DES DONNÉES AUX ACTIFS.

Big Data avec Lobster_data.

Le module ETL/ELT optionnel de Lobster_data ne se limite pas à extraire les données des systèmes sources, mais les charge également dans les systèmes cibles. Il permet une transformation rapide des données non structurées dans le backend, le tout sur une seule plateforme. Vous pouvez effectuer un data mining pour vos outils de business intelligence en aval, soutenant ainsi de manière optimale tous vos processus grâce au machine learning.

ILS NOUS FONT CONFIANCE

Utiliser des masses de données en 5 étapes.

ETL ou ELT ne sont pas des concepts récents. Ils gagnent cependant en importance avec le développement d’architectures système comme Hadoop. Dans les deux cas, l’objectif est de transformer des données brutes en données commerciales, en passant par l’extraction, la transformation et le chargement. La différence réside dans la chronologie. Dans le cas de l’ETL, le formatage des données se fait avant le chargement dans le système cible, l’entrepôt de données (Data Warehouse). Tandis que dans l’ELT, la transformation est effectuée après le chargement dans le Data Lake. Pour l’ETL, les données sont donc chargées après nettoyage, tandis que pour l’ELT, elles sont chargées sans organisation préalable. Le choix de la meilleure solution dépend de votre objectif. Le module ETL/ELT de Lobster_data est adapté aux deux cas de figure.

Polyvalence
et performance.

Bien que très similaire, l’ETL et l’ELT ne se différencient que par la chronologie des événements. L’une ou l’autre seront plus indiquée selon la problématique.

Dans le cas de l’ETL, la transformation avant le chargement dans le data warehouse. Les données mises à disposition sont donc déjà enrichies et prêtes à être utilisées, mais limitées à l’objectif initial.

Dans le cas de l’ELT, en revanche, les données brutes ou légèrement préfiltrées sont directement transférées vers le système cible. Elles sont donc disponibles très rapidement, historiquement complètes et en plus grande quantité. Cependant, les informations ne sont pas immédiatement utilisables, car elles doivent d’abord être préparées pour l’analyse.

  • Stockage centralisé de données brutes provenant de différents domaines.
  • Accessibilité des données dans des data warehouses.
  • Accès facilité aux données via des catalogues de données
  • Création d’une base d’information sécurisée pour toute l’entreprise
  • Accès élargi à des données de haute qualité
  • Amélioration des prises de décision, en particulier pour les processus interdépartementaux
  • Analyse fiable de la situation commerciale
  • Grandes quantités de données formatées, uniformes, cohérentes et fiables pour générer des rapports
  • Identification de tendances et de schémas jusqu’alors non pris en charge dans l’entreprise
  • Réactivité améliorée aux changements du marché et internes
  • Optimisation des processus commerciaux basée sur les données
  • Amélioration de l’efficacité commerciale grâce à des décisions basées sur les données
  • Automatisation des processus décisionnels grâce à des analyses de données performantes et fiables
  • Soulagement des équipes et plus de temps pour les tâches essentielles
  • Utilisation de l’analyse prédictive et prescriptive pour meilleure anticipation
  • Renforcement de la résilience de l’entreprise
  • Utilisation de données de masse consolidées et sécurisées comme entrée
  • Analyse systématique des données pour identifier des modèles et des corrélations en vue de générer des algorithmes de prédiction (par exemple, analyse du comportement des clients pour mieux connaitre les décisions d’achat)
  • Utilisation du deep learning
  • Utilisation de la reconnaissance automatique de texte, d’images ou de sons

Génération de Big Data grâce aux appareils connectés

Traitement analytique des données

Surveillance des appareils IoT via des capteurs

Traitement des données pour une meilleure efficacité dans un contexte d’Industrie 4.0

Maintenance prédictive : Anticipation des besoins en entretien

Développement de nouveaux business models IoT

Analyse des données provenant de diverses sources pour le développement de produits et services personnalisés

It's all about the people.

Lobster développe et commercialise des solutions logicielles no-code pour la modernisation des entreprises. Lobster remet en question les conventions et repense la transformation numérique, se concentrant sur les personnes sans perdre de vue la rentabilité. Nos chiffres peuvent en attester.

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