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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 avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

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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

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Multipliez la valeur métier de vos solutions SAP avec la SAP Business Technology Platform

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Entretien avec Pierre Yves Tohmé, Manager Avant-Vente SAP

 

Le SAP Discovery Center donne une définition synthétique et claire de ce qu’est la SAP Business Technology Platform : une plate-forme capable de transformer les données de l’entreprise en valeur métier (“to turn data into business value”). La SAP BTP permet de tirer le meilleur de vos solutions SAP, en participant à :

  • valoriser pleinement la data, issue de l’ERP SAP S/4HANA et d’autres solutions du SI de l’entreprise, venant de SAP ou d’autres éditeurs ;
  • mieux intégrer l’ERP dans le landscape IT de l’entreprise, que ce soit au niveau des documents, flux, messages ou évènements ;
  • étendre le champ de l’ERP, en lui permettant d’accéder plus largement à de nouveaux services : mobilité, IA, RPA, élaboration budgétaire, etc.
  • et, enfin, faciliter le passage à l’ERP SAP S/4HANA, au travers des services de la SAP Business Technology Platform.

Ce dernier point est crucial pour des déploiements de SAP S/4HANA sur le Cloud, les spécifiques étant alors déportés sur la SAP BTP, afin de ne pas modifier le cœur de l’ERP. C’est une des raisons pour lesquelles la SAP BTP est une des composantes fondamentales de l’offre RISE with SAP S/4HANA Cloud.

À noter, la SAP BTP n’est pas uniquement dédiée à l’ERP SAP S/4HANA. Elle apportera ses bénéfices à toute solution souhaitant s’appuyer sur une plate-forme proposant à la fois des fondations technologiques solides et innovantes, et des fondations business capables de manipuler les objets, vues, flux, règles et processus métiers de l’entreprise. Cet enracinement dans les métiers, c’est ce qui rend la SAP Business Technology Platform unique sur le marché. Mais aussi ce qui lui vaut son nom…

Une multitude de cas d’usage potentiels

Avec plus de 100 services disponibles et une capacité à s’interfacer avec n’importe quel applicatif métier, les usages de la SAP Business Technology Platform sont quasi illimités. Deux cas d’usage font régulièrement l’objet d’un travail de conseil et d’orientation très intéressant avec nos clients.

Beaucoup l’utilisent pour personnaliser les règles de leur ERP SAP S/4HANA. Avec notre nouvelle génération de solutions, nous souhaitons proposer une approche consistant à sanctuariser le cœur de l’ERP, les spécifiques étant déportés sur la SAP BTP. Une approche qui trouvera tout son sens pour les déploiements réalisés en mode cloud public. À cet effet, la SAP BTP propose un vaste ensemble de technologies permettant de créer et déployer du code dont notamment l’offre low code / no code SAP Build, mais aussi par exemple les SDK mobiles dédiés à Android et iOS.

La BTP propose aussi une alternative efficiente à la stratégie consistant à répliquer l’ensemble des données business dans un data lake sous un format brut. Avec la SAP BTP, les données sont exploitées là où elles se trouvent, en conservant leur profondeur et leur richesse avec la même capacité à les centraliser. A cette fin, la SAP Datasphere vient d’être annoncée sur le marché.

Comment adopter les services de la SAP BTP ?

Le SAP Discovery Center est le point d’entrée pour découvrir les services de la SAP BTP. La facturation se fait à l’usage, avec la possibilité d’entrer ou de sortir librement d’un service.

Notez que les organisations ayant opté pour l’offre RISE with SAP S/4HANA Cloud bénéficient de crédits d’usage de la SAP BTP. De quoi essayer des services, voire d’en supporter les premiers coûts, sans frais complémentaires.

 

La SAP BTP Skyroom a ete imaginee pour vous ! Lors de votre visite, vous pourrez combiner des expériences immersives et ludiques sur SAP BTP, avec des présentations, des démonstrations et de l’écoute de la part de nos experts.

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Source de l’article sur sap.com

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How Carbon Uses PrestoDB With Ahana to Power Real-Time Customer Dashboards

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The author, Jordan Hoggart, was not compensated by Ahana for this review.

The Background

At the base of Carbon’s real-time, first-party data platform is our analytics component, which combines a range of behavioral, contextual, and revenue data, which is then displayed within a dashboard in a series of charts, graphs, and breakdowns to give a visual representation of the most important actionable data. Whilst we pre-calculate as much of the information as possible, there are different filters that allow users to drill deeper into the data, which makes querying critical.

Source de l’article sur DZONE

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What is ETL?

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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

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6 Pillars of a Successful AI Strategy

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Machine learning and artificial intelligence, in general, have been on everyone’s lips for some time now. While the topic of AI is in the foreground in the media, most people (especially the management) still don’t know how machine learning is best applied.

Ultimately, machine learning can be described as a synergetic relationship between man and machine. Machine learning in practice requires the application of the scientific method and human communication skills. Successful companies have the analytical infrastructure, know-how, and close collaboration between analysts and business professionals to translate these synergies into ROI.

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Colocation vs. In-House Data Center: What’s Better for Your Business?

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Business storage and management are integral to the daily operations of a business. As your business grows, the question of data storage must be addressed. According to a recent Gartner report, the worldwide cloud services market is projected to grow by nearly 18 percent in 2019, totaling $214.3 billion. 

Despite the growing popularity of public cloud services, there are numerous convenient, affordable, and safe ways to store enterprise data, such as colocation and in-house data centers. Depending on the specific needs of your business, you may choose to prioritize factors like data control and overhead costs over convenience or vice versa. So, what is colocation, and how does it compare to in-house data centers?

Source de l’article sur DZONE

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