De la collecte de la donnée à son exploitation : retour sur une architecture big data scalable

Lorsque l’on gère un parc avec des équipements mobiles connectés (outils, colis, flotte de transport…), le suivi en temps réel, la géolocalisation, l’état du matériel, son usage… sont autant de données qu’il est utile voire nécessaire de suivre pour piloter son activité. Mais dans le cas où l’on veut suivre temporellement plusieurs milliers d’assets qui ne sont pas statiques, on ne peut pas compter sur une réception des données permanente. En effet, un asset peut perdre le réseau.

Comment concevoir alors une chaîne de récupération, traitement et restitution de la donnée qui soit capable d’intégrer et d’effectuer des requêtes à l’échelle du big data ?

Dans ce webinar, nous avons réuni trois experts pour décrypter les enjeux et les solutions envisageables pour un projet big data réussi. A travers leur retour d’expérience, Jacques Le Conte, CEO de Kuzzle, Jérémy Bressand et Emmanuel Seban, tous deux Data Managers chez Kaliop, reviendront sur les facteurs clés de succès d’une architecture robuste et scalable qui permet de collecter, grâce à l’IoT, et d’agréger et de traiter un grand volume de données hétérogènes, pour piloter efficacement son activité. 

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Au programme de ce webinar, 45 minutes pour découvrir un modèle de traitement de données efficace et scalable :

• Comment une plateforme IoT et Data Science permet un suivi temps réel et prédictif des activités grâce au déploiement de capteurs et au traitement massif de la donnée ?
• Quelles sont les clés pour organiser la données de manière intelligente et optimale ?
• Mise à disposition de la donnée : le choix du data lake
• Kuzzle, Kafka, Spark : comment ces technologies Open-Source permettent de déployer rapidement un projet à grande échelle et d’assurer la qualité d’une information qui est par nature déstructurée ? 

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