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OTIC

OTIC est un ETL propriété de l’éditeur OpenText. Son ancien nom est Génio.

Type de produit et caractéristiques d'OTIC

Otic (ex Génio) est un ETL (Extract – Transform – Load). OTIC va se connecter à une source qui peut être une base de données ou des documents structurés ou non, puis soit les enregistrer dans une autre base de données, soit produire un autre document (fichier plat, Excel, XML, REST ou autres). Il a également une fonction d’archivage.

OpenText - OTIC

Son architecture technique lui permet d’évoluer facilement d’un Os à un autre OS, ainsi que d’une base de données à une autre base de données. OTIC est composé de 4 modules clients : un module d’administration, un module de développement, un module de supervision et un planificateur de traitements OTIC. OTIC contient également un serveur et une base de données pour stocker ses différents objets.

OpenText - OTIC

La particularité d’OTIC est que les transformations sont traduites en SQL et effectuées par la base de données. OTIC peut donc être considéré comme un ELT. Ceci écrit, pour optimiser et voir un point de blocage, il faut auditer la base (exemple sur une base Microsoft SQL Serveur à l’aide du SQL Serveur Profiler).

Fonctionnalités d'OTIC

  • Les connecteurs OTIC permettent de se connecter à l’aide d’ODBC à différentes sources de données.
  • OTIC possède un Monitoring Natif.
  • Le système de log automatique permet de suivre l’exploitation des flux, l’exécution temps réel ainsi qu’en mode batch.
  • Un planificateur de tâches OTIC permet les exécutions en fonction de déclencheurs par ex temps ou évènements.
  • OTIC possède de nombreux objets de transformation (150 fonctions disponibles) évitant d’avoir à écrire trop de requêtes. Ce nombre de composants place OTIC comme l’un des ETL les plus riches en fonctionnalités du marché.

Avantages d'OTIC

  • L’un des grands avantages d’OTIC est qu’il a un langage assez proche du SQL. Lors des opérations de débogages, il est aisé de trouver la cause d’une erreur pour quelqu’un connaissant le langage SQL.
  • En cas de montée en volume des données à traiter, il est possible d’avoir plusieurs serveurs en parallèle. OTIC est parfaitement scalable.
  • OTIC permet de traiter des données structurées issues de base de données, mais également des données en provenance de Word ou Excel.
  • Le module de développement graphique d’OTIC est facile à prendre en main.

OpenText - OTIC

  • OTIC est indépendant de la plateforme et des bases de données. OTIC s’installe sous Windows, Linux. De même, OTIC peut stocker son repository peut être sous Oracle, SQL Server, MySQL, …)).
  • OTIC possède un outil de documentation automatique (dépendance d’objet, process, …). La documentation est générée au format pdf ou HTML.

Pourquoi utiliser OTIC ?

Pour une équipe maitrisant les bases de données, la prise en main et la compréhension du système OTIC sont très faciles. Le débogage et l’optimisation sera lisible dans les outils de bases de données ainsi que dans les outils de reporting. Etant indépendant des OS et des bases de données, OTIC supporte très bien et à coût moindre les changements d’infrastructure.

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Apache Spark

Apache Spark

RESTITUTION DE L'INFORMATION DÉCISIONNELLE

Spark est un framework, qui permet le travail sur les données de manière distribuée. C’est l’une des principales solutions de traitement de l’écosystème Hadoop. En liant Spark à Hadoop, il devient possible de répartir la charge de travail de données sur plusieurs serveurs, pour le stockage et le traitement. Cette configuration est très appréciée pour l’analyse de grands volumes de données.

Spark est un projet Open Source créé en 2009. Il a initialement été développé à l'Université de Californie, par l’AMPLab de Berkeley. En 2010, le code source a été remis à l’Apache Software Foundation qui est actuellement en charge de la maintenance du projet.

Tous les grands éditeurs de distributions Hadoop proposent un support pour Spark : Cloudera, MapR, Hortonworks.

LES COMPOSANTS SPARK :

  • Spark, pour travailler sur des données en Batch.
  • Spark Streaming, pour travailler sur des flux de données.
  • Spark MLlib, un ensemble d’algorithme pour faire du Machine Learning.
  • Spark SQL, permet de travailler les données avec du SQL.
  • Spark GraphX, permet de manipuler les données en mode graphe.

Apache Spark

Chaque facette du framework peut être complémentaire en fonction des différents cas d’usages. Il va vous permettre de tirer parti des données de votre entreprise, des données exogènes ou encore manipuler les données issues de l’internet des objets. Avec Hadoop, Spark permettra de construire un Datawarehouse ou un Data Lake. L’objectif étant de pouvoir restituer les données de manière efficace : sous forme de tableau de bord ou avec des systèmes d’analyses avancés.

LES AVANTAGES DE SPARK :

  • Permettre de travailler sur de grandes volumétries de données sans augmenter les temps traitement.
  • Faire évoluer le système en fonction des besoins.
  • Travailler avec des données de différents formats.
  • Implémentation des nouveaux types de traitements : Streaming, Machine Learning, Graphe.

LES AVANTAGES DE SPARK PAR RAPPORT À MAPREDUCE :

1 - Rapide :

  • 10x plus rapide sur disque.
  • 100x plus rapide en mémoire.

2 - Simplifie le développement :

  • Ecriture simplifié des programmes.
  • Plus de méthodes natives.
  • La possibilité de travailler avec un shell interactif.
  • Un code plus efficient.

3 - Plusieurs modes de déploiement :

  • Mesos.
  • Yarn.
  • Standalone.
  • Local.

4 - Différents modes de stockage :

  • HDFS.
  • Google Cloud Storage.
  • HBase.
  • Hive.

5 - Stack unifié : Il permet de travailler sur différentes structures de données :

  • Batch.
  • Streaming.
  • Analyses Interactives.

6 - Supporte plusieurs langages :

  • Scala.
  • Python.
  • Java.
  • R.

LES DIFFÉRENTS CAS D’USAGES :

Pour un opérateur télécom, Spark sert à mettre en place une solution d’alerte de sécurité à partir de différentes sources de données : les média sociaux, les enregistrements DNS, les logs des serveurs. Il peut rassembler ces différentes informations pour générer les rapports de sécurité pour ses clients. L’utilisation de Spark permet d’analyser des millions d’événements et gérer l’intégration de nouvelles données en temps réel.

Dans le domaine de la diffusion TV sur le câble, Spark peut analyser les audiences en fonction de la diffusion des programmes, et ce pour des chaînes retransmises sur différents continents. En analysant à la fois des données des programmes et des métadonnées des téléspectateurs, il permet au diffuseur d’adapter ses programmes et les campagnes publicitaires.

Spark est utilisé dans le médicale pour l’analyse du génome humain. Il a permis de réduire le traitement de plusieurs semaines à moins d’une heure.

DANS QUELS CAS UTILISER SPARK ?

Next Decision préconise l’utilisation de Spark dans la majorité des projets Big Data. C’est le couteau suisse du traitement de données, à la fois multifonction et performant.

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SQL Server Integration Services (SSIS)

Editeur décisionnel ETL

Type de produit et caractéristiques de SSIS

SQL Server Integration Services (SSIS) est un ETL (Extract Transform Load). Il permet de se connecter à n'importe quelle source de données (Excel, fichier plat csv, XML, base de données, etc...). SSIS offre la possibilité de collecter des données, de les transformer en données exploitables par les outils d'analyse qui, elles-mêmes, vont alimenter une ou plusieurs bases de données dédiées (bases de données relationnelles ou multidimensionnelles).

SQL Server Integration Service est la version améliorée de Data Transformation Service (DTS), présent dans les versions de SQL Server antérieures à 2005.

Présentation et concept de SSIS

SQL Server Integration Services est une plateforme qui permet de créer des solutions de transformation et d'intégration de données au niveau de l'entreprise. Grâce à SQL Server Integration Services, vous pouvez résoudre des problèmes d'intégration ou d'échange de données complexes en copiant ou en téléchargeant des fichiers, en envoyant des messages électroniques en réponse à des événements, en mettant à jour des entrepôts de données, en nettoyant, en vérifiant l'intégrité / la qualité des données et, enfin, en explorant des données et en gérant des données et des objets SQL Server.

Les packages peuvent fonctionner en mode autonome ou de concert avec d'autres packages en fonction des réalités des batches de chargement ou d'échange de données à mettre en oeuvre. SQL Server Integration Services peut extraire et transformer des données à partir d'un large éventail de sources, comme par exemple, des fichiers de données XML, des fichiers plats et des sources de données relationnelles, puis les charger dans une ou plusieurs destinations.

SQL Server Integration Services (SSIS)

Fonctionnalités principales de SSIS

  • Sources et destinations de données multiples.
    • Connexion OLE DB donc toutes bases de données.
    • Excel.
    • Fichier plat (CSV).
    • XML…
  • Transformations de données.
    • Agrégation.
    • Filtre.
    • Colonne dérivée.
    • Conversions…
  • Flux de contrôles.
    • Tâche d’exécution de packages SSIS.
    • Tâche d’insertion en bloc (BULK INSERT).
    • Tâche d’exécution de requêtes SQL.
    • Tâche de script (VB, C#)…
  • Tâches de maintenance.
    • Gestion des événements.
    • Reconstruction d’index.
    • Envoi de mails.
    • Nettoyage d’historiques...

SQL Server Integration Services (SSIS)

Quels sont les avantages de SSIS ?

  • SSIS est complètement intégré dans Visual Studio.
  • Nombreux connecteurs disponibles (Oracle, Teradata, SAP…).
  • Grande facilité de prise en main.
  • C'est un outil très visuel.
  • Il offre la possibilité de créer de nouveaux modules.
  • Gestion des événements.

Dans quels cas utiliser SSIS ?

  • Pour transférer des données d’applications métier (ERP) à une DataWareHouse.
  • Transfert de bases de données avec ou sans transformations.
  • Idéal pour des projets dans des PME-PMI.
  • Facilement déployable en présence d'instances SQL SERVER.
  • SSIS est parfaitement compatible avec une architecture SSAS.
  • SSIS permet de pousser les données dans le cloud Azur
  • SSIS permet de charger les données et de chainer les chargement avec la mise en place d'états POWERBI, le nouvel outil de reporting de Microsoft.

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Talend Open Studio

Editeur décisionnel ETL

Type de produit et caractéristiques de Talend Open Studio

Talend Open Studio est un ETL (Extract Transform Load) Open Source, développé par la société Talend. Cet outil intervient essentiellement dans la chaîne décisionnelle, lors du processus d’intégration des données.

Présentation et concept de Talend Open Studio

Talend Open Studio (TOS) est une plate-forme d’intégration de données Open Source, basée sur le langage Java. TOS permet de répondre à toutes les problématiques liées au traitement des données dans la chaîne décisionnelle :

  • ETL : Extraction, Transformation, et Chargement des données.
  • EAI : Echange de données Inter-Application.
  • Synchronisation des données.

L’une des grandes forces de Talend réside dans le fait de pouvoir se connecter à quasiment toutes les sources de données, applications métier et types de fichiers existants. Et, ce grâce, à plus de 250 composants Talend utilisables par les développeurs. Parmi ses composants, on trouve différentes familles. Voici quelques exemples de familles de composants :

  • Applications Métier (Mode Ecriture, Lecture).
    • Microsoft CRM, SAP, Sage CRM, Salesforce, SugarCRM, …
  • Base de données (Mode Ecriture, Lecture).
    • AS400, MS SQL, Oracle, DB2, MySQL, PostgreSQL, Access, ODBC, …
  • Fichier (Mode Ecriture, Lecture).
    • Excel, CSV, TXT, …
  • Internet.
    • FTP, WebServices, HTTP, SSH, …
  • Orchestration.
    • Fusion des flux, Réplication des flux, mise en attente de l’exécution, itération sur l’ensemble du contenu d’un répertoire, …
  • Qualité de données.
    • Unicité des données, remplacement de caractère dans une chaîne, changement de l’encodage d’un fichier, …
  • Transformation.
    • Agrégation, Conversion de type, Filtre, Tri, Mappage.
  • XML.

Grâce à sa communauté active de développeurs, Talend Open Studio s’enrichit de jour en jour en nouveaux composants, jobs, routines, … Ces éléments sont alors mis à disposition des utilisateurs pour ensuite être utilisés.

Fonctionnalités principales de Talend Open Studio

  • Business Modeler : permet de modéliser les besoins métiers d’un point de vue non technique mais fonctionnel (nécessite tout de même une excellente vision de l’ensemble du projet).
  • Debugger de Talend.
  • Déploiement et maintenance : Exportation des jobs sous forme de fichier .jar, .exe et .sh.
  • Centralisation des métadonnées (description des données).
  • Génération d’une documentation Talend de qualité au format HTML.
  • Réutilisation du code : routines.
  • Réutilisation des requêtes SQL génériques : Modèles SQL.
  • Environnement de développement (Eclipse) entièrement modulable.
  • Gestion des logs et erreurs.
  • Versionning de jobs Talend.
  • Définition de contextes d’exécution (développement, test, production).

Avantages de Talend Open Studio

  • Portabilité de l’espace de travail optimisé grâce au référentiel sous forme de fichier.
  • Talend tire parti des avantages de Java : portabilité, puissance,…
  • Interface intuitive basée sur Eclipse.
  • Vue graphique des jobs grâce aux interfaces graphiques élaborées des composants.
  • Possibilité de créer de nouveaux composants.
  • Communauté active.
  • Talend est compatible quelque soit l'OS car le resultat des développements est en fait un compilé JAVA.
  • Talend Open Studio est gratuit pour un utilisateur sur le référentiel. Son usage pour les PME d’un ou deux informaticiens permet de se doter d’un outil puissant sans engager de frais de licence.

Dans quels cas utiliser Talend Open Studio ?

  • Echange Inter-Application (EAI).
  • Migration de vieux applicatifs vers de nouveaux.
  • Contrôle de la qualité de l’information.
  • Alimentation du décisionnel.

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Nous intervenons sur TALEND en Bretagne, Pays de Loire, Poitou-Charentes, Région Parisienne, Ile de France, Aquitaine, Midi-Pyrénées, Rhône, Ain, Isère, Loire, Languedoc-Roussillon et Provence-Alpes-Côte d'Azur.

Semarchy Convergence for Data Integration

Editeur décisionnel ETL

Type de produit et caractéristiques de Semarchy Convergence for Data Integration

SEMARCHY Convergence for Data Integration est un composant essentiel de SEMARCHY Convergence for Master Data Management, qui permet de gérer les flux d’intégration entre les applications opérationnelles et analytiques et le nœud MDM. SEMARCHY Convergence for Data Integration est proposé sous la forme d’une plate-forme d’intégration de données qui permet de gérer les données de manières à les distribuer à l’endroit et au moment où l’utilisateur les veut.

Présentation et concept de Semarchy Convergence for Data Integration

SEMARCHY Convergence for Data Integration permet de fournir d’une manière simple, rapide et sécurisée les masters Data n’importe où l’utilisateur le désire. Ainsi, SEMARCHY Convergence for Data Integration permet une plus grande productivité en développement et de meilleures performances en production.

SEMARCHY Convergence for Data integration permet d’effectuer du Datawarehousing, des migrations de données, des échanges B2B et de l’intégration d’applications grâce à des master Data certifiées par SEMARCHY Convergence for MDM.

Semarchy Convergence for Data Integration

Fonctionnalités principales de Semarchy Convergence for Data Integration

  • Architecture ELT Haute-Performance.
  • Approche Basée sur les Métadonnées.
  • Design Déclaratif des Mappings.
  • Processus d’Intégration.
  • Réutilisation des Composants et Templates.
  • Travail Collaboratif.
  • Production Rationalisée.
  • Framework de Connectivité Extensible.
  • Adaptateurs Technologiques Intégrés.
  • Typologies d’Intégration Batch et Temps-Réel.
  • Services d’Intégration.

Semarchy Convergence for Data Integration

Pourquoi ELT et pas ETL ? Alors que dans les ETL classiques, les transformations se font dans un moteur ETL dédié, l'ELT fait appel aux moteurs aujourd'hui présents dans les systèmes d'informations (les bases de données, par exemple). Contrairement à un moteur ETL, l'architecture ELT s'adapte spontanément au fur et à mesure que les volumes de données augmentent.

Avantages de Semarchy Convergence for Data Integration

SEMARCHY Convergence for Data Integration offre une plate-forme avec de multiples avantages :

  • Elle permet d’opérer des contrôles de qualité des données pour effectuer des projets avec des standards de qualité, tout en respectant les délais et en augmentant la vitesse de réaction au changement des besoins d’intégration de données.
  • Elle offre également la possibilité de fournir les données de tout type de format et de tout type de latence à l’endroit et au moment où l’utilisateur le désire.
  • Grâce à cette plate-forme, le volume des données peut croître sans aucun risque pour celle-ci.

Dans quels cas utiliser Semarchy Convergence for Data Integration ?

  • Intégration de Hub MDM.
  • Migration de données.
  • Flux Inter-Applicatifs.
  • Alimentation Décisionnelle.
  • Si vous souhaitez quitter l'ETL ODI, il existe un convertisseur automatique de ODI vers Semarchy Convergence for Data Integration.

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