Trophées de l'Innovation Big Data 2018


Voilà 4 ans maintenant que notre Laboratoire de Recherche, le CBI², dirigé par le Docteur Fatma Abdelhedi, voit son investissement récompensé par la publication des ses travaux de recherches !

Présentation du projet :

  • Objectif du projet

L’objectif de ce projet Data Lake Analysis est de permettre d’analyser des données massives stockées dans un Data Lake pour permettre une meilleure prise de décision. Le projet vise à offrir des fonctionnalités qui permettent aux décideurs d’exploiter ces données. Il concerne un domaine d’application générique ; il peut s’appliquer à différents champs : finance, commercial, médical, etc.

  • Présentation

Les données, sous toutes leurs formes, sont la nouvelle richesse du XXIe siècle. Les Big Data sont définies par les 3V : le Volume, la Variété et la Vélocité.

Pour stocker ces données, nous avons recours à une base de données massive d’un type particulier : Data Lake. Il s’agit d’une base contenant des données très faiblement structurées dans la mesure où cette base n’est pas organisée en vue de traitements prédéterminés. Les données brutes sont donc stockées “en vrac” avec un minimum de structure qui permettra de les extraire si besoin. Par exemple, un lac de données sera utilisé pour stocker les logs assurant la sécurité de sites Web supportant une multitude d’accès. En cas d’incidents, des traitements vont extraire les données pertinentes et les analyser. Un autre exemple concerne la surveillance des centrales nucléaires où de multiples capteurs produisent des données de tous types (mesures, photos, commentaires, etc.) enregistrées dans un lac de données.

  • Aspects Novateurs

Pour stocker des big data et des Data lake, on dispose des systèmes NoSQL tels que MongoDB, Redis et VoltDB. La plupart d’entre eux présentent la propriété “schemaless” qui évite de déclarer la structure de la base a priori. Mais ces systèmes n’offrent pas des mécanismes permettant à des utilisateurs des décideurs d’extraire des données aisément.

Le caractère innovant de notre projet est de permettre à des décideurs d’extraire dynamiquement des données puis de les structurer pour les analyser et extraire la valeur.

  • Valorisation observée de la donnée

Modélisation dynamique : Notre outil permet d’effectuer un ensemble de transformation et de modélisation dynamiques de données du Data Lake pour permettre des analyses pertinentes.

Traitement des données complexes : Notre outil permet d’analyser des données ayant des structures complexes sans prédéfinir le schéma. Les utilisateurs pourront donc analyser ces données d’une façon intuitive en tenant en compte de la “vue à 360 degrés du client”.

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