Dashboard Engine de Think Big permet l'accès rapide à Hadoop

Dans le but de doter Hadoop de fonctionnalités de reporting rapides et professionnelles, Think Big, une société Teradata (NYSE : TDC), vient de lancer Dashboard Engine for Hadoop. Grâce à Dashboard Engine for Hadoop, les entreprises peuvent désormais accéder rapidement aux big data et en établir des rapports à partir de « data lakes » basés sur Hadoop, afin de prendre rapidement des décisions commerciales.

« Il existe un flux ininterrompu de données, issues des navigateurs Web, des décodeurs et des centres de contact, qui atterrissent souvent dans Hadoop, mais ne sont pas toujours analysées en aval », déclare Ron Bodkin, le président de Think Big, une société Teradata. « Dashboard Engine for Hadoop offre pour la première fois aux entreprises la possibilité d'obtenir en moins d'une seconde une synthèse des données Hadoop, sans devoir recourir à des processus de conversion et de modélisation. »

Depuis des décennies, les tableaux de bord et les synthèses cumulées de traitement analytique en ligne (OLAP) jouent un rôle sur le marché de la veille économique. Mais jusqu'à présent, personne ne proposait une analyse sur mesure de la synthèse OLAP de big data multi-structurés. En guise de technologie complémentaire de l'écosystème analytique, Hadoop contribue à faire face aux besoins des big data, tandis que Dashboard Engine for Hadoop accélère la création de rapports à partir de data lakes. Il distille plusieurs téraoctets de données par heure en des milliards d'agrégats, qui peuvent ensuite être interrogés par les utilisateurs professionnels en moins d'une seconde à l'aide d'une solution de veille économique. Dashboard Engine for Hadoop est en mesure d'absorber les nouvelles données à une cadence exceptionnelle, sans exiger des utilisateurs professionnels qu'ils attendent le rechargement des données ou l'actualisation des calculs de cube OLAP. Qui plus est, Dashboard Engine for Hadoop gère de nombreuses formes de données multi-structurées, telles que des parcours de navigation, des journaux de téléphone mobile, des données de capteurs et JSON (JavaScript Object Notation).

Dans le cadre de l'assistance Dashboard Engine for Hadoop, Think Big propose des services experts d'installation et de mise en œuvre, visant à aider les entreprises à développer une solution adaptée à leurs besoins métier spécifiques.

La possibilité d'élaborer des rapports d'événements en temps réel dans Hadoop permet aux clients de prendre des décisions plus avisées, basées sur des données concrètes. Exemples :
· Les groupes hospitaliers peuvent exploiter les données sanitaires pour suivre le recours aux fournisseurs, comprendre les tendances de prescription et surveiller l'arrivée de maladies.
· Les fabricants sont en mesure de surveiller les données de capteurs pour comprendre quels produits, composants, configurations ou pièces ne sont pas fiables et tombent en panne au fil du temps.
· Les entreprises fournissant aux consommateurs des décodeurs ou d'autres équipements sont en mesure de mieux comprendre les tendances de consommation en temps réel.
· Les revendeurs peuvent suivre rapidement les réactions des clients aux annonces et leur comportement sur site, et y réagir par des changements de stratégie marketing, par exemple en termes de campagnes e-mail, d'ajustement des prix et d'offres spéciales.

« Nos clients sont à la recherche de moyens pour mieux stocker et analyser les grandes quantités de données multi-structurées qui transitent par leur entreprise », explique Tony Cosentino, le vice-président et directeur de la recherche de Ventana Research. « Le moteur Dashboard Engine for Hadoop de Think Big aidera les entreprises à élaborer des rapports et analyser les données d'événements en quelques secondes, sans se préoccuper de leur volume. Nous voyons dans ce moteur de tableau de bord une réponse efficace à tout un éventail de besoins analytiques des big data. »

Dashboard Engine for Hadoop est actuellement proposé en version bêta et devrait être globalement disponible au cours du troisième trimestre.