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En route vers l’Enterprise Data Hub

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Déterminer
l’environnement
opérationnel
En route vers l’Enterprise Data Hub

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Déterminer
l’environnement
opérationnel

Analyser un cas
d’usage
En route vers l’Enterprise Data Hub

1

2

3

Déterminer
l’environnement
opérationnel

Analyser un cas
d’usage

Identifier les
Compétences
Hadoop BigBang
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

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Hadoop

+400 Partenaires
Technologies et Services

Source : Datameer
Les avantages de l'Open Source au-delà de l’éthique,
il est question de :

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Facilité d’Adoption
Acquisition et démonstration de la Valeur avec des investissements mesurées
Les avantages de l'Open Source au-delà de l’éthique,
il est question de :

1

Facilité d’Adoption

2

Innovation et Développement Rapide

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Développement communautaire: les meilleurs ingénieurs de beaucoup de sociétés Collaborent pour résoudre les
problèmes et Imaginer de nouveaux concepts
Les avantages de l'Open Source au-delà de l’éthique,
il est question de :

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Innovation et Développement Rapide

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Développement communautaire: les meilleurs ingénieurs de beaucoup de sociétés Collaborent pour résoudre les
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Les avantages de l'Open Source au-delà de l’éthique,
il est question de :

1

Facilité d’Adoption

2

Innovation et Développement Rapide

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Extensibilité

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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
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vendeur de BigData aux critères suivants:
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Logiciel Open Source

7
Source: King Research, 3922 Respondents

8

9
Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'Entreprises
#1

15

Choix de
l’Environnement Opérationnel
Quels sont les éléments qui déterminent votre choix de
fournisseur de solution BigData?
Richesse des Fonctionnalités

Support Technique
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6

6,5

7

Source: King Research, 3922 Respondents

7,5

8

8,5

9
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%

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60%
Quels sont les principaux avantages recherchés dans une
solutions BigData d’entreprise
Amélioration des Analyses de Données
Amélioration du Traitement de Données
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Augmenter la Valeur marchande des Données
Améliorer l‘Efficacité Opérationnelle
Acquérir un Avantage Concurrentiel

10%
Source: King Research, 3922 Respondents

18

30%

50%

70%
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%
#2

20

Analyser un Cas d’Usage
Retour sur le “Data Warehouse”
Applications
Applications

OLTP

Business
Intelligence
Retour sur le “Data Warehouse”
Applications
Applications

OLTP

Extract
Transform
Load

Query
Data
Warehouse
Transform

Business
Intelligence
Retour sur le “Data Warehouse”
Applications
Applications

OLTP

Extract
Transform
Load

Query
Data
Warehouse
Transform

Business
Intelligence
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"
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
Défis communs dans les environnements DW
Applications
Applications

OLTP

Extract
Transform
Load

Query
Data
Warehouse
Transform

Business
Intelligence
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
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
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.
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.
#

31

Validation de
l’Environnement Opérationnel
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
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
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
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
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2. Enterprise Data Governance
• Meta data management
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3. Manageable
• One framework across all
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4. Open Architecture
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#3

Identifier les Compétences

Cloudera et Excelerate Systems
pour vos projets BigData
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CLOUDERA
UNIVERSITY

CLOUDERA’S ENTERPRISE DATA HUB
BATCH
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NG

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SQL

SEARCH
ENGINE

STREAM
MACHINE
3RD PARTY
PROCESSI
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NG

WORKLOAD MANAGEMENT

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MANAGEMENT

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HADOOP™

DEVELOPER
TRAINING

STORAGE FOR ANY TYPE OF DATA

Filesystem

Online NoSQL

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MANAGEMENT

UNIFIED, ELASTIC, RESILIENT, SECURE

ADMINISTRATOR
TRAINING

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TRAINING

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USE CASE DISCOVERY

PRODUCTION PILOTS

NEW HADOOP DEPLOYMENT

PROCESS & TEAM DEVELOPMENT

PROOF-OF-CONCEPT

DEPLOYMENT CERTIFICATION

CERTIFICATION
PROGRAMS
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
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Banque et Finance
Grande Distribution
Marketing
Communication
Sécurité et Protection
des Données
Des Experts accessibles mondialement
•

Canada

France
•

1 Développeur Certifié Cloudera

Espagne

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1 Développeur Certifié Cloudera,

•
•

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

  • 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. En route vers l’Enterprise Data Hub 1 Déterminer l’environnement opérationnel
  • 4. En route vers l’Enterprise Data Hub 1 2 Déterminer l’environnement opérationnel Analyser un cas d’usage
  • 5. En route vers l’Enterprise Data Hub 1 2 3 Déterminer l’environnement opérationnel Analyser un cas d’usage Identifier les Compétences
  • 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
  • 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. 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. 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. 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. 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
  • 16. 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
  • 17. 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%
  • 18. 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%
  • 19. 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%
  • 21. Retour sur le “Data Warehouse” Applications Applications OLTP Business Intelligence
  • 22. Retour sur le “Data Warehouse” Applications Applications OLTP Extract Transform Load Query Data Warehouse Transform Business Intelligence
  • 23. Retour sur le “Data Warehouse” Applications Applications OLTP Extract Transform Load Query Data Warehouse Transform Business Intelligence
  • 24. 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"
  • 25. 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
  • 26. Défis communs dans les environnements DW Applications Applications OLTP Extract Transform Load Query Data Warehouse Transform Business Intelligence
  • 27. 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
  • 28. 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
  • 29. 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.
  • 30. 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.
  • 32. 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
  • 33. 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
  • 34. 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
  • 35. 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
  • 36. #3 Identifier les Compétences Cloudera et Excelerate Systems pour vos projets BigData
  • 37. 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
  • 38. 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
  • 39. 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
  • 40. +100 Clients nous font confiance…
  • 41. Stand J-4 BigData Paris 2014 1er & 2 Avril