Articles

L'Impact de l'IoT sur l'Intégration des Données: Un Voyage Transformateur

L’Impact de l’IoT sur l’Intégration des Données: Un Voyage Transformateur

,

.

L’Internet des Objets (IoT) a révolutionné la manière dont les données sont intégrées et utilisées. Découvrez comment cette transformation a un impact sur le voyage!

La relation intrinsèque entre l’IoT et l’intégration des données

The challenge of data integration is compounded by the sheer volume of data generated by IoT devices. The sheer number of devices, combined with their ability to generate data at high speeds, has resulted in an exponential growth in the amount of data that needs to be managed. This data must be integrated, analyzed, and acted upon in real-time. To do this, organizations must develop a comprehensive architecture that can handle the scale and complexity of the data.

L’intrinsèque relation entre l’IoT et l’intégration des données

La prolifération des appareils IoT a ajouté une nouvelle dimension au paysage déjà complexe de la gestion des données. Ces appareils produisent une variété de types de données, telles que des données en série temporelle, des journaux structurés et semi-structurés et même du texte non structuré provenant d’interfaces utilisateur. Ainsi, l’intégration des données est maintenant chargée de quelque chose de bien plus complexe que simplement assimiler des bases de données et des stockages en nuage ; il s’agit de comprendre un monde connecté par des milliards d’appareils. Comme l’a judicieusement déclaré la scientifique des données Hilary Mason : « Les données sont le matériau brut de l’ère de l’information ». Et en effet, la qualité et la forme de ce « matériau brut » ont considérablement évolué avec l’avènement de l’IoT.

Le défi de l’intégration des données est amplifié par le volume phénoménal de données générées par les appareils IoT. Le nombre considérable d’appareils, combiné à leur capacité à générer des données à grande vitesse, a entraîné une croissance exponentielle de la quantité de données à gérer. Ces données doivent être intégrées, analysées et traitées en temps réel. Pour ce faire, les organisations doivent développer une architecture globale qui puisse gérer l’ampleur et la complexité des données.

L’architecture IoT pour l’intégration des données

Pour réussir à intégrer les données IoT, les organisations doivent mettre en place une architecture qui prend en compte la variété et la vitesse des données. Cette architecture doit être capable de collecter, stocker, traiter et analyser les données en temps réel. Elle doit également être capable d’intégrer les données provenant de sources diverses et hétérogènes. Les technologies modernes telles que le streaming en temps réel, le traitement distribué et le traitement par lots peuvent être utilisés pour mettre en œuvre cette architecture. Les technologies d’intégration des données telles que les outils d’ETL (Extraction, Transformation et Chargement) peuvent également être utilisés pour intégrer les données provenant de différents systèmes.

La mise en place d’une architecture IoT pour l’intégration des données est essentielle pour tirer parti des avantages offerts par l’IoT. Une architecture robuste permet aux organisations de collecter et d’analyser les données à grande échelle afin de prendre des décisions plus rapides et plus précises. Elle

Source de l’article sur DZONE

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

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

Source de l’article sur DZONE

/par

SAP S/4HANA, Microsoft SQL Integration and Hard Deletion Handling

,

This article will demonstrate the heterogeneous systems integration and building of the BI system and mainly talk about the DELTA load issues and how to overcome them. How can we compare the source table and target table when we cannot find a proper way to identify the changes in the source table using the SSIS ETL Tool?

Systems Used

  • SAP S/4HANA is an Enterprise Resource Planning (ERP) software package meant to cover all day-to-day processes of an enterprise, e.g., order-to-cash, procure-to-pay, finance & controlling request-to-service, and core capabilities. SAP HANA is a column-oriented, in-memory relational database that combines OLAP and OLTP operations into a single system.
  • SAP Landscape Transformation (SLT) Replication is a trigger-based data replication method in the HANA system. It is a perfect solution for replicating real-time data or schedule-based replication from SAP and non-SAP sources.
  • Azure SQL Database is a fully managed platform as a service (PaaS) database engine that handles most of the management functions offered by the database, including backups, patching, upgrading, and monitoring, with minimal user involvement.
  • SQL Server Integration Services (SSIS) is a platform for building enterprise-level data integration and transformation solutions. SSIS is used to integrate and establish the pipeline for ETL and solve complex business problems by copying or downloading files, loading data warehouses, cleansing, and mining data.
  • Power BI is an interactive data visualization software developed by Microsoft with a primary focus on business intelligence.

Business Requirement

Let us first talk about the business requirements. We have more than 20 different Point-of-Sale (POS) data from other online retailers like Target, Walmart, Amazon, Macy’s, Kohl’s, JC Penney, etc. Apart from this, the primary business transactions will happen in SAP S/4HANA, and business users will require the BI reports for analysis purposes.

Source de l’article sur DZONE

/par

Apache Kafka in the Insurance Industry

,

The rise of data in motion in the insurance industry is visible across all lines of business, including life, healthcare, travel, vehicle, and others. Apache Kafka changes how enterprises rethink data. This blog post explores use cases and architectures for event streaming. Real-world examples from Generali, Centene, Humana, and Tesla show innovative insurance-related data integration and stream processing in real-time.

Digital Transformation in the Insurance Industry

Most insurance companies have similar challenges:

Source de l’article sur DZONE

/par

What is ETL?

,

These days, companies have access to more data sources and formats than ever before: databases, websites, SaaS (software as a service) applications, and analytics tools, to name a few. Unfortunately, the ways businesses often store this data make it challenging to extract the valuable insights hidden within — especially when you need it for smarter data-driven business decision-making.

Standard reporting solutions such as Google Analytics and Mixpanel can help, but there comes a time when your data analysis needs to outgrow capacity. At this point, you might consider building a custom business intelligence (BI) solution, which will have the data integration layer as its foundation.

Source de l’article sur DZONE

/par

The Role of Relays In Big Data Integration

,

The very nature of big data integration requires an organization to become more flexible in some ways; particularly when gathering input and metrics from such varied sources as mobile apps, browser heuristics, A / V input, software logs, and more. The number of different methodologies, protocols, and formats that your organization needs to ingest while complying with both internal and government-mandated standards can be staggering.

Is there a clean and discreet way to achieve fast data integration and still reap all of the benefits of big data analytics?

Source de l’article sur DZONE

/par

Exploitez la puissance de SAP HANA dans vos applications, avec une licence full use

, ,

Avec la licence Enterprise Edition, vous accéderez sans restrictions à la base de données SAP HANA. Découvrez en quoi le passage à une licence full use peut être avantageux pour vos données et applications métiers.

Il y a 10 ans, SAP présentait un outil de gestion de bases de données de nouvelle génération, SAP HANA. Une offre présentant plusieurs caractéristiques clés :

  • In memory : les données sont lues et écrites en mémoire, pour des performances extrêmes
  • Orienté lignes : ce mode permet d’optimiser l’écriture (un enregistrement par ligne)
  • Orienté colonnes : ce mode facilite les requêtes (un type de données par colonne)

Cette double casquette ligne/colonne permet à SAP HANA d’adresser à la fois les traitements transactionnels et analytiques. Des technologies avancées gravitent autour de ce cœur : serveur d’applications, scripting, prédictif, Machine Learning, vues OLAP, graphes, gestion des données spatiales…

L’ensemble propose à la fois une connexion aux applications SAP (BICS) ou non (SQL et MDX). Il est également possible d’accéder à des sources de données tierces via Smart Data Streaming et Smart Data Access et aussi d’intégrer quasiment n’importe quel type de données, structurées ou non, jusqu’aux sources Hadoop, au travers de Smart Data Integration. Tout ceci est combiné avec des fonctions de partionning, de haute disponibilité, de répartition de charge, de parallélisation des requêtes, d’aide à la reprise d’activité, etc.

SAP HANA est aujourd’hui au cœur de nombreuses applications SAP. Il est également possible de l’utiliser en mode autonome. « Dans les deux cas, l’ensemble des fonctionnalités est disponible, car il n’existe qu’une seule version de SAP HANA », explique Olivier Demeusy, Director at Center of Excellence, EMEA North for SAP Business Technology Platform.

Runtime VS Enterprise

La principale différence entre SAP HANA Runtime Edition et SAP HANA Enterprise Edition réside dans le mode d’accès à la base de données et les restrictions s’y appliquant :

  • L’édition Runtime est conçue pour les applications SAP et ne peut être adressée qu’à travers ces applications
  • L’édition Enterprise est accessible sans restrictions depuis n’importe quel système ou application, SAP ou non.

La Runtime Edition n’autorise donc l’interaction avec la base de données qu’au travers des applications SAP, qui vont se charger de lancer les requêtes. L’Enterprise Edition est pour sa part accessible depuis les applications SAP, des applications tierces ou vos propres applicatifs métiers.

L’accès pourra se faire en direct au travers de requêtes SQL. Les fonctions d’intégration et de qualité de données pourront être librement exploitées, tout comme les moteurs avancés de SAP HANA. Enfin, de multiples ponts seront accessibles afin de lier du code métier à SAP HANA. Et ce jusqu’à l’hébergement de vos applications dans SAP HANA. SAP HANA XS Advanced permet en effet le développement d’applications natives SAP HANA, capables de fonctionner au plus près de la donnée.

Un changement de licence facilité

Passer de la Runtime Edition à l’Enterprise Edition est aisé, SAP HANA restant identique dans les deux cas. « Le passage d’une licence à l’autre ne se traduit par aucun changement technique », confirme Olivier Demeusy.

Le tarif comprend un coût d’acquisition et une maintenance annuelle. « Le tarif appliqué dépend directement du volume de données qui sera pris en charge par SAP HANA, avec un calcul effectué par blocs de 64 Go. » Que vous utilisiez une base de données de 500 Go ou de 20 To, vous aurez donc toujours la garantie de bénéficier d’une offre parfaitement ajustée.

The post Exploitez la puissance de SAP HANA dans vos applications, avec une licence full use appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par