QlikView et Big Data

Utilisez la puissance des analyses de Big Data pour utilisateurs professionnels

 

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QlikView – Les données volumineuses accessibles à tous

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L’analyse de données volumineuses permet de faciliter considérablement certains processus, parmi lesquels typiquement l’anticipation des nouvelles tendances du marché et la détection de la fraude. Mais à présent que la création de rapports et d’analyses n’est plus l’apanage des experts en données, et que le traitement et l’analyse des données durent beaucoup moins longtemps, les données volumineuses sont aussi accessibles aux utilisateurs professionnels.
Par exemple, un directeur général pourra être intéressé par un aperçu de toutes les lignes de produits de son entreprise, tandis qu’un chef de département dont la responsabilité se concentre sur un produit spécifique aura besoin de plus de détails, mais peut-être uniquement pour les régions sous son contrôle. Dans certains cas, par exemple lorsqu’un responsable du support doit effectuer des recherches parmi les contacts téléphoniques d’un client spécifique, il peut être nécessaire d’examiner les données brutes.

 

bigdata-visualArchitecture en mémoire de QlikView: un atout décisif pour l’analyse des données volumineuses

Grâce au moteur de données breveté de QlikView actif en mémoire, les données sont compressées avec un facteur 10, ce qui signifie que l’on peut enregistrer jusqu’à 2 To de données non compressées sur un serveur dont la mémoire n’excède pas 256 Go. Cela correspond à des milliards de lignes de données, traitées dans des temps de réponse seulement possibles avec les « architectures en mémoire ».

D’autres fonctions de QlikView telles que le « document chaining » (chaînage de documents) et le « binary load » (charge binaire) accélèrent le processus d’exploration des très grandes séries de données. C’est le chemin suivi par de nombreux clients de QlikView pour l’analyse de téraoctets de données qui sont enregistrées dans des entrepôts de données ou batteries Hadoop et systèmes d’archivage similaires.

 

 

Données volumineusesVotre entreprise a-t-elle déjà investi dans une infrastructure pour données volumineuses ? Alors, ne manquez pas d’utiliser QlikView Direct Discovery.

Pour les entreprises qui ont déjà investi dans un entrepôt de données de grande ampleur ou dans toute autre infrastructure pour données volumineuses, et qui ne souhaitent pas charger toutes leurs données dans le moteur de données de QlikView, QlikView Direct Discovery constitue une approche hybride utilisant tant les données en mémoire que les données extraites d’une source externe au moyen de requêtes dynamiques.

QlikView Direct Discovery a trois fonctions 

  1. La récupération directe de données depuis des archives volumineuses;
  2. La mise en cache du résultat des requêtes afin d’y accéder plus rapidement;
  3. La mémorisation des liens entre toutes ces données, où qu’elles se trouvent;

Grâce à cette approche hybride, les utilisateurs professionnels sont en mesure d’exploiter des données volumineuses sans connaissances en programmation, et il est possible d’ajouter du contexte et des perspectives tout en bénéficiant d’un niveau d’analyse extrêmement détaillé.  

 

 

 

Big Data sous contrôle avec QlikView

Consolidez les données pertinentes issues de plusieurs sources, y compris des archives de Big Data 
Choisissez la méthode la plus adaptée pour vous et votre infrastructure IT 
Utilisez de manière optimale les investissements existants dans l’infrastructure de Big Data ou les entrepôts de données 
Accédez à la modélisation complexe ou à la programmation de Big Data 
Recherchez des associations entre Big Data et traditionnelles 
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