La maîtrise des architectures modernes, performantes et évolutives…  adaptées à la modélisation complexe à grande échelle.

 

 Les nouveaux flux…

L’informatique décisionnelle voit entrer dans son champ d’analyse de nouveaux flux de données qui soulèvent de nombreux défis liés à leurs volumes mais aussi à leur nature, à leur complexité, à leur déstructuration et à leur densité hétérogène.

Des relevés massifs de géolocalisation, croisés avec des traces d’activités sur des sites marchands, recoupés avec des données de capteurs ou d’imagerie, des résultats d’enquêtes ou de panélisation, ou encore des courants d’expression captés sur les réseaux sociaux… cela ne se traite pas, ni ne s’analyse, avec les mêmes moyens et les mêmes outils que ceux employés traditionnellement sur des systèmes d’information décisionnels sagement structurés, pensés et optimisés pour un usage analytique bien déterminé.

Le Big Data a pour vocation de proposer des réponses performantes et facilement adaptables, pour exploiter efficacement ces nouveaux flux.

Les nouveaux outils…

Exploitant une large gamme d’optimisations techniques (distribué, in memory, in database, vectorisation…), les solutions Big Data permettent de concevoir des architectures beaucoup plus réactives, en format propriétaire, open source ou « mixte », organisées en écosystèmes délivrant de la capacité de traitement analytique très rapide à très grande échelle.

Parallèlement, les offres d’exploration, d’analyse et de valorisation intelligente des données se multiplient, exploitant au mieux ces architectures plus réactives, avec pour objectif central de permettre une analyse rapide, agile, toujours plus complexe et plus poussée… plongée « au cœur des données ».

Les nouveaux savoir-faire…

Dans cette redistribution des cartes technologiques, Lincoln est en mesure de mobiliser des compétences très recherchées et portant sur :

• La mise en place d’architectures Big Data (écosystèmes hadoop-mapreduce, hive, pig, nosql…) à vocation analytique

• La mise en œuvre de solutions de Datavisualization et de Big Data Analytics (SAS Visual Analytics, Microsoft Machine Learning, SPSS, R, Qlikview, Qliksense, Tableau, Python, D3.js…)

• L’exploitation de ces ressources pour conduire des travaux de R&D, guider et stimuler l’innovation, conseiller et accompagner dans le déploiement de nouveaux procédés d’analyse et de valorisation intelligente des données , grâce à une totale maîtrise des méthodes de modélisation prédictive complexes et d’apprentissage sur données déstructurées à grande échelle

• L’implémentation et l’évaluation de nouvelles approches pour l’accès à la multiplicité des offres logicielles : cloud analytics, SaaS, Cloud hébergé et privatif…

• L’accompagnement des clients dans l’exploitation de ces solutions pour résoudre leurs problématiques métiers (risque, marketing, R&D…).

 

         
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