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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

Créer une chaîne de données optimisée sur Azure n’est pas une tâche facile. Heureusement, avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics, vous pouvez le faire rapidement et efficacement.

Intégration de données avec Azure Data Factory

Processing Data With Apache Spark 

Apache Spark is an open-source distributed computing framework used for big data processing. It is designed to process data in memory, making it much faster than traditional disk-based processing. Spark can be used to process data from various sources such as databases, file systems, and cloud storage. It also provides a rich set of APIs and libraries for data manipulation, machine learning, and graph processing.

Analyzing Data With Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics is a cloud-based analytics platform that enables you to analyze data from various sources. It provides a unified workspace for data preparation, data warehousing, and advanced analytics. It also offers a wide range of features such as data virtualization, machine learning, and natural language processing.

Le traitement des données dans le cloud est devenu de plus en plus populaire en raison de sa scalabilité, de sa flexibilité et de son efficacité économique. Les stacks technologiques modernes tels que Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent des outils puissants pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Cet article explorera comment ces technologies peuvent être utilisées ensemble pour créer un pipeline de données optimisé pour le traitement des données dans le cloud.

Ingestion des données avec Azure Data Factory 

Azure Data Factory est un service d’intégration de données basé sur le cloud qui vous permet d’ingérer des données à partir de diverses sources vers un lac ou un entrepôt de données basé sur le cloud. Il fournit des connecteurs intégrés pour diverses sources de données telles que des bases de données, des systèmes de fichiers, un stockage dans le cloud et plus encore. En outre, vous pouvez configurer Data Factory pour planifier et orchestrer les processus d’ingestion de données et définir les transformations des flux de données.

Traitement des données avec Apache Spark 

Apache Spark est un cadre de calcul distribué open source utilisé pour le traitement des données volumineuses. Il est conçu pour traiter les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide que le traitement traditionnel basé sur le disque. Spark peut être utilisé pour traiter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des systèmes de fichiers et un stockage dans le cloud. Il fournit également une riche gamme d’API et de bibliothèques pour la manipulation des données, l’apprentissage automatique et le traitement des graphes.

Analyse des données avec Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics est une plateforme d’analyse basée sur le cloud qui vous permet d’analyser des données provenant de diverses sources. Il fournit un espace de travail unifié pour la préparation des données, le stockage des données et l’analyse avancée. Il offre également une large gamme de fonctionnalités telles que la virtualisation des données, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Le logiciel est l’outil principal pour le traitement des données dans le cloud. Les technologies modernes telles qu’Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent aux développeurs et aux entreprises une variété d’options pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Apache Spark est un cadre open source qui permet un traitement rapide des données volumineuses en m

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Paris, le 27 mars 2023 – Face à la recrudescence des risques géopolitiques, aux pénuries de matières premières et aux difficultés d’approvisionnement, SAP, à travers son étude Supply Chain 2023, revient sur les grands défis auxquels sont confrontées les entreprises internationales. Dans ce cadre, 350 responsables de chaîne logistique ont été interrogés et témoignent de la nécessité de transformer leur modèle : si à première vue les nouvelles semblent décourageantes, les entreprises y voient une réelle opportunité de s’améliorer et de devenir plus résilientes.

 

Seule 1 entreprise française sur 10 s’attend à la fin des problèmes qui touchent la chaîne d’approvisionnement d’ici l’été 2023

Les conclusions du rapport Tomorrow’s Supply Chain : Disruption Around Every Corner[1] soulignent l’état critique de la chaîne d’approvisionnement depuis le début de la pandémie. Les entreprises françaises, belges et néerlandaises ont été freinées par des retards dans la production de biens ou la livraison de services (50%) et un manque de matières premières (34%). Ceci a entraîné une baisse significative du chiffre d’affaires (33 %), une incapacité de payer le personnel (31 %) ou les loyers (41 %), mais aussi une perte de clientèle (35 %) ou une atteinte à la réputation (27 %).

Près de la moitié des entreprises françaises (46%) s’attendent à ce que les problèmes qui touchent actuellement la chaîne d’approvisionnement persistent jusqu’à la fin 2023. Seule 1 entreprise sur 10 prévoit qu’ils seront résolus d’ici la fin de l’été. Pour près de 4 entreprises sur 10, la durée de ces problèmes dépend de la résolution d’événements clés : la situation en Ukraine (24 %) ou la crise énergétique (17 %).

Les entreprises françaises en attente de mesures incitatives des pouvoirs publics pour attirer de nouvelles compétences, notamment venant de l’international

Si deux tiers des entreprises françaises sont en phase avec la stratégie du président Emmanuel Macron qui souhaite que la France « soit une nation plus indépendante », en faisant valoir que la démondialisation des chaînes d’approvisionnement favoriserait la croissance économique, elles indiquent clairement souhaiter davantage de soutien de la part du gouvernement pour résoudre ces problèmes, et demandent des mesures incitatives pour attirer et améliorer les compétences de la main-d’œuvre (49 %), y compris celles provenant de l’étranger (40 %). Ces entreprises demandent également une collaboration accrue avec l’industrie (40%). Le rapport montre par ailleurs qu’une majorité des entreprises françaises (66 %) pense que la démondialisation des chaînes d’approvisionnement pourrait favoriser la croissance économique. Aux Pays-Bas, elles sont plus mitigées : 34 % y seraient favorables et 66 % défavorables.

Olivier Kessler-Gay, Directeur Général pour l’Europe de l’Ouest chez Pandora, commente : « Notre défi aujourd’hui est de répondre aux nouvelles attentes d’une expérience d’achat transparente, personnalisée et omnicanale. En intégrant totalement notre chaîne de valeur, de la conception de nos bijoux et leur fabrication dans nos ateliers, à l’approvisionnement de nos boutiques, nous avons éliminé certaines problématiques que rencontrent d’autres acteurs du marché. Nous pouvons ainsi mieux anticiper l’impact d’évolutions macroéconomiques et gérer les risques. Si de nombreuses incertitudes restent complexes à appréhender, la connaissance de nos clients, la data et les outils à notre disposition nous permettent d’améliorer la croissance grâce à une approche beaucoup plus sophistiquée et à une compréhension plus fine de la demande. »

 

Une opportunité pour transformer la Supply Chain ?

La transformation de la chaîne logistique est prioritaire pour les entreprises : dans près de deux tiers des organisations, il s’agit d’une initiative parrainée au plus haut niveau. Environ six organisations sur dix prévoient une transformation majeure de la chaîne d’approvisionnement au cours des deux prochaines années et une proportion similaire considère les attentes des clients en matière de développement durable comme un facteur critique pour leurs activités. D’ailleurs, nombre d’entre elles agissent déjà en adoptant de nouveaux processus, de nouvelles méthodes et des solutions intelligentes pour pallier les risques actuels et futurs de leur chaîne d’approvisionnement.

Rémy Vernet, Directeur de la Digital Supply Chain chez SAP France commente : « Alors qu’autrefois la gestion de la supply chain consistait surtout à réduire les coûts, les entreprises sont confrontées au défi de rester en avance sur la demande des consommateurs, tout en améliorant la résilience, en réduisant les émissions de carbone, en diminuant le taux de rotation du personnel et en maintenant les coûts à un niveau bas. Le marché du travail post-pandémique, la guerre en Ukraine, la hausse des coûts de l’énergie ont exacerbé les défis des modèles actuels de supply chain en France. Quels que soient les facteurs externes qui perturberont la circulation des biens et des services, notre culture de consommation à la demande ne fera que s’accroître. L’expédition du jour au lendemain est considérée comme tardive, avec des mises à jour de suivi toutes les heures. Une approche novatrice est nécessaire pour répondre à cette demande. »

 

Comment STMicroelectronics a réussi à transformer sa supply chain.

L’industrie des semi-conducteurs est une activité complexe.  Elle compte plus de 40 000 produits, plus de 200 000 clients et des process de fabrication sophistiqués. Les étapes de fabrication comprennent des centaines d’étapes qui peuvent se dérouler sur six mois autour d’un grand réseau mondial d’installation et de production. Tous ces paramètres doivent être compris dans une forte demande sur quatre marchés finaux : automobile, industrie, électronique et infrastructures de communication. STMicroelectronics fait fonc face à un très haut niveau de difficulté à gérer au quotidien.

STMicroelectronics et SAP ont uni leurs forces pour développer une supply chain fondée sur l’analyse et l’optimisation de la big data, des modèles de jumeaux numériques pour fusionner le physique et le numérique, et des outils collaboratifs pour l’ensemble des opérations. Cette union a permis un changement radical dans la façon dont cette multinationale utilise le cloud.

 

Dario Fozibo, directeur de la supply chain chez STMicroelectronics, explique : “La dynamique commerciale du marché des semi-conducteurs était très instable pendant la pandémie. Depuis, la complexité de la chaîne d’approvisionnement s’est encore accru avec une plus grande volatilité de la demande, des pénuries d’approvisionnement et de matériaux. Tout ceci combiné à une perturbation de l’économie mondiale via l’inflation, une hausse des taux d’intérêts, une augmentation des coûts de l’énergie, des réglementations commerciales plus complexes, et bien plus encore.  Tous ces facteurs ont indéniablement un impact négatif sur de nombreuses chaînes d’approvisionnement, mais cette situation n’est pas irréversible. Grâce à nos investissements, nous avons pu mieux gérer, contrôler et automatiser nos processus en termes de visibilité et de résilience. C’est ce qui fait la différence aujourd’hui.”

 

Des entreprises françaises soucieuses de renforcer leur chaîne d’approvisionnement

La grande majorité des entreprises françaises est consciente du besoin d’améliorer sa chaîne logistique (87 %). 36 % d’entre elles comprennent également l’ampleur des changements à mettre en place. Les résultats de l’étude montrent que les entreprises françaises explorent d’autres voies pour améliorer leurs chaînes d’approvisionnement :

  • 74% prévoient de prendre de nouvelles mesures d’urgence pour leur chaîne d’approvisionnement
  • 70 % prévoient de trouver de nouvelles solutions respectueuses de l’environnement
  • 66 % prévoient d’adopter de nouvelles technologies pour les aider à surmonter les difficultés au cours des 1 ou 2 prochaines années.

 

Rémy Vernet chez SAP France conclut : « Il est passionnant de voir qu’autant d’organisations réalisent l’importance d’investir dans les technologies de pointe pour innover et qu’elles prévoient d’adopter de nouvelles solutions de supply chain respectueuses de l’environnement. Les supply chains résilientes doivent être durables, non seulement en termes d’environnement, mais aussi par rapport aux évolutions des technologies et des infrastructures en France tout comme à l’étranger. Pendant des décennies, la gestion de la supply chain s’est concentrée sur les coûts, la priorité étant de la maintenir légère et rapide. Ce n’est pas la même chose que d’être agile et résilient. Avec la fin des modèles “just in time”, les entreprises doivent commencer à placer les mêmes attentes sur leur chaîne d’approvisionnement que sur leurs activités plus larges, en se structurant pour être “just in case”, afin de pouvoir s’adapter en cas de catastrophe. Celles qui n’opèrent pas ce changement s’exposeront à des 18 mois très difficiles. »

 

[1]  La Supply Chain de demain : des perturbations à tout moment

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À propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

 

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com. 

Contact presse : sylvie.lechevin@sap.com

sap@the-arcane.com – 06 41 99 36 72

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Source de l’article sur sap.com

Examine the Impact of Emptiness

 Examine the Impact of Emptiness

Google Cloud Platform: A Revolutionary Discovery

As a scientist, I am always looking for new and innovative ways to make discoveries and advance my research. Recently, I have made a revolutionary discovery that has the potential to revolutionize the way we conduct research and analyze data. This discovery is Google Cloud Platform.

Google Cloud Platform is a suite of cloud computing services that runs on the same infrastructure that Google uses internally for its end-user products, such as Google Search and YouTube. It provides a range of services including computing, storage, networking, big data, machine learning, and more. With Google Cloud Platform, researchers can access powerful computing resources without having to purchase and maintain their own hardware. This makes it much easier and more cost-effective to conduct research, analyze data, and develop new applications.

The power of Google Cloud Platform lies in its scalability. Researchers can easily scale up their computing resources as needed, without having to invest in additional hardware. This makes it ideal for large-scale research projects that require a lot of computing power. Additionally, Google Cloud Platform provides a wide range of tools and services that make it easy to manage and analyze data. This includes BigQuery, which allows researchers to query large datasets quickly and easily, as well as tools for machine learning and artificial intelligence.

In conclusion, Google Cloud Platform is a revolutionary discovery that has the potential to revolutionize the way we conduct research and analyze data. With its scalability and range of tools and services, it makes it much easier and more cost-effective to conduct research and develop new applications. I am excited to see how this discovery will continue to shape the future of research and data analysis.

Levallois-Perret, le 21 juillet 2022. SAP annonce la nomination d’Olivier Nollent au poste de Managing Director de SAP France. Olivier Nollent reporte à Rohit Nagarajan, Président EMEA North de SAP.

Olivier Nollent dirigera l’activité de l’une des plus importantes filiales commerciales de SAP, leader mondial des logiciels d’entreprise. Il aura pour mission :

  • de renforcer les synergies avec les clients, ainsi qu’avec l’écosystème de partenaires, dans leurs grands enjeux de transformation numérique (gestion de l’expérience, gestion intelligente des dépenses, réduction de l’empreinte sur l’environnement…), et d’innovation (intelligence artificielle, big data, blockchain…) grâce à ses technologies avancées et ses centres de R&D (SAP Labs) et avec son accélérateur de startups SAP.iO basé en France.
  • de poursuivre la croissance de SAP en France via le développement de ses activités Cloud auprès des grands comptes et des PME. Il s’appuiera à cet effet sur l’expertise du Groupe dans les domaines des logiciels ERP, Analytics, Supply Chain Management, RH et de gestion de l’expérience client, ainsi que sur le plus large portefeuille de solutions modulaires disponibles sur site, Cloud ou hybrides.

Olivier est diplômé de l’INSEEC et a débuté sa carrière chez HP, puis a passé 13 années chez Microsoft où il a occupé avec succès plusieurs rôles de direction commerciale, jouant un rôle clé dans la transition de l’entreprise vers le Cloud.

En avril dernier, après 5 années chez Salesforce, il rejoint SAP en tant que Senior Vice President Industries.

Son expérience des grands acteurs du secteur, sa solide expertise dans le développement des business de la Tech et son leadership éprouvé auprès de grandes organisations commerciales sont autant d’atouts pour accompagner la dynamique de croissance de SAP France.

Gérald Karsenti reste Président du Conseil d’Administration, assurant la direction générale de l’entreprise. Il accompagnera également Olivier Nollent dans sa transition vers son nouveau poste, en consolidant la notoriété de SAP sur le marché et en cultivant les relations avec ses clients et son écosystème.

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Presto is a distributed query engine that allows querying different data sources such as Kafka, MySQL, MongoDB, Oracle, Cassandra, Hive, etc. using SQL. It has the ability to analyze big data and query multiple data sources together.

In this article, we will discuss how Presto can be used to query Kafka topics. Below is the step-by-step process to set up Presto and Kafka, and connect them together. Here, I have considered MacOS, but similar setups can be done on any other system.

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Introduction

Google Cloud Data Studio is a tool for transforming data into useful reports and data dashboards. As of now, Google Data Studio has 22 inbuilt Google Connectors and 571 different Partner connectors which help in connecting data from BigQuery, Google Ads, Google Sheets, Cloud Spanner, Facebook Ads Data, Adobe Analytics, and many more. 

Once the data is imported, reports and dashboards can be created by a simple drag and drop and using various filter options. Google Cloud Data Studio is out of the Google Cloud Platform, which is why it is completely free. 

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In recent years, an increasing number of enterprises began to use data to power decision-making, which yields new demands for data exploration and analytics. As database technologies evolve with each passing day, a variety of online analytical processing (OLAP) engines keep popping up. These OLAP engines have distinctive advantages and are designed to suit varied needs with different tradeoffs, such as data volume, performance, or flexibility.

This article compares two popular open-source engines, Apache Druid, and StarRocks, in several aspects that may interest you the most, including data storage, pre-aggregation, computing network, ease of use, and ease of O&M. It also provides star schema benchmark (SSB) test results to help you understand which scenario favors which more.

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Today, more than 100 billion searches are conducted every month on the Google search engine alone. Search engine users conduct searches for several reasons including the foundational conversion of information into action. An action could be a decision to purchase, consume information for decision-making, or seek a better understanding of an issue or topic among others. Search engines make information available at our fingertips right whenever we need it. 

In this era of big data, search solutions are useful not only for popular search engines like Google, Yahoo, and Bing but also for enterprises for monitoring and managing the growing volumes of data in their databases to enhance operational efficiency. The enterprise search industry has grown remarkably and is expected to be worth $8.90 billion by 2024.

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For demos, system tests, and other purposes, it is good to have a way to easily produce realistic data at scale utilizing a schema of our own choice.

Fortunately, there is a great library for Python called Faker that lets us build synthetic data for tests. With a simple loop and a Pulsar produce call, we can send messages to topics at scale.

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Yulia: Hi, guys! Thank you for agreeing to meet me today. Let’s start with a simple question. How would you describe Reface in a few words? 

Ivan: Everything started with a face-swap. We created state-of-the-art technology and made it possible to provide it to more than 180 million people. Reface is an app that allows users to swap faces in images, GIFs, and videos in seconds and with high accuracy. Moreover, in 2021 we developed more AI tools for personalized content, which allow us to animate faces, place faces on objects, and voice over them), empowering users to generate completely new and viral content. 

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