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BigTable

Editeur du Big Data

Type de produit et caractéristiques de BigTable

BigTable est une base de données NoSQL. Elle est disponible en SaaS sur Google Cloud Platform.

Présentation et concept de BigTable

Le service Cloud de Google met à disposition sa base de données BigTable, aujourd’hui utilisée pour ses propres services comme son moteur de recherche, Google Analytics, Google Maps, ou encore Gmail.

BigTable est une base de données orientée colonnes tout comme Cassandra ou HBase. Elle a été conçue pour répondre à de grandes montées en charge en gardant une latence faible même avec d’importants débits de données.

Principales fonctionnalités de BigTable

Bigtable offre de faibles latences et un haut débit quel que soit le niveau et le type d’application. Vous pouvez l’utiliser comme moteur de stockage à grande échelle ou pour des applications nécessitant une grande réactivité et une grande capacité de traitement des données.

Bigtable provisionne et découpe automatiquement des centaines de pétaoctets de données et peut facilement gérer des millions d’opérations par seconde. La configuration du déploiement est instantanée et en cas de modifications les répercussions sont immédiates. Les nœuds de cluster Bigtable peuvent être ajoutés et supprimés dynamiquement. Les modifications peuvent être faites en production, sans redémarrage. Cloud Bigtable vous donne la main sur la répartition géographique des données, vous permettant d’implémenter votre service et restituer les données exactement où vous le souhaitez.

Bigtable s’intègre facilement avec la plupart des outils de Big Data comme Hadoop et Spark, de la même manière qu’avec un ensemble d’outils de la plate-forme Google Cloud tel que Dataflow, BigQuery, ou Dataproc. Bigtable utilise la même API que HBase, la base de données native Hadoop, ce qui permet la portabilité des applications entre HBase et Bigtable.

Avantages d’une solution BigTable

  • Elle répond en moins d’un centième de seconde dans 99% des cas, soit 50 fois plus rapide que la plupart des solutions du marché.
  • Elle possède une gestion des droits d’accès avec des ACL, Access Controle Liste.
  • Toutes les données sont cryptées à la fois à la volée et au repos.
  • La construction des index est très puissante.
  • Elle bénéficie de la performance de Google Cloud Platform.

Dans quel cas utiliser BigTable ?

Next Decision préconise l’utilisation de BigTable dès qu’une société :

  • Souhaite mettre en place une application opérationnelle ou analytique qui nécessite une grande volumétrie de données.
  • Souhaite développer une solution pour l’Internet Des Objets.
  • Souhaite faire de l’analyse de comportement utilisateur.

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Intégrez Google BigTable à vos outils Big Data sur La Roche Sur Yon, Brest, Paris, Saint Gilles Croix de Vie, Nantes, Angers, Le Mans, Rennes, Niort, Laval, Lyon, Grenoble, Saint-Etienne, Bordeaux, Toulouse, La Rochelle, Agen, Bayonne, Montpellier, Nîmes, Marseille, Aix-en-provence...

Analysez de grand volume de données avec BigTable en Région Parisienne, Ile de France, Pays de Loire, Bretagne, Poitou-Charentes, Aquitaine, Midi-Pyrénées, Rhône, Ain, Isère, Loire, Languedoc-Roussillon et Provence-Alpes-Côte d'Azur.

BigQuery

Editeur du Big Data

Type de produit et caractéristiques de BigQuery

BigQuery est une solution de stockage pour l’analyse de données développée par Google. Elle est disponible sur le service en ligne Google Cloud Platform.

Présentation et concept de BigQuery

BigQuery s’apparente à une solution OLAP. Elle est basée sur Dremel, une technologie de stockage distribuée conçue pour répondre très rapidement aux requêtes SQL qui lui sont soumises. Le système vous permet d’exploiter et d’analyser efficacement de grands volumes de données. BigQuery est adapté à tout type d’organisation, de la start-up aux entreprises du CAC40.

Principales fonctionnalités de BigQuery

Vitesse et Performance.

Chargez vos données depuis Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, ou d’un autre flux de données dans BigQuery jusqu’à 100.000 lignes par seconde pour permettre une analyse en temps réel. Avec BigQuery, vous pouvez facilement déployer des bases de données à l’échelle du pétaoctet.

Exécutez des requêtes SQL sur plusieurs téraoctets de données dans la seconde, en utilisant la puissance de traitement de l'infrastructure de Google.

Sécurité et Fiabilité.

Vous avez le plein contrôle sur l’accès aux données stockées dans BigQuery grâce à un système ACL.

BigQuery est construit avec une architecture de stockage répliquée. La réplication de données est transparente dans plusieurs zones géographiques, ce qui signifie que vos données restent disponibles même en cas de défaillances extrêmes.

Exploitation et intégration.

En plus de requêtes SQL, vous pouvez facilement lire et écrire des données dans BigQuery via Cloud Dataflow, Spark et Hadoop.

Les éditeurs d’outils décisionnels ont intégré BigQuery dans leurs solutions, simplifiant le chargement, le traitement et la visualisation des données. Parmi ces logiciels, on retrouve Qlikview, Bime, Talend, Google Analytics et bien d’autres.

Un prix imbattable.

BigQuery sépare les concepts de stockage Big Data et de calcul, vous permettant de faire évoluer et donc de payer ces éléments de manière indépendante. En outre, le premier téraoctet (1 To) de données traitées chaque mois est gratuit. BigQuery comprend un mécanisme de contrôle des coûts qui vous permet de plafonner vos dépenses quotidiennes.

Avantages d’une solution BigQuery

  • Vitesse d’exécution des requêtes sur de grands volumes de données.
  • La formule Platform as a Service, permet de s’affranchir de toute l'infrastructure physique et de sa maintenance.
  • Basée sur un système sécurisé et fiable.
  • L’intégration à des outils décisionnels.
  • Une tarification intéressante.

Dans quel cas utiliser BigQuery ?

Next Decision préconise l’utilisation de BigQuery dès qu’une société souhaite mettre en place un système d’analyse sur un grand volume de données de manière simple et depuis un service en ligne.

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Analysez de grand volume de données avec BigQuery en Région Parisienne, Ile de France, Pays de Loire, Bretagne, Poitou-Charentes, Aquitaine, Midi-Pyrénées, Rhône, Ain, Isère, Loire, Languedoc-Roussillon et Provence-Alpes-Côte d'Azur.

Teradata SGBDR - Système complet

Editeur du Big Data

Teradata propose des solutions et des services de bout en bout dans les domaines de l'entreposage des données, du Big Data et de l'analytique.

Type de produit et caractéristiques de Teradata

Teradata est un SGBDR (Système de Gestion de Bases de Données Relationnelles) conçu par la société Teradata Corporation NYSE TDC. Ce n’est pas seulement une base de données, mais également un système complet comprenant un serveur, un stockage et une couche logiciel.

Teradata

Présentation et concept de Teradata

Teradata offre des caractéristiques de puissance et d’évolutivité particulières (prévisibilité, linéarité) quels que soient les paramètres d’évolution de la charge de travail qui lui est demandée, le volume et la variété des données, le nombre d’utilisateurs, la complexité des requêtes

Teradata est généralement mis en œuvre pour gérer des systèmes d’information centralisés, qui supportent un grand nombre de requêtes concurrentes provenant de multiples applications clientes, ceci grâce à certaines de ces possibilités (parallélisme inconditionnel, capacité de faire jusqu’à 64 jointures dans une même requête, …).

En résumé, Teradata a été conçu pour assurer les besoins de grands stockages de données, dans des domaines tels que les assurances, les usines de fabrication à grande échelle, les grandes surfaces…

Fonctionnalités principales de Teradata

  • Stockage de gros volumes de données (de quelques dizaines de gigaoctets à des centaines de téraoctets).
  • Harmonisation des charges de travail mixtes dans des environnements complexes.
  • Compression des données (20% de données supplémentaires disponibles).
  • Possibilité d’utiliser le mécanisme de compression optimum pour certaines catégories de données.
  • Nouvelles fonctionnalités pour Teradata Open Parallel Framework qui améliore les performances des applications et la précision des analyses.
  • Teradata Viewpoint : portail Internet unique pour la gestion des systèmes, des requêtes et des charges de travail de Teradata pour répondre à la des exigences complexes et diverses.

Avantages de Teradata

  • Ce système permet un stockage important de données.
  • La grande majorité des éditeurs du monde décisionnel offre des solutions compatibles avec les systèmes Teradata.
  • Compatible avec des systèmes d’exploitation Linux mais également Windows.
  • Peu de paramétrage pour ce genre de machine.

Teradata

Dans quels cas utiliser Teradata ?

  • Conçu pour les grandes entreprises car gestion de gros volumes de stockage (plusieurs Teras de données).

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Expertise, conseil, et formation sur Teradata à Nantes, La Roche Sur Yon, Angers, Le Mans, Brest, Rennes, Niort, Paris, Laval, Lyon, Grenoble, Saint-Etienne, Bordeaux, Toulouse, La Rochelle, Agen, Bayonne, Montpellier, Nîmes, Marseille, Aix-en-provence...

Des compétences sur les besoins de grands stockages de données sur Teradata en Région Parisienne, Ile de France, Pays de Loire, Bretagne, Poitou-Charentes, Aquitaine, Midi-Pyrénées, Rhône, Ain, Isère, Loire, Languedoc-Roussillon et Provence-Alpes-Côte d'Azur.

icCube

Stockage des données décisionnelles

Type de produit et caractéristiques de icCube

icCube Server est un moteur de traitement analytique multidimensionnel (serveur OLAP) en ligne In-Memory écrit en Java, édité par la société Suisse MISC AG et Crazy Development.

Leur vision est « OLAP-compliant » : « L’analyse multi-dimensionnelle (OLAP) n’est pas réservée à une élite et/ou à des solutions de BI traditionnellement lourdes et complexes et donc très chères. […] Nous voulons pousser de l’avant MDX pour le rendre encore plus puissant et surtout plus abordable/productif dans le domaine des calculs» - d’après les créateurs icCube.

La solution Business Intelligence (BI) icCube est ainsi généralement utilisée pour analyser et parcourir des données à partir d'un large éventail de sources.

icCube comporte aussi un serveur de rapports web (icCake) mettant à profit les concepts multidimensionnels (drill down, slice, dice…) pour créer des tableaux de bord interactifs disponibles depuis n’importe quel périphérique (ordinateurs, mobiles, tablettes) grâce à son implémentation en Java (normes J2EE).

Les services proposés par icCube sont multiples : modélisation de cubes, surveillance du serveur (monitoring), concepteur de requêtes MDX (éditeur/débuggeur), création de rapports et tableaux de bord ; tous accessibles à travers une interface web.

icCube Interface Web

Présentation et concept de icCube

icCube permet d'analyser et explorer des données multidimensionnelles sous forme de cubes OLAP (On-line Analytical Processing).

Un cube OLAP est un modèle virtuel de représentation de données se basant sur l’approche On-line Analytical Processing. Cette vision permet de représenter les données sous la forme d'un croisement de plusieurs dimensions (hypercube), sa structure étant optimisée pour l’analyse multidimensionnelle de données.

Les cubes OLAP permettent entre autres :

  • La récupération de données au niveau d’agrégation souhaité par l’utilisateur, du plus fin au plus agrégé.
  • La rapidité et facilité d’accès aux données.
  • La capacité à accéder aux données selon plusieurs axes d’analyse (dimensions).
  • Les possibilités d’agrégations classiques (min, max, count, sum, avg, last, first) mais aussi spécifiques suivant le besoin.

icCube dispose d’un IDE web permettant de définir les cubes (schéma) ainsi qu’un éditeur de requêtes MDX.

Editeur de requêtes MDX - icCube

icCube prône la technologie In-Memory qui permet de stocker entièrement les données en mémoire (RAM) et entraine donc une amélioration considérable des performances (temps de traitement très rapide, capacité d’analyse augmentée, meilleure souplesse d’utilisation…).

En effet, le serveur OLAP icCube n'utilise pas de mise en cache ou mécanisme de pré-agrégation. Par conséquent, tous les « drill downs » et calculs sont effectués sur demande. Couplé avec un moteur MDX / OLAP multi-cœur, les analyses opérationnelles sont effectuées en quasi temps réel.

Principales fonctionnalités de icCube

Les fonctionnalités de icCube Services sont entre autres :

  • Gestion des structures multidimensionnelles.
    • Indépendance avec toutes sources de données : fichiers plats (CSV, TXT…), Microsoft Excel, SGBDR, MongoDB, flux HTTP, différents plugins…
    • Plus de 150 fonctions MDX standards mises en œuvre.
    • Plus de 12 méthodes d'agrégation.
    • Prise en compte des associations Many-to-many, perspectives, calculs matriciels et ranged dimensions.
  • Partitionnement pour surmonter l'obstacle des 1 milliard de faits.
  • Intégration avec R et Java.
  • Support multilingue MDX.
  • APIs : interface propriétaire GVI (basé sur le protocole http), interface XMLA (Microsoft Excel, Reporting Services (SSRS), JPivot, Olap4J, ADOMD.NET, xmla4js…).
  • Planification de l'acquisition de données (Scheduler).
  • Création de rapports dans un environnement basé sur le web (icCake).
    • Rapports à partir des données sous-jacentes pour les rendre autonome.
    • Intégration de widgets dans le reporting.
    • Forte personnalisation (modification du CSS).
    • Développement en mode Agile.
  • Gestion fine des droits d’accès aux structures multidimensionnelles (« jusqu’à la case d’un cube »).
  • Interopérabilité (Windows, Linux, Mac ou tout système d'exploitation supportant le JDK 1.7 +).

De plus, icCube dispose d’un débuggeur MDX réduisant la courbe d'apprentissage pour les débutants et intermédiaires et permettant, aux utilisateurs avancés ou experts, de comprendre la façon dont les requêtes MDX sont effectivement traitées.

Débuggeur MDX - icCube

Avantages de icCube

icCube possède de multiples avantages :

  • Produit Suisse de haute qualité dans une logique « open source ».
  • Implémentation basée sur Java et sa mise en place aisée.
  • Haute performance et moteur d'analyse OLAP puissant en temps réel.
  • IDE 100% Web.
  • Accès à la technologie In-Memory.
  • Une connexion aux cubes via des outils de création de rapports couramment utilisés (dont Microsoft Excel) grâce à son support MDX/XMLA.
  • Sa forte personnalisation grâce à ses différentes extensions (déclarations de fonctions, objets, interaction avec R et Java…).
  • Un contrôle efficace des rôles d’accès.
  • Sa gamme de prix attractive.

L’objectif de icCube est la mise à disposition d’un système capable de répondre à des requêtes puissantes en moins d’une seconde sur des dizaines de milliards de données (vision Big Data).

icCube - Haute performance

Dans quels cas utiliser icCube ?

Next Decision préconise icCube Analysis Services pour sa facilité d’installation (environnement Java), ses performances élevées (In-Memory, temps-réel), son interconnexion aux cubes dans Excel (standard XMLA) et sa gamme de prix intéressante.

icCube se positionne comme un produit de qualité d’origine Suisse avec un support très réactif, efficace et flexible.

La solution icCube, conçue pour le Big Data, est préconisée pour les projets décisionnels du traitement analytique à la restitution de données, de la PME/PMI au grand groupe, jusqu’au milliard de lignes…

En complément, icCube propose une offre Cloud (icCloud) permettant d’héberger tout ou partie de votre projet BI analytique (déploiement du logiciel, intégration des sources de données, construction du modèle dimensionnel et création de tableaux de bord).

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Next Decision vous accompagne dans vos solutions de stockage et d'analyse sur icCube à Nantes, La Roche Sur Yon, Angers, Le Mans, Brest, Rennes, Paris, Niort, Laval, Lyon, Grenoble, Saint-Etienne, Bordeaux, Toulouse, La Rochelle, Agen, Bayonne, Montpellier, Nice, Sophia Antipolis, Béziers...

Une expertise faite par des professionnels sur icCube en Région Parisienne, Ile de France, Pays de Loire, Bretagne, Poitou-Charentes, Aquitaine, Midi-Pyrénées, Rhône, Ain, Isère, Loire, Languedoc-Roussillon et Provence-Alpes-Côte d'Azur.

SAP Sybase IQ

SAP Sybase IQ, une base de donnée Vectorielle.

Type de produit et caractéristiques de SAP Sybase IQ

SAP Sybase IQ est une base de données vectorielle appartenant à SAP et conçue pour les projets décisionnels. SAP Sybase IQ fonctionne sur Windows, Linux, Unix, Solaris, AIX, HP-UX...

Présentation et concept de Sybase IQ

Contrairement aux autres bases de données dîtes standard, SAP Sybase IQ est une base de données vectorielle. Elle est adaptée aux projets décisionnels par ses performances en lecture et en écriture en masse.

sybase bdd

Associée à des technologies de stockage vertical, d’indexation automatique des colonnes et de compression des données, SAP Sybase IQ se montre très performants lors de requêtes complexes et volumineuses.

Sa simplicité d’utilisation se traduit par une administration facile mais complète grâce à des outils de gestion client et web.

sybase interface

SAP Sybase IQ propose la fonction multiplex permettant d’équilibrer les traitements d’une même base de données sur plusieurs serveurs.

Fonctionnalités principales de Sybase IQ

  • Performance en lecture.
  • Simple à administrer.
  • Utilisation du SQL.
  • Evolutif pour les différentes tailles de projet.
  • Interactive SQL : client de requêtage.

sybase requetage

Avantages de SAP Sybase IQ

  • Une indexation complète des colonnes : peu de tuning.
  • Compression automatique jusqu’à 50 % des données.
  • Performance sur les requêtes complexes et les gros volumes.

Inconvénients de Sybase IQ

SAP Sybase IQ n’est pas une base de données transactionnelle. En cas d’insertion lignes à lignes dans la base, SAP Sybase IQ se montre moins performant face à des bases de données classiques. Un ELT permet d’éviter ce problème.

Dans quels cas utiliser Sybase IQ ?

  • Pour des projets décisionnels possédant un volume de données important.
  • Pour les sociétés avec une forte flexibilité et des évolutions en permanence.
  • Pour les sociétés ne souhaitant pas accorder trop de temps à l’administration et la maintenance de la base de données.

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Implémentation d'une base de données vectorielles SAP Sybase IQ à Paris, Nantes, Cholet, Brest, Rennes, La Roche Sur Yon, Angers, Le Mans, Niort, Laval, Lyon, Grenoble, Saint-Etienne, Bordeaux, Toulouse, La Rochelle, Agen, Bayonne, Montpellier, Nice, Sophia Antipolis, Béziers...

Intégration d'une solution décisionnelle sur une base SAP Sybase IQ en Pays de Loire, Région Parisienne, Ile de France, Bretagne, Poitou-Charentes, Aquitaine, Midi-Pyrénées, Rhône, Ain, Isère, Loire, Languedoc-Roussillon et Provence-Alpes-Côte d'Azur.

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