Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'Entreprises

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Cloudera Webinare for BigData Paris 2014 / 18 Fév -
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Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'Entreprises

  1. 1. #BigData Paris 2014 Webinaire 18/02
  2. 2. Enterprise Data Hub La prochaine étape pour transformer la Gestion des Données d’Entreprise Aadel Benyoussef Directeur – Excelerate Systems France Aadel.Benyoussef@ExcelerateSystems.net +33 (0)5 24 61 56 81 | +33 (0)6 07 73 18 61
  3. 3. En route vers l’Enterprise Data Hub 1 Déterminer l’environnement opérationnel
  4. 4. En route vers l’Enterprise Data Hub 1 2 Déterminer l’environnement opérationnel Analyser un cas d’usage
  5. 5. En route vers l’Enterprise Data Hub 1 2 3 Déterminer l’environnement opérationnel Analyser un cas d’usage Identifier les Compétences
  6. 6. Hadoop BigBang
  7. 7. BigData Une puissante plate-forme BigData basée sur Apache Hadoop • Cloudera est le plus grand contributeur au projet Hadoop • CDH est la 1ère distribution Hadoop 100% Open Source prête à l’emploi pour les entreprises. • Intègre les projets les plus populaires liées à Hadoop dans un package unique, testé rigoureusement et qui garantit une fiabilité maximale lors de la mise en production. #Cloud #BigData #Security #Mobile @ExcelSysFrance ExcelerateSystemsFrance
  8. 8. Ecosystèmes Hadoop +400 Partenaires Technologies et Services Source : Datameer
  9. 9. Les avantages de l'Open Source au-delà de l’éthique, il est question de : 1 Facilité d’Adoption Acquisition et démonstration de la Valeur avec des investissements mesurées
  10. 10. Les avantages de l'Open Source au-delà de l’éthique, il est question de : 1 Facilité d’Adoption 2 Innovation et Développement Rapide Acquisition et démonstration de la Valeur avec des investissements mesurées Développement communautaire: les meilleurs ingénieurs de beaucoup de sociétés Collaborent pour résoudre les problèmes et Imaginer de nouveaux concepts
  11. 11. Les avantages de l'Open Source au-delà de l’éthique, il est question de : 1 Facilité d’Adoption 2 Innovation et Développement Rapide 3 Extensibilité Acquisition et démonstration de la Valeur avec des investissements mesurées Développement communautaire: les meilleurs ingénieurs de beaucoup de sociétés Collaborent pour résoudre les problèmes et Imaginer de nouveaux concepts Un Standard Ouvert et indépendant des fournisseurs, ce qui encourage une large intégration de la technologie
  12. 12. Les avantages de l'Open Source au-delà de l’éthique, il est question de : 1 Facilité d’Adoption 2 Innovation et Développement Rapide 3 Extensibilité 4 Pas de dépendance « Editeur » Acquisition et démonstration de la Valeur avec des investissements mesurées Développement communautaire: les meilleurs ingénieurs de beaucoup de sociétés Collaborent pour résoudre les problèmes et Imaginer de nouveaux concepts Un Standard Ouvert et indépendant des fournisseurs, ce qui encourage une large intégration de la technologie Pas de données ou processus « propriétaires" – la sélection des fournisseurs uniquement sur la Qualité des Services
  13. 13. Quelle importance accordez vous, dans la sélection d’un vendeur de BigData aux critères suivants: évolutivité performance flexibilité Fiabilité du vendeur Technologie Sécurisée Intégration avec d'autres systèmes coût Techniquement Supérieur aux autres Logiciel Open Source 7 Source: King Research, 3922 Respondents 8 9
  14. 14. #1 15 Choix de l’Environnement Opérationnel
  15. 15. Quels sont les éléments qui déterminent votre choix de fournisseur de solution BigData? Richesse des Fonctionnalités Support Technique Recommandations Services de Consulting Formations 6 6,5 7 Source: King Research, 3922 Respondents 7,5 8 8,5 9
  16. 16. Quelles infrastructures pensez-vous améliorer avec des solutions BigData ? Traitements ETL Bases de Données Analytiques Stockage Enterprise Data Warehouse Système Central (Mainframe) 0% Source: King Research, 3922 Respondents 20% 40% 60%
  17. 17. Quels sont les principaux avantages recherchés dans une solutions BigData d’entreprise Amélioration des Analyses de Données Amélioration du Traitement de Données Prendre de Meilleures Décisions, Plus Rapidement Augmenter la Valeur marchande des Données Améliorer l‘Efficacité Opérationnelle Acquérir un Avantage Concurrentiel 10% Source: King Research, 3922 Respondents 18 30% 50% 70%
  18. 18. Quelles sont vos principaux développements d’applications BigData? Recherche / Innovation Analyse Comportementale Connaissance des Clients Ciblage de Marché Analyse de l‘Expérience Client Amélioration Opérationnelle 15% Source: King Research, 3922 Respondents 25% 35% 45%
  19. 19. #2 20 Analyser un Cas d’Usage
  20. 20. Retour sur le “Data Warehouse” Applications Applications OLTP Business Intelligence
  21. 21. Retour sur le “Data Warehouse” Applications Applications OLTP Extract Transform Load Query Data Warehouse Transform Business Intelligence
  22. 22. Retour sur le “Data Warehouse” Applications Applications OLTP Extract Transform Load Query Data Warehouse Transform Business Intelligence
  23. 23. Retour sur le “Data Warehouse” Applications Applications OLTP Extract Transform Load Query Data Warehouse Transform Business Intelligence  Ce n’est pas une question de Logiciel mais d’Architecture  Généralement déployé sur un SGBD Relationnel  S.I centralisée = "Enterprise Data Warehouse"
  24. 24. Des changements considérables lors des 30 dernières années +3 trillion Go de données créées en 2013…  Plus de 90% sont des données non structurées  500 quadrillion de fichiers Evolution de la Donnée  Quantité double tous les 2 ans 1 Trillion = 1018, soit un milliard de milliards. 1 Quadrillion = 1024 Applications Internet Dispositifs connectés Mobiles M2M Capteurs … Données Non-Structurées – 90% Données Structurées – 10% 1980 2014
  25. 25. Défis communs dans les environnements DW Applications Applications OLTP Extract Transform Load Query Data Warehouse Transform Business Intelligence
  26. 26. Défis communs dans les environnements DW 1 Transformations de données est lentes, SLA manqué Applications Applications OLTP 1 Extract Transform Load 1 Query Data Warehouse Transform Business Intelligence
  27. 27. Défis communs dans les environnements DW Applications Applications OLTP 1 2 1 Transformations de données est lentes, SLA manqué Requêtes lentes, QoS dégradé et des opportunités manquées. Extract Transform Load 2 1 Query Data Warehouse Transform Business Intelligence
  28. 28. Défis communs dans les environnements DW Applications Applications OLTP 1 2 1 3 Transformations de données est lentes, SLA manqué Requêtes lentes, QoS dégradé et des opportunités manquées. Extract Transform Load 2 1 Query Data Warehouse Transform Business Intelligence Nécessité d’Archivage pour économiser l’espace de stockage Les données archivées ne peuvent pas fournir une valeur.
  29. 29. Défis communs dans les environnements DW Applications Applications 4 OLTP 1 Transformations de données est lentes, SLA manqué Pression constante pourdégradé et de nouvelles 2 Requêtes lentes, QoS acheter des opportunités manquées. capacités de stockage et unités de calculs juste pour maintenir la qualité de service actuel. Extract 2 Query 1 Transform Pas Loadplace pour de Data Business Warehouse étendre les possibilités. Intelligence 1 Transform   Pas de place pour l’innovation. 3 Nécessité d’archiver. Les données archivées ne peuvent pas fournir une valeur.
  30. 30. # 31 Validation de l’Environnement Opérationnel
  31. 31. Plate-forme unique pour Stocker toutes les données • Stockage + BATCH PROCESSING WORKLOAD MANAGEMENT STORAGE FOR ANY TYPE OF DATA UNIFIED, ELASTIC, RESILIENT, SECURE Filesystem Online NoSQL Traitement par Lots • HDFS + NoSQL • Gestionnaire de processus batch
  32. 32. Ouverture de l'entonnoir d‘Accès aux données • Fournir de multiples BATCH PROCESSING ANALYTIC SQL SEARCH ENGINE MACHINE LEARNING STREAM PROCESSING WORKLOAD MANAGEMENT STORAGE FOR ANY TYPE OF DATA UNIFIED, ELASTIC, RESILIENT, SECURE Filesystem Online NoSQL formes d'accès aux données • S'appuyant sur les niveaux de compétences et les investissements existants
  33. 33. Prêt pour l'entreprise avec la Sécurité et de la Supervision ANALYTIC SQL SEARCH ENGINE MACHINE LEARNING STREAM PROCESSING WORKLOAD MANAGEMENT 3RD PARTY APPS DATA MANAGEMENT BATCH PROCESSING STORAGE FOR ANY TYPE OF DATA Filesystem Online NoSQL SYSTEM MANAGEMENT UNIFIED, ELASTIC, RESILIENT, SECURE • Sécurité • Haute disponibilité avec sauvegarde automatique et reprise après sinistre • La gestion du système
  34. 34. Cloudera’s Enterprise Data Hub CLOUDERA’S ENTERPRISE DATA HUB ANALYTIC SQL SEARCH ENGINE MACHINE LEARNING STREAM PROCESSING WORKLOAD MANAGEMENT 3RD PARTY APPS DATA MANAGEMENT BATCH PROCESSING STORAGE FOR ANY TYPE OF DATA Filesystem Online NoSQL SYSTEM MANAGEMENT UNIFIED, ELASTIC, RESILIENT, SECURE 1. Secure & Compliant • Robust access controls • Data encryption options • Shared security policies 2. Enterprise Data Governance • Meta data management • Data lineage/tethering/pedigree • Audit capabilities 3. Manageable • One framework across all components • Extensible to 3rd party workloads • Back-up, Disaster Recovery (BDR) 4. Open Architecture • Open Source at core • APIs & engines for multiple workloads • Support for best-of-breed
  35. 35. #3 Identifier les Compétences Cloudera et Excelerate Systems pour vos projets BigData
  36. 36. Solution Complète CLOUDERA UNIVERSITY CLOUDERA’S ENTERPRISE DATA HUB BATCH PROCESSI NG ANALYTIC SQL SEARCH ENGINE STREAM MACHINE 3RD PARTY PROCESSI LEARNING APPS NG WORKLOAD MANAGEMENT DATA MANAGEMENT APACHE HADOOP™ DEVELOPER TRAINING STORAGE FOR ANY TYPE OF DATA Filesystem Online NoSQL SYSTEM MANAGEMENT UNIFIED, ELASTIC, RESILIENT, SECURE ADMINISTRATOR TRAINING DATA SCIENCE TRAINING PROFESSIONAL SERVICES USE CASE DISCOVERY PRODUCTION PILOTS NEW HADOOP DEPLOYMENT PROCESS & TEAM DEVELOPMENT PROOF-OF-CONCEPT DEPLOYMENT CERTIFICATION CERTIFICATION PROGRAMS
  37. 37. Excelerate Systems +30 Experts Certifiés Cloudera • Depuis 2011, nous avons développé un réseau de consultants hautement qualifiés. • Nous avons réalisé plusieurs projets dans divers secteurs d’activités. • • • Architectes, • • Administrateurs, • • Développeurs, • Analystes, Statisticiens • Data Scientistes • • • • e-Commerce Jeux e-Gouvernement Banque et Finance Grande Distribution Marketing Communication Sécurité et Protection des Données
  38. 38. Des Experts accessibles mondialement • Canada France • 1 Développeur Certifié Cloudera Espagne États Unis 1 Développeur Certifié Cloudera, • • 1 Développeur Cert. 2 Développeur Certifié Cloudera 1 Administrateur Certifié Cloudera 2 Data Scientiste & Analyste Chine 1 Administrateur Certifié Cloudera 1 Administrateur Certifié Cloudera, 1 Développeur Certifié Cloudera, 1 Data Scientiste Inde Mexique 1 Administrateur Certifié Cloudera 2 Administrateurs Certifiés Cloudera, 2 Développeurs Certifiés Cloudera, Brésil 2 Développeurs Hadoop (Sao Paulo, Belém, 1 Administrateur Certifié Hadoop (Belém) 1 Développeur HBase (Rio) @ExcelSysFrance Chili 1 Développeur Cert. ExcelerateSystemsFrance Contact@ExcelerateSystems.net Excelerate Systems Offices
  39. 39. +100 Clients nous font confiance…
  40. 40. Stand J-4 BigData Paris 2014 1er & 2 Avril

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