Principaux outils/plateformes Dataops en 2022

DataOps est un ensemble de pratiques, de processus et de technologies qui combine une perspective intégrée et orientée processus sur les données avec l’automatisation et les méthodes de l’ingénierie logicielle agile pour augmenter la vitesse, la collaboration et la qualité tout en encourageant une culture d’amélioration continue dans l’analyse des données. DataOps a commencé comme une liste de meilleures pratiques, mais a maintenant évolué vers une approche nouvelle et distinctive de l’analyse des données. DataOps reconnaît la relation entre l’équipe des opérations informatiques et l’équipe d’analyse des données et l’applique à l’ensemble du cycle de vie des données, de la préparation des données au reporting.

La méthodologie Agile est incluse dans DataOps pour accélérer le développement de l’analyse tout en restant en ligne avec les objectifs de l’entreprise.

La vitesse, la qualité, la prévisibilité et l’évolutivité de l’ingénierie et du déploiement de logiciels ont augmenté en raison du développement de logiciels et de l’intégration des opérations informatiques. DataOps essaie d’appliquer les techniques DevOps à l’analyse de données pour apporter les mêmes améliorations. En utilisant des ressources informatiques à la demande et en automatisant les tests et le déploiement de logiciels, DevOps se concentre sur la livraison continue.

SPC est une technique de contrôle de processus statistique que DataOps utilise pour surveiller et gérer le pipeline d’analyse de données. Les données passant par un système opérationnel sont surveillées en permanence et testées pour leur fonctionnalité avec SPC. L’équipe d’analyse de données peut être avertie d’une anomalie par une alerte automatique.

Une technologie, une architecture, un outil, un langage ou un cadre spécifique n’est pas requis pour que DataOps fonctionne. Les outils DataOps encouragent la coordination, la qualité, la sécurité, l’accessibilité et la facilité d’utilisation.

Pourquoi les outils DataOps sont-ils importants ?

La création de valeur commerciale est l’objectif principal des opérations de données, qui va au-delà de la simple gestion de fragments de données. Cette méthodologie combine des logiciels et des composants liés aux données pour exécuter des activités commerciales. Il est construit de manière plus sophistiquée à l’aide de DevOps, une technique couramment utilisée pour accélérer le développement de logiciels.

Malgré l’évolution de la sémantique et des infrastructures des environnements de données, vous pouvez fournir plus rapidement des services de données nouveaux et existants à l’aide des outils DataOps. Les outils DataOps facilitent également la communication entre les applications à l’aide de technologies dynamiques. De plus, les solutions transforment l’informatique décisionnelle maladroite en une capacité d’analyse en temps réel démocratisée, libérant ainsi un potentiel plus important.

Génie

L’outil DataOps, créé par Netflix, est un moteur open source qui fournit des services pour l’orchestration distribuée des tâches. Cet outil propose des API RESTful pour les développeurs qui cherchent à effectuer une variété de tâches Big Data avec Hive, Hadoop, Presto et Spark. De plus, Genie propose des API pour les clusters d’informatique distribuée qui gèrent les informations.

Cornemuseur

Piper est une collection d’outils d’exploitation de données basés sur l’apprentissage automatique qui aident les entreprises à lire les données plus rapidement et plus efficacement. Pipper, qui se concentre sur l’IA, permet aux entreprises de réduire les délais d’exécution des opérations de données et gère l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel grâce à ses applications de données pré-packagées. Cette solution rend les données accessibles via une gamme d’API simples à intégrer aux actifs numériques de l’organisation. De plus, il combine le traitement par lots et en temps réel pour fournir les technologies de données les plus remarquables et une assistance complète.

Flux d’air

Ce formulaire a été initialement créé par Airbnb pour planifier et suivre leurs flux de travail. En considérant les processus de données comme des DAG, Apache Airflow, une plateforme DataOps open-source, gère les flux de travail complexes dans n’importe quelle entreprise (Graphiques acycliques dirigés). Les entreprises peuvent désormais utiliser ce programme open source pour contrôler leur traitement de données sur macOS, Linux et Windows.

Naveego

En fusionnant toutes les données de l’entreprise d’une manière typiquement centrée sur l’entreprise, Naveego est une plateforme d’intégration de données cloud qui permet aux entreprises de prendre des décisions commerciales précises. Vous pouvez rapidement vérifier et valider toutes les données que votre entreprise a stockées avec Naveego tout en maintenant la sécurité. Les données stockées sont nettoyées par ce programme afin que les scientifiques des données puissent les utiliser à des fins d’analyse.

PremierEigen

FirstEigen est une plate-forme d’apprentissage automatique qui offre une évaluation et une mise en correspondance approfondies de la qualité des données basées sur l’auto-apprentissage. Notre plate-forme peut évaluer des données massives après avoir utilisé des algorithmes ML avancés pour en savoir plus sur les comportements et les modèles de qualité des données en seulement trois clics. Les organisations peuvent utiliser FirstEigen pour garantir la qualité, l’exhaustivité et l’intégrité de leurs données lors de leur transfert entre différents systèmes informatiques.

RightData

Dextrus et RDt sont les deux plates-formes utilisées par RightData pour son outil. Les services de test, de réconciliation et de validation des données proposés par cette plateforme DataOps sont pratiques et évolutifs. Les utilisateurs peuvent créer, mettre en œuvre et automatiser des processus de rapprochement et de validation des données avec peu ou pas de connaissances en programmation pour garantir la qualité, la fiabilité, la cohérence des données et prévenir les problèmes de conformité.

L’ingestion, la purification, la transformation, l’analyse et la modélisation de l’apprentissage automatique des données sont toutes effectuées par Dextrus, une solution en libre-service. Le test, le rapprochement et la validation des données sont possibles à l’aide de l’outil RightData.

Badook

Puisqu’il leur permet de créer des tests automatisés pour les ensembles de données utilisés dans la formation et le test des modèles de données, Badook est un outil très apprécié des scientifiques des données. Ils peuvent valider automatiquement les données avec cet outil, et cela accélère également le processus de développement des informations.

DataKitchen

DataKitchen, l’un des produits DataOps les plus appréciés, fonctionne mieux pour automatiser et organiser les personnes, les environnements et les outils dans toute l’entreprise en ce qui concerne l’analyse des données. DataKitchen s’occupe de tout, y compris les tests, l’orchestration, le développement et le déploiement. En utilisant cette plate-forme, votre entreprise peut lancer de nouvelles fonctionnalités avec presque zéro défaut plus rapidement que vos concurrents. DataKitchen permet aux entreprises de créer des environnements de travail qui se répètent rapidement afin que les équipes puissent expérimenter sans interrompre la production. Les trois principaux composants du pipeline de qualité de DataKitchen sont les données, l’affichage et la valeur. Il est crucial de réaliser que cet outil permet d’accéder à un canal en utilisant du code Python, de le transformer en SQL, de concevoir un modèle en R, de le visualiser dans un Workbook et d’obtenir des rapports au format Tableau.

Lentiq

Cet outil de déploiement de modèle de données fonctionne dans un environnement de service pour les petites équipes. Votre équipe peut ingérer des données en temps réel, les évaluer et communiquer des résultats perspicaces en utilisant Lentiq pour exécuter la science des données et l’analyse à l’échelle de votre choix dans les nuages. Votre équipe peut former, créer et partager des modèles à l’aide de Lentiq, et elle peut innover sans limites. Pour les modèles de formation sur Lentiq, les notebooks Jupyter sont conseillés.

Composable.ai

La première plateforme DataOps qui offre une solution de bout en bout pour la gestion des applications de données est Composable DataOps, une plateforme d’analyse en tant que service. Les utilisateurs de son interface de développement low-code peuvent configurer l’ingénierie des données, combiner des données en temps réel à partir de nombreuses sources et créer des produits basés sur les données à l’aide de sa plateforme d’IA.

Ces transformations et analyses évolutives peuvent être réalisées rapidement par Composable en utilisant AWS, Microsoft Azure et GCP dans le cloud. Composable propose également une option de déploiement sur site qui ne nécessite pas de dépendances externes. L’option de libre-service, cependant, n’est accessible que via AWS et Azure.

K2View

Pour rendre les données client facilement accessibles pour l’analyse, cet outil DataOps rassemble des informations provenant de divers systèmes, les transforme et les stocke dans une micro-base de données brevetée. Ces micro-bases de données sont individuellement compressées et cryptées pour améliorer l’efficacité et la sécurité des données.

L’architecture distribuée multi-nœuds de cette plate-forme permet un déploiement sur site ou dans le cloud peu coûteux.

Tengu

Un outil DataOps low-code appelé Tengu est conçu pour les experts et les non-experts en données. L’entreprise propose des services pour aider les entreprises à comprendre et à maximiser la valeur de leurs données. Pour développer leurs flux de travail, Tengu fournit également une alternative en libre-service aux équipes de données actuelles. De plus, les utilisateurs peuvent intégrer de nombreux outils grâce à son support. Les deux sur site et dans le cloud sont des options pour cette plate-forme.

Hub d’intelligence à octet élevé

Cette solution DataOps est conçue pour les données industrielles, qui consistent en des quantités massives de données diverses produites rapidement. Il connecte de nombreux systèmes et s’exécute sur site à la périphérie (près de la source de données) pour transformer les données brutes en connaissances pertinentes avec des modèles réutilisables.

Ensembles de flux

Les utilisateurs peuvent rapidement concevoir, créer et déployer des pipelines de données avec StreamSets pour fournir des données pour l’analyse en temps réel. Le déploiement et la mise à l’échelle en périphérie, sur site ou dans le cloud sont des options pour les utilisateurs. La conception, le test et le déploiement d’un pipeline visuel peuvent assumer le rôle d’une expertise spécialisée en codage. Obtenez une carte en temps réel avec des métriques, des alertes et des fonctionnalités d’exploration.

Recensement

Avec l’ETL inversé (extraire, transformer, charger), Census est la meilleure plate-forme d’analyse opérationnelle et fournit un site unique et fiable pour intégrer les données d’entrepôt dans les applications régulières. Il connecte les données de tous vos outils de mise sur le marché. Il se trouve au-dessus de votre entrepôt existant, permettant à chacun dans votre entreprise d’agir sur des informations fiables sans avoir besoin d’une assistance informatique ou de scripts spéciaux.

Grâce aux améliorations de performances apportées par les clients de Census, notamment une augmentation de 10 fois de la productivité des ventes grâce à une réduction de 98 % du temps d’assistance, plus de 50 millions d’utilisateurs bénéficient désormais d’un marketing personnalisé. De plus, Census est préféré par de nombreuses organisations contemporaines en raison de sa fiabilité, de ses performances et de sa sécurité.

Données de Mozart

Mozart Data est une simple pile de données prête à l’emploi qui peut vous aider à collecter, organiser et préparer vos données pour analyse sans avoir besoin d’expertise technique.

Vos données cloisonnées, non structurées et encombrées de toute taille et complexité peuvent être préparées pour l’analyse en quelques clics, requêtes SQL et quelques heures. De plus, Mozart Data offre aux scientifiques des données une interface Web pour travailler avec des données dans de nombreux formats, tels que JSON, CSV et SQL.

Mozart Data est également simple à configurer et à utiliser. Il s’interface avec plusieurs sources de données, notamment Cassandra, Apache Kafka, MongoDB et Amazon SNS. De plus, Mozart Data offre aux data scientists une couche de modélisation de données flexible qui leur permet d’interagir avec les données de différentes manières.

Plate-forme Databricks Lakehouse

Utilisant une interface Web, une interface de ligne de commande et un SDK, la plate-forme Databricks Lakehouse est une plate-forme complète de gestion de données qui réunit des cas d’utilisation d’intelligence artificielle (IA) et d’entreposage de données sur une seule plate-forme (kit de développement logiciel). Data Science, SQL Analytics, Data Engineering et Delta Lake comprennent l’ensemble des cinq modules. Grâce au module Data Engineering, les analystes métier, les data scientists et les ingénieurs peuvent collaborer sur des projets data dans un espace de travail unique.

La plate-forme automatise la création et la maintenance des pipelines et l’exécution des opérations ETL directement sur un lac de données, ce qui permet aux ingénieurs de données de se concentrer sur la qualité et la fiabilité pour fournir des données pertinentes.

dossier de données

Une plate-forme d’observabilité des données appelée Datafold aide les entreprises à prévenir les catastrophes de données. Il peut évaluer, identifier et enquêter sur les problèmes de qualité des données avant qu’ils n’affectent la sortie.

Les catastrophes de données peuvent être évitées grâce à la capacité de surveillance des données en temps réel de Datafold, qui permet une détection rapide des problèmes. Il associe l’IA et l’apprentissage automatique pour donner des informations analytiques en temps réel, permettant aux scientifiques des données de tirer des conclusions précises à partir de quantités massives de données.

dbt

Un programme de ligne de commande open source appelé dbt Core permet à toute personne ayant une compréhension de base de SQL de créer des pipelines de données fiables. En utilisant les meilleures pratiques d’ingénierie logicielle telles que la portabilité, la modularité, la documentation et le CI/CD (intégration et livraison continues), la méthodologie de transformation dbt permet aux entreprises de déployer rapidement du code d’analyse.


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Prathamesh Ingle est rédacteur de contenu consultant chez MarktechPost. Il est ingénieur en mécanique et travaille comme analyste de données. Il est également un praticien de l’IA et un Data Scientist certifié avec un intérêt pour les applications de l’IA. Il est enthousiaste à l’idée d’explorer de nouvelles technologies et avancées avec leurs applications réelles


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