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MapR offre une solution de data science en libre-service pour permettre l’exploitation du machine learning et de l’intelligence artificielle


Rédigé par Communiqué de MapR le 24 Octobre 2017

La nouvelle solution MapR Data Science Refinery et ses partenaires améliorent la précision des analyses, aidant les entreprises à prendre les bonnes décisions en temps réel.



MapR Technologies, Inc., fournisseur pionnier d’une plateforme pour tous les types de données dans chaque environnement cloud, annonce, à l’occasion de Spark Summit Europe, sa nouvelle solution MapR Data Science Refinery, offrant aux data scientists un moyen simple d’accéder à l’ensemble des données sur site afin de les analyser, de collaborer, de créer et de déployer des modèles d’apprentissage automatique sur MapR Converged Data Platform.

Grâce à un notebook adapté aux développeurs et à une large gamme d’outils de data science open source s’intégrant directement avec la plateforme MapR, MapR Data Science Refinery est facile à déployer au moyen d’un conteneur sécurisé, persistant et extensible qui peut être distribué à de nombreuses équipes travaillant dans ce domaine au sein d’environnements multitenants.

« Les solutions existantes de data science en libre-service présentent de nombreuses limitations qui les empêchent d’offrir des possibilités complètes en matière d’apprentissage automatique et de traitement », commente Anoop Dawar, vice-président marketing et gestion produits MapR. « MapR propose une offre intégrée évolutive dotée d’un accès natif à sa plateforme et d’une sécurité renforcée, immédiatement opérationnelle. Nous avons pour objectif de contribuer à améliorer la précision des analyses et de permettre aux data scientists d’être les agents du changement dans une économie où les données constituent la nouvelle matière première. »

MapR Data Science Refinery comprend un notebook complet pour la data science, compatible avec un vaste éventail d’outils open source, de moteurs de traitement et de requêtes, ainsi que de bibliothèques pour l’exploration, la collaboration et la visualisation. Rompant avec les silos dans les entreprises qui opèrent leur transformation numérique, MapR Data Science Refinery permet aux data scientists de collaborer plus efficacement avec les développeurs dans le cadre d’une équipe DataOps axée sur les données, afin de déployer des applications opérationnelles extrêmement performantes.

En outre, la plateforme MapR se caractérise par un namespace global et une capacité supérieure de réplication, ce qui la rend idéale pour le partage et la mise en miroir des référentiels de modèles et de notebooks. La plateforme MapR autorise la création de pipelines de machine learning en temps réel pour faciliter l’intégration de l’intelligence artificielle dans les workflows métiers à grande échelle.

Dans le prolongement de MapR Data Science Refinery, MapR travaillera en étroite collaboration avec des entreprises, telles que H20.ai, DataScience.com et C3IoT, en vue de fournir des outils analytiques supplémentaires, de machine learning ou autres, destinés à améliorer l’expérience du data scientist.

« H20 démocratise l’Intelligence artificielle pour les entreprises qui cherchent à monétiser les investissements réalisés dans leurs infrastructures de données », témoigne Sri Ambati, CEO de H20.ai. « Grâce à MapR et H20, les data scientists peuvent désormais exploiter la totalité des données, au lieu d’avoir à se contenter d’échantillons, et ainsi gagner en précision dans leurs prévisions en temps réel. Notre solution conjointe leur permet également de mettre en production des modèles d’apprentissage simples ou complexes sur la même plateforme interactive. »

MapR présente sa solution MapR Data Science Refinery sur son stand (n°207) à Spark Summit Europe, qui se déroule du 24 au 26 octobre au Convention Centre de Dublin. Le jeudi 26 octobre à 14h00, Rachel Silver, responsable produits data science et analytique pour MapR, interviendra sur le thème « Distilling Actionable Insights from your Data with MapR », abordant toutes les étapes du parcours d’une équipe de data scientists pour extraire des analyses en temps réel et les mettre en œuvre dans des applications intelligentes.




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