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La démystification du Big Data
Le document aborde le big data et son utilisation dans l'amélioration des services, notamment par l'analyse des données de localisation en temps réel pour optimiser l'expérience utilisateur. Il présente aussi la plateforme big data de Microsoft, ainsi que des cas d'utilisation pour le suivi des véhicules et la cartographie du trafic. Enfin, il souligne l'intégration étroite avec les services cloud, la gestion des données et des performances en temps réel.
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Notes de l'éditeur
- #3 démystification par des exemples de mise en œuvre
- #5 1 minute343 industries/Halo 4 : http://www.microsoft.com/casestudies/Case_Study_Detail.aspx?CaseStudyID=710000002102 Aide à améliorer l'expérience du jeu - nous avons fait des petites modifications sur le jeu à partir de données collectées sur les comportements des joueurs, données qui ont mis en évidence des tendances nous permettant de détecter les tricheurs.Cible : L'équipe de développements 343 Industries qui gère et héberge Halo 4Besoin : L'équipe a besoin d'analyses BI sur le jeu pour ses clients internes et externes.Solution : L'équipe a mis en place une solution qui utilise le service HDInsight Windows Azure, basé sur la cadre de traitement de données Hadoop Apache et sur les technologies BI de Microsoft.Avantages :Améliore l'expérience utilisateur par des temps de réponse plus rapides et une plus grande agilité. Connecte l'équipe Halo 4 directement aux clients via des mises à jour hebdomadaires. Analyse le jeu pour détecter les tricheurs. Simplifie des campagnes personnalisées pour fidéliser les joueurs. Suivre la session de Mike Flasko : « Master Chief Love Hive: Hadoop in the Cloud » de 16:25 à 17:05. Satisfaction pour le jeu en ligne si les cartes sont bonnes et pas d'avantages excessifs si les joueurs trichent.Dans les versions précédentes, ils ne comprenaient pas comment les cartes devaient être utilisées. Avec Hadoop, ils peuvent analyser les données et résoudre les problèmes.
- #12 Apache Hadoop n'est pas un substitut à une base de données, voici comment il peut s’incruster dans vos systèmes d’informations décisionnelles.De grosse volumétrie de données ou de gros calcul parallélisé sont effectuée dans HDInsight, il en ressort un output intégrable dans un Datawarehouse via un ETL Ou alimente un modèle de donnée comme un cube tabulaire ou multidimensionnelle ou l'output peut être aussi une source de données directe pour la création de rapport.Là où hier nous détruisions les données qui n’apportai aucune intelligence à l’instant T, aujourd’hui nous pouvons nous permettre de la sauvegarder et de les analyser plus tard. HDInsight peut le faire de façon optimale et nous verrons par la suite pk.
- #13 Je vais maintenant vous présenter un cas d'utilisation de HDInsight avec le projet APVX pour Aide à la Prévision des VentesLe client avait besoin de mesurer les répercussions de ces actions marketing sur les ventes grâce à l’analyse les réseaux sociauxDes crawler scrute les ces trois réseaux sociaux à la recherche de mot clés que les utilisateurs ont préalablement renseigné via une page internet.Nous scrutons principalement des consoles et des jeux vidéo dans le but de trouver une relation entre les ventes et Buzz constaté.
- #14 Un Crawler analyse les mots choisit par les utilisateurs (présent dans une base de données) sur les réseaux sociaux. Les résultats sont stockés dans un Blob Storage Azure. HDInsight traite les données et écrit le résultat dans le Blob Storage Azure. Un modèle de données Tabulaire consolide les informations et des rapports Power View affichent les résultats.
- #15 1-Mot clefs renseignés par les utilisateurs, Tweet2 - Création du cluster via le portail Azure3 - Hive Script : couche d’abstraction au modèle de programmation Map & Reduce permettant d’effectuer des requêtes dans un langage proche du SQL4 – Sqoop : SQL To HadoopHive a été développé par Facebook pour permettre aux développeur d’avoir un langage de Scripting au dessus de ces données distribuées.Pour environs 50 Keywords nous récupérons environ 2 GB/j soit 50000 t/h.
- #16 1 -SSIS, PowerShell2 - Cube Tabulaire3 -APVX V1.0 : Donnée quantitative4 -APVX V2.0 : Donnée qualitative5 -Ajout des données de détails dans le model6 -Power Q&A-- Power Map ?
- #18 1 à 2 mins --> résumer activité V-Traffic
- #19 1 à 2 mins --> résumer activité V-Traffic
- #20 ->Introduction à la technologie FCD ( Floating Car Data )->méthode pour connaître le traficsur le réseau routierbasée sur la collecte de données de localisation, de vitesse, de sens du déplacement des véhicules roulants->2 types de FCD ( Cellulaire = basé sur des cellules, GPS = basé sur des positions WGS84 )
- #21 ->Démo de complétion FCD->Principalement utile pour l'enrichissement des zones->avantage sur la concurrence
- #22 ->Démo de complétion FCD->Principalement utile pour l'enrichissement des zones->avantage sur la concurrence
- #24 Comment le lancerComment ça tournejob tracker ou cela a tourné en tant de temps1-Montrer les données CMA dans le blob2-Powershell : montrer scripte creation cluster3-Powershell : montrer scripte JOBs -1job HSQL creation tables externalHive -2 job HQL qui lance le python + montrer Python
- #25 -Chez V-Traffic, notre exemple concret correspond bien au modèle exposé (chemin num.3 )-D’autres possibilités nous sont envisageables : analyse statistiques ( un bison « super » futé ), …etc
- #26 ->Report SSRS , carte de France avec zones renseignées colorées
- #27 Grâce à HDInsight ( du Hadoop à la demande ), nous nous sommes permis d’explorer un peu ou tester le produit pour voir quelles perfs on pouvait obtenir…-Parler des perfs , des temps , de 2 tests, des questions qui se posent : reduire le temps ou le coût ?...etc
- #28 Grâce à HDInsight ( du Hadoop à la demande ), nous nous sommes permis de « délirer » un peu ou tester le produit pour voir quelles perfs on pouvait obtenir…-Parler des perfs , des temps , de 2 tests, des questions qui se posent : reduire le temps ou le coût ?...etc