L’analyse de données et le Big Data sont des outils de plus en plus utilisés par les entreprises pour obtenir des informations, pour aider les projets marketing et trouver des solutions aux besoins des clients.
(Vous trouvez l’illustration Kitsch ? Nous aussi ! )
1. Projets data : quelles sont les technologies phares ?
Les projets d’analyse de données, de big data ou d’intelligence artificielle ont besoin de solutions informatiques adaptées. L’entreprise doit donc choisir les technologies de développement, les outils cloud, la plateforme data et/ou le machine learning à privilégier.
A. Qu’est-ce qu’une plateforme data science ?
Une plateforme data science est une solution logicielle collaborative qui permet aux équipes data de travailler sur un environnement commun pour le traitement analytique des données. Il s’agit d’un outil prêt à l’emploi pour pouvoir extraire, visualiser et exploiter efficacement les données, en un seul et même endroit.
Une plateforme data science permet de regrouper les sources de données et de faciliter la mise en production des projets data innovants de l’entreprise.
B. Quelles technologies pour vos projets data ?
En data management, le catalogue de technologies est très vaste et dépend notamment des besoins, des types de données, du secteur d’activité et des infrastructures de l’entreprise.
Le data engineer utilise des technologies d’infrastructure comme Linux, Git, Hadoop, Spark ou le SQL. Le data scientist emploie des outils permettant le développement d’applications de machine learning comme Python, R, Jupiter, TensorFlow, Pandas.
Afin de rendre plus simples la coopération et l’intégration continue, les outils DevOps font partie des technologies tendances en data : Jenkins pour la planification de tâches, Docker et Kubernetes pour la containerisation et le déploiement, et Maven et Git pour la gestion de dépendances du code et le versionning.
C. Java : 5 bonnes raisons de l’adopter pour vos projets data
Java est l’un des langages de programmation les plus populaires au monde grâce à sa portabilité sur les différents systèmes d’exploitation Windows, Unix ou MacOS. Il y a donc plein de bonnes raisons d’adopter les solutions Java pour les projets data de votre entreprise :
- Les applications de production sont souvent écrites en Java. Les projets data pourront donc facilement s’intégrer à des applications existantes dans l’entreprise.
- Beaucoup de bibliothèques de Big Data sont en Java, notamment pour les collections, les outils entrées/sorties, les flux de données, le machine learning et l’exécution de tâches en parallèle.
- Java est un langage de programmation de typage statique, ce qui permet de prévenir les erreurs simples lors de la compilation.
- Maven peut être utilisé avec Java et ainsi permettre de gérer et d’automatiser l’intégration continue.
- Java permet une exécution rapide du code.
2. Technologies data : les dernières nouveautés
Pour votre entreprise, les solutions data ne cessent d’évoluer. Voici les dernières technologies tendances.
A. La Data Fabric pour concrétiser vos projets big data et IA !
Une Data Fabric est l’une des solutions logicielles de gestion de données. Elle permet l’analyse des données de votre entreprise en temps réel et de faire le développement et l’intégration d’applications business.
En effet, elle offre une solution complète de gestion de l’ensemble du cycle de vie de vos données : collecte de sources variées, stockage, traitement, modélisation, déploiement, supervision, gouvernance.
La Data Fabric peut être hébergée dans le cloud ou dans votre entreprise. En regroupant les technologies et applications nécessaires aux projets Big Data et Intelligence artificielle, la Data Fabric s’impose de plus en plus dans les projets.
B. Apache NiFi : gérer les flux de données en toute simplicité
Apache NiFi, pour Niagara Files, est une plateforme de données intégrées qui permet le traitement et l’automatisation de mouvements data de sources et systèmes variés.
Apache NiFi dispose d’une interface web pour analyser visuellement les flux de données. Elle est très utile dans une entreprise, car elle peut interagir avec différentes technologies, différents formats et types de data sans impact sur la performance.
C. Quelles sont les nouveautés de Java 14 ?
Le déploiement de Java 14 a permis d’ajouter de nouvelles fonctionnalités intéressantes. C’est en effet le cas de « Helpful Null Pointer Exceptions » qui aide à traiter les erreurs de type NullPointerException en expliquant mieux d’où vient l’erreur.
Java 14 standardise un nouvel objet introduit pour ne pas avoir à créer manuellement les getters et setters. Le mot-clé « switch » peut être utilisé directement dans la déclaration de variable. L’outil « jpackage » de Java 14 produit un package spécifique avec toutes les dépendances.
Le Big Data, l’intelligence artificielle et l’analyse de données sont des technologies de plus en plus développées par les entreprises, notamment la French Tech. Chaque entreprise met en place des solutions, développe des applications business et utilise des technologies dédiées afin de se positionner au mieux par rapport à la concurrence.
