée d'un riche ensemble de fonctionnalités pour l'acquisition, l'organisation, l'analyse et la publication de données.