Quelle est la frontière en tera-, peta- ou exa-octets entre
‘Normal’ Data et ‘Big’ Data?
Il n’y a pas de frontière explicite.
C’est la raison pour laquelle nous vous offrons deux types d’analyses de données: Standard/Normale ou Big Data.
Nous utilisons des outils d’analyses tels que STATA, SPSS, SAS, Python dans le cas d’analyse standard. Dès l’instant où vos outils informatiques ne peuvent plus gérer le flux énorme de données, nous basculons vers des outils modernes plus puissants tels que RHadoop of Spark. Dans les deux cas notre focus est l’exploration de méthodes statistiques afin d’acquérir de nouvelles connaissances susceptibles de faciliter votre décision.
Solutions en Data Science
Grace à l’exploitation d’algortithmes intelligents, nous pouvons vous aider à vos prises de décision…
ETUDES STATISTIQUES
Notre étude de recherche porte principalement sur l’analyse statistique des données. Au cours de l’analyse, l’accent est mis sur la recherche de relations statistiques dans le but d’identifier les tendances et les risques. Nous évaluons la qualité des données, les traitons et analysons. Les résultats sont présentés sous forme de tableaux, graphiques dans un rapport final pour le client. Pour cela nous exploitons des techniques d’analyse de données très avancées.
ANALYSES STATISTIQUES
Les résultats de nos études doivent respectées des exigences de qualité très sévères. De ce fait nous developpons des algorithmes avec les programmes STATA, SPSS ou R. Les analyses statistiques sont exécutées conforme au plan d’étude statistique.
MACHINE LEARNING
Grâce à l’apprentissage automatique, nous pouvons détecter des tendances et des liens statistiques, et ainsi créer des modèles pour faire des prédictions. Pour cela nous utilisons des outils informatiques tels que Python, Scikit-learn, R, Hadoop.
RESULTATS
Les résultats sont traduits en scénarios et conseils concrets. De plus, les informations les plus importantes sont résumées dans un rapport final.
Solutions en Big Data
OUTILS
Vous pouvez implémenter vos Big Data dans des OpenSource telles que Mongo, Apache. Nous utilisons R Hadoop et Spark pour traiter ces énormes quantités de données. Grâce aux techniques de MapReduce, les tâches d’un processus sont réparties entre plusieurs « Maps ». C’est un grand avantage en terme de rapidité car les données peuvent être transmises rapidement à l’utilisateur final.
AWS PLATE-FORME
Nous utilisons la plate-forme d’infrastructure à haute fiabilité Amazon Web Services (AWS). L’utilisation du cloud computing permet de réduire les coûts de dépenses informatiques en de ce fait ceux de votre étude.
DATA PRIVACY
La réglementation générale sur la protection des données (RGPD) est rentrée en vigueur en mai 2018. Notre partenaire
SMIT LEGAL soutient des entreprises et organisations (semi)étatiques telles que la Police autour des aspects juridiques relevant de la protection personnelle de données.
VISUALISATION et ANALYTICS
En utilisant des techniques de visualisation de données appropriées, le récit derrière vos Big Data est traduit au lecteur de la manière la plus fiable possible. Le choix des outils se porte sur Microsoft PowerBI, Tableau, Kibana, IBM SPSS. Les résultats de statistiques descriptives peuvent être resumées dans des graphiques.
