Les solutions de data science se multiplient. Avec souvent les mêmes défauts : un manque d’intégration au paysage IT existant et une complexité trop importante.

Â鶹ԭ´´ Data Intelligence rĂ©pond Ă  cette double problĂ©matique avec une plateforme – sur site, cloud ou hybride – proposant une approche intĂ©grĂ©e permettant de mener des projets de bout en bout. Son interface web moderne est adaptĂ©e Ă  une utilisation par l’IT comme les mĂ©tiers. Sans oublier bien entendu les spĂ©cialistes du secteur que sont les data designers, data engineers et data scientists, qui y retrouveront leurs outils habituels.

Une suite complète

Â鶹ԭ´´ Data Intelligence regroupe un grand nombre de fonctionnalitĂ©s :

• Traitement de la donnĂ©e : collecte, intĂ©gration, validation, gouvernance.
• ModĂ©lisation : prĂ©paration des donnĂ©es, dĂ©finition d’un modèle de Machine Learning.
• Mise en production : dĂ©ploiement, intĂ©gration avec les applications mĂ©tiers, maintenance.

La connexion aux donnĂ©es est un Ă©lĂ©ment crucial de toute solution de data science. Â鶹ԭ´´ Data Intelligence reprend les fondamentaux de Â鶹ԭ´´ Data Hub, avec la capacitĂ© de se connecter aux applications mĂ©tiers, ainsi qu’aux solutions de stockage sur site ou cloud, y compris en mode Big Data. Cette brique d’intĂ©gration est un des Ă©lĂ©ments clĂ©s de Â鶹ԭ´´ Data Intelligence, qui lui permet de travailler avec des donnĂ©es structurĂ©es, semi-structurĂ©es et non structurĂ©es.

Un outil visuel, issu du savoir-faire de Â鶹ԭ´´ en la matière, permet de parcourir les diffĂ©rents systèmes afin d’analyser les donnĂ©es et mĂ©tadonnĂ©es, d’en mesurer la qualitĂ© et de les amĂ©liorer.

Une brique analytique est prĂ©sente en standard, ouvrant la voie Ă  du prĂ©dictif, Ă  travers des modèles prĂ©dĂ©finis ou personnalisĂ©s. Les modèles de Machine Learning pourront ĂŞtre entrainĂ©s, mis Ă  disposition et dĂ©ployĂ©s directement par Â鶹ԭ´´ Data Intelligence. Notez que les data scientists seront en mesure de rĂ©utiliser leur savoir-faire et leur code Python, R, et bien d’autres.

La plate-forme est prête pour des déploiements massifs, avec sa couche d’infrastructure en conteneurs sur base Kubernetes et la capacité à s’intégrer aux applications métiers via des API. La boucle est ainsi bouclée entre les données tirées du SI, rendues intelligentes, puis poussées à nouveau dans le SI.

Des usages multiples

Il est important pour les entreprises de travailler étape par étape, en identifiant les cas métiers potentiels au fur et à mesure de leur montée en compétence sur le Machine Learning.

En relation avec un MES (comme Â鶹ԭ´´ ME), Â鶹ԭ´´ Data Intelligence pourra utiliser des capteurs et de la vision par ordinateur pour s’assurer de la qualitĂ© de fabrication sur les chaines de montage. La remontĂ©e des donnĂ©es des machines permettra Ă©galement d’assurer de la maintenance prĂ©dictive, que ce soit sur des Ă©quipements industriels ou des produits commercialisĂ©s.

Plus largement, Â鶹ԭ´´ Data Intelligence pourra s’interconnecter avec toutes les solutions mĂ©tiers : ERP, RH, procurement… Mais aussi tirer parti des donnĂ©es d’expĂ©rience, afin d’affiner les prĂ©visions de vente suivant le ressenti des clients, d’anticiper les changements et de mieux maitriser les risques.

The post Â鶹ԭ´´ Data Intelligence : une plate-forme intĂ©grĂ©e pour la data science appeared first on Â鶹ԭ´´ France News.