Blue Soft au salon Big Data 2016 - Bluesoft
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Blue Soft au salon Big Data 2016

Blue Soft au salon Big Data 2016

Le salon Big Data 2016, une réussite !

Quels sont les futurs enjeux du Big Data ? Les avancées technologiques? Les nouvelles réponses apportées par la communauté des datascientists? Partenaire du Salon Big Data au Palais des Congrès, nous sommes heureux d’avoir pu échanger avec vous autour de ces thématiques vitales pour les entreprises. L’occasion aussi de vous montrer le savoir faire de Blue Soft au travers la réalisation d’ateliers et de conférences qui ont eu un grand succès !

 

Résumé des ateliers proposés

Atelier ILM

Comment décliner l’ILM en s’appuyant sur une solutions telle qu’Atlas et Falcon?

La démarche à prototyper un projet « data » implique la mise en oeuvre d’un cadre méthodologique s’inspirant des grandes méthodes d’innovation (design thinking) et des méthodologies agiles. Le processus mis en oeuvre est un processus itératif capitalisant sur des sources de données. Ceci nécessite de maîtriser le cycle de la vie des données et d’instaurer une gouvernance des Big data

Atelier élasticité

Comment déployer une plate-forme répondant à ce use case sur une principe de plate-forme réactive?

On constate une émergeance de « use cases » adressant le volet de l’utilisation en temps réel de l’information. Une évolution est donc nécessaire : le passage du « data at rest » au « data in motion », qui vise à répondre aux exigeances toujours plus grande de réduction du temps d’analyse de la donnée. L’illustration sera la déclinaison d’une plate-forme SMACK (Spark Mesos Akka Cassandra Kafka)

Grand Atelier : Comment les datascientists détectent-ils les fraudes ?

Comment sécuriser des sources de données au sein d’une plate-forme Big Data ?

La sécurité des données est un sujet sensible qui doit être abordé dès le début du prototypage d’un projet « data ». En s’appuyant sur une technologie telle que Ranger de l’écosystème Hadoop, Henri Laude chief data scientist du laboratoire BlueDsX du groupe Blue Soft et auteur de l’ouvrage « Data Scientist et langage R » propose d’explorer avec lui les différents aspects de ce soutien :

  • Rationalisation des requêtes au travers d’algorithmes préparatoires,
  • Visualisation sophistiquée de graphes,
  • Recherche d’anomalies statistiques,
  • Identification de patterns récurrents de fraude, soit au travers de la mise en œuvre de systèmes flous incluant les règles exprimées par les experts, soit au travers de la découverte de nouvelles règles à proposer à l’expert,
  • Prédiction automatisée au travers de la découverte heuristique de patterns dans des données comportant des fraudes avérées.