Intelligent Data for Better Decisions


Une solide expertise de la Data Science

Une (r)évolution qu'il convient d'accompagner

Quel que soit le secteur, quelle que soit l'organisation, les données n'ont jamais été aussi présentes et massives, et les moyens de les traiter aussi puissants... Les planètes s'allignent, et ce n'est que le début !

Pour autant :

Eu égard à ce que la data permet
  • Les data ouvrent les portes de la connaissance et du possible : deep learning, intelligence artificielle, algorithmes complexes, objets connectés, traiements temps réel, automatisation de tâches, etc.
Eu égard à ce que la data nécessite
  • Entre disponibilité, exploitabilité, sécurité et protection pour que cela fonctionne efficacement, il est nécessaire 1) de déployer des architectures adaptées, fondées notamment sur le NoSQL 2) de développer et de mobiliser de nouvelles compétences 3) de déployer une gouvernance innovante.
Les enjeux sont gigantesques et il convient de prendre toutes les précautions qui s'imposent.
C'est pourquoi, afin de "guider" efficacement nos clients dans les arcanes de la data, nous avons développé une offre d'accompagnement stratégique et technique.

Ysthad intervient auprès d'un large éventail d'entreprises et d'établissements

Ysthad intervient auprès d'un large éventail de directions pour des missions stratégiques et/ou techniques

Aussi bien auprès d'entreprises du CAC 40 que de PME.

Aussi bien auprès d'entreprises privées que d'établissements publics ou parapublics.

Directions
Générales

 

Marketing
Client

 

Services
Financiers

 

Directions
Marketing

 

Relation
Client

 

Ressources
Humaines

 

Marketing
Digital

 

Market
Research

 

... / ...

 

Accompagnement stratégique

Auditer l'existant
Analyser les besoins
Définir le référentiel
Construire la matrice d'objectifs
Elaborer le contrat R.A.C.I.
Déterminer la roadmap
Élaborer la politique de gouvernance des données
- Disponibilité
- Exploitabilité
- Sécurité
- Intégrité
Déterminer les ressources techniques nécessaires
Identifier les profils et les compétences à mobiliser
Préparer les éventuels appels d'offres
Objectif final : trouver le point d'équilibre entre la valorisation et la profitabilité des données en tant qu'actif d'une part et le respect des règles permettant d'obtenir la confiance des stakeholders d'autre part.

Accompagnement technique

Prise en charge

Ce volet consiste à recueillir les données, à les consolider, les rationaliser, les harmoniser et à les enrichir, pour les rendre parfaitement exploitables.

Analyse

Ce volet consiste à mobiliser les techniques statistiques et mathématiques nécessaires à la bonne compréhension des données et à leur prévision.

Visualisation

Ce volet consiste à communiquer sous la forme la plus adaptée (dashboard, rapport, executive summary, etc. online ou offline), les résultats des analyses.
  • Chaque mission peut intégrer un ou plusieurs volets.
  • Chaque volet donne lieu à la programmation d'applications et/ou d'add-ons sur-mesures, directement opérationnels.
    • Ysthad réalise toutes ses programmations en mode open-source (vous avez accès aux codes).
    • Ysthad assure la mise à jour de toutes les applications et de tous les add-ons.
    • Ysthad forme les équipes à l'utilisation des applications et des add-ons, dans le cadre de sessions de transferts de compétences.

Ressources & Compétences

  • Vous ne trouvez pas ce pour quoi vous cherchez un partenaire... demandez nous. Il est probable que nous ayons la ressource en externe.
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Format

Microsoft

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SGBDR

Microsoft

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Logiciel

Ysthad

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NoSQL

Open Source

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Format

Ouvert

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Logiciel

Ysthad

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Interface

Ysthad

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Tableur

Microsoft

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Interface

Open Source

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NoSQL

Open Source

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Interface

Open Source

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Langage

Ouvert

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Format

Ouvert

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SGBDR

Open Source

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NoSQL

Open Source

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SGBDR

Oracle

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Langage

Ouvert

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Interface

Open Source

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SGBDR

Open Source

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Logiciel

Open Source

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Format

Ouvert

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Logiciel

SAS

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Interface

Ysthad

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Logiciel

Coheris

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Langage

Ouvert

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Format

Ouvert

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Langage

Microsoft

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Logiciel

Addinsoft

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Format

Microsoft

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Format

Ouvert

Pour les curieux et ceux que ça intéresse

  • SGBD R :
    • Il s’agit de Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles, basés sur le langage SQL (Structured Query Language), fondés sur l’application stricte des propriétés ACID et développés pour fonctionner de manière optimale sur un ordinateur (serveur) unique.
    • MySQL : est distribué sous une double licence GPL et propriétaire. Il fait partie des logiciels de gestion de base de données les plus utilisés au monde. En 2008 Sun Microsystems achète MySQL et en 2009 Oracle achète Sun Microsystems.
    • MariaDB : suite à ces rachats successifs, Michael Widenius, cocréateur de MySQL, quitte la société et crée MariaDB qu’il édite sous licence GPL.
    • PostgresSQL : Postgres voit le jour en 1985 à Berkeley sous l’impulsion de Michael Stonebraker qui décide de repartir de la base de données Ingres en reprogrammant de zéro. Postgres devient Postgres95 en 1995 quand le langage SQL y est ajouté, puis PostgresSQL en 1996.
  • Interface phpMyAdmin :
    • Il s’agit d’une interface graphique développée en PHP qui permet de gérer une base de données MySQL sur un serveur Apache.
  • SGBD NoSQL :
    • Face aux les limites inhérentes des SGBDR, que ce soit en termes de rapidité de calculs ou d'extensibilité, pour assouvir leur inextinguible besoin en ressoures, les GAFA ont développé leur propre système de gestion de bases de données. Ainsi, Google a développé BigTable, Amazon à développé Dynamo, LinkedIn Voldemort, Facebook Cassandra, SourceForge.net MongoDB, Ubuntu One CouchDB, Baidu Hypertable. Se faisant, ils ont donné naissance à une nouvelle famille de système de gestion de bases de données : le modèle NoSQL.
    • Ce modèle se caractérise par 1) sa capacité à prendre en charge un volume de données absolument gigantesques (on parle de pétaoctets, voire d'exaoctects, de zettaoctects ou même de yettaoctects) 2) une capacité à encaisser les montées en charge, il suffit de multiplier le nombre de noeuds (grappes) de serveurs 3) une facilité de réplication. Et pour causes, ce modèle s'est soustrait des proriétés ACID des SGBDR.
    • Cassandra : développée par Facebook, l'application tombe dans l'espace open source dès 2008 et est rapidement adoptée par quelques géants du Web comme Twitter, Netflix, digg.com ou Spotify. C'est un système de gestion de bases de données orienté colonne, conçu pour gérer des quantités massives de données sur un grand nombre de serveurs. Il assure ainsi une haute disponibilité en éliminant les points individuels de défaillance. Cassandra est capable de prendre en charge des données structurées, semi-structurées et non structurées. Il est capable de supporter les changements dynamiques apportés aux structures des données. Il assure une vitesse d'écriture ultra-rapide.
    • Mongo DB : est développé depuis 2007 par l'entreprise éponyme. C'est un système de gestion de base de données orientée documents, répartissable sur un nombre quelconque d'ordinateurs et ne nécessitant pas de schéma prédéfini des données. Il est depuis devenu un des SGBD les plus utilisés. Quelques géants du web l'ont adopté : Craigslist, eBay, Foursquare, SourceForge.net, Viacom, pagesjaunes, le New York Times, etc.
    • HBase : c'est une base de données orientée colonnes. Basées sur une architecture maître/esclave, les bases de données de ce type sont capables de gérer d'énormes quantités d'informations (plusieurs milliards de lignes par table). HBase est un sous-projet d'Hadoop, un framework d'architecture distribuée. La base de données HBase s'installe généralement sur le système de fichiers HDFS. Note : facebook est passé sur HBase. Et pour les plus pointus : HBase utilise le filtre Bloom pour ses requêtes... C'est dit :-) !

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