AlgoEngine : bibliothèque d'algorithmes | Loamics

Opter pour le LOAMICS-AlgoEngine pour l'ingénierie de vos données, c'est réduire le nombre de vos contacts techniques. Cette simplification a un impact technologique sur le déploiement de vos solutions. Vous avez moins d'outils à utiliser, l'assistance aux collaborateurs est réduite, et la maintenance est moins complexe. Cette simplification à plusieurs niveaux permet une meilleure interopérabilité. AlgoEngine offre un accès pertinent aux données en termes d'utilisation et de contrôle. Cette aide à la décision facilitée augmente le niveau de ROI en termes de temps et d'outils. La sécurité de l'ensemble est renforcée par celle du cloud.

Qu'est-ce qu'une ingénierie de données ?

L’ingénierie des données se concentre sur la conception et la structuration des flux de données afin qu’ils puissent être exploités à leur plein potentiel. Compte tenu du nombre croissant de flux de données et de la quantité de données, cette phase du processus de traitement des données est critique. Gartner, le cabinet de conseil leader dans le domaine, définit l’ingénierie des données ainsi :

« L’ingénierie des données est la discipline qui consiste à rendre les bonnes données accessibles et disponibles pour différents types de consommateurs de données. »

Elle concerne les scientifiques des données, des analystes commerciaux, des analystes de données et de nombreux autres acteurs dans l’entreprise.

Organiser, structurer et sélectionner des données

Le but de l'ingénierie des données est de choisir, classer et organiser les données de manière à garantir leur qualité et leur utilité. Par conséquent, l'ingénierie des données est un complément nécessaire à la science des données. Les deux disciplines autrefois combinées sont désormais distinctes. Les entreprises qui n'adoptent pas l'ingénierie des données risquent de se noyer sous le poids de données inutiles. Vous souvenez-vous de l'expression "trouver une aiguille dans une botte de foin" ? C'est un excellent exemple de l'une des fonctions les plus importantes de l'ingénierie des données. Le travail de l'ingénieur de données consiste à trouver, accéder et utiliser les informations pertinentes.

Pipelines de données et modèles de science des données

La construction de pipelines de données est ainsi au cœur de l'ingénierie des données. Les ingénieurs de données, comme les autres types d'ingénieurs, conçoivent et construisent des bâtiments. L'ingénierie des données doit permettre à la fois l'évolutivité et la sécurité. La création de modèles de science des données est une autre composante de l'ingénierie des données. De nombreuses technologies sont apparues ces dernières années pour aider dans ce domaine du travail. C'est notamment le cas de LOAMICS-Suite Totale et de son module AlgoEngine.

Collecter, traiter et analyser les données en temps réel

Les données se multiplient de façon exponentielle. Les données appropriées sont nécessaires pour prendre les meilleures décisions. Tous les professionnels de la science des données sont conscients du « Garbage in, garbage out », comme le dit l’adage dans l’industrie.

En conséquence, l’ingénierie des données est principalement utilisée au niveau des processus ETL/ELT et de la structuration des bases de données en lacs de données. Il existe différents principaux domaines de travail :

Obtention d'informations à partir de diverses sources (ETL). L'ingénieur de données peut travailler avec des logiciels préexistants ou créer le sien.

Structuration des jeux de données, vous supervisez

Identifier et éliminer les données erronées ou non pertinentes

Normaliser les données pour faciliter leur traitement

Ce travail d’organisation est primordial. La proportion d’initiatives impliquant la science des données qui parviennent à la production est d’environ 87%. L‘un des principaux facteurs contribuant au faible taux de réussite est que les données existent sous différents formats, dans différentes unités et à différents niveaux de protection. Ainsi, les données doivent être collectées et nettoyées pour permettre leur utilisation. La collecte, le traitement et l’analyse des données en temps réel sont essentiels pour l’avancement de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Assurer le bon fonctionnement, la haute qualité des données, en particulier les données sur la formation, a une influence significative.

Connectez les algorithmes à vos données

Le Machine Learning est un ensemble de techniques utilisées par les Data Scientists dont on a beaucoup parlé ces dernières années.

Ses applications sont variées et très prometteuses. LOAMICS-AlgoEngine met à votre disposition tous les algorithmes vous permettant de connecter vos données à ces algorithmes révolutionnaires.

Il connecte les données du lac de données aux applications de visualisation, aux tableaux de bord et aux analyses prédictives que vous souhaitez développer.

Les modèles ML relient vos données aux résultats

Une fois que votre data scientist a collecté, nettoyé et extrait les données, il peut créer un modèle d’apprentissage automatique. Ce modèle relie les données qu’il reçoit en entrée aux résultats qu’il obtient en sortie. Au lieu d’effectuer des calculs à l’aide d’algorithmes traditionnels, il établit un lien statistique entre les nouvelles données pour produire de nouveaux résultats. Cette connexion entre les données, via des algorithmes ML, est appelée apprentissage. En fait, vos modèles peuvent être ré-entraînés sur des données plus récentes pour fournir des prédictions encore plus précises et pertinentes. C’est toute cette magie sur les données que LOAMICS-AlgoEngine peut accomplir. Le module est également capable de déployer des algorithmes traditionnels qui ont fait leurs preuves dans le passé.

Découvrez nos autres logiciels

AlgoEngine fait partie de la LOAMICS-Suite Totale et en est en fait son troisième et dernier module. Ce dernier maillon de la chaîne, ultime étape du pipeline informatique, s'appuie sur deux autres logiciels. DataCollect collecte des données de n'importe quelle source, dans n'importe quel format et en temps réel. Ensuite, il y a DataLake, qui, comme son nom l'indique, est le logiciel de stockage qui fonctionne en synergie avec votre instance cloud pour fournir un accès sécurisé aux données de votre entreprise.

Notre logiciel évolue constamment en termes de technologie. Nous renforçons actuellement nos capacités de virtualisation dans le cloud, augmentons la sécurité des données clients et développons nos capacités d'IA. Notre logiciel offre un accès simplifié aux données, ce qui facilite et accélère la création de valeur. La sécurité des actifs de données de l'entreprise permet une gouvernance plus stricte.

Cet accès simplifié aux données améliore également la collaboration d'équipe et le partage d'informations. Toutes les entreprises utilisant LOAMICS AlgoEngine peuvent bénéficier de la facilité de traitement des données. L'origine et les conditions de collecte n'ont pas d'incidence sur l'utilisation des données. L'interopérabilité entre les outils et les usages permet un nombre illimité de types de déploiement.

Nos autres logiciels

01 DataCollect

Collecter et ingérer des données brutes en temps réel (quels que soient le volume, les sources ou le format), pour les transformer très simplement en données enrichies homogènes, efficaces et précieuses, prêtes pour la visualisation des données et les premiers niveaux d'analyse.

02 DataLake

Fournir un accès à toutes les métadonnées (données contextuelles) dans un système de valeurs clés. Stocker et accéder aux données propriétaires dans un système unique, élastique et évolutif, hébergé au sein de l'organisation. Les données sont prêtes à être exposées sans qu'il soit nécessaire de les répliquer. Ces données sont préparées pour l'analyse et l'intelligence artificielle.