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Vu l’augmentation de la quantité de données et de la complexité de ces dernières, des outils de plus en plus puissants sont nécessaires pour transformer les données brutes en informations exploitables. Grâce à Periscope Data de Sisense, les équipes d’analyse de données peuvent créer des pipelines de données dans le cloud, réaliser des analyses avancées en s’appuyant sur des langages qu’elles maîtrisent, comme SQL, Python et R, et même créer des visualisations personnalisées avancées afin de faciliter le partage d’informations.
Connectez-vous en toute simplicité à vos sources de données dans le cloud et renforcez votre visibilité ainsi que votre contrôle sur l’intégralité de votre pipeline de données.
Connectez-vous en toute sécurité à des entrepôts de données dans le cloud et intégrez-y vos informations afin de créer un seul emplacement de stockage pour l’ensemble de vos données.
Réduisez le temps d’exécution des requêtes en matérialisant les vues très complexes directement dans votre entrepôt de données dans le cloud, comme Redshift ou Snowflake. Ainsi, l’exécution prend quelques secondes, au lieu de plusieurs heures.
Réduisez les coûts de calcul grâce à diverses options de planification des vues qui vous permettent de contrôler totalement quand et comment vos données sont actualisées.
Grâce à nos puissants outils d’analytique avancée, passez de l’élaboration de rapports à partir de données passées à la prévision de l’évolution des KPI.
Parmi les fonctionnalités proposées qui s’avèrent très utiles, on trouve l’historique de révision des requêtes, la saisie semi-automatique, le formatage, les extraits de code et le mode exploration, qui vous permettent d’obtenir la réponse à vos requêtes en quelques secondes.
La fonctionnalité de résumé des statistiques intégrée à la solution vous permet de comprendre vos données en un coup d’œil afin d’identifier les tendances, les corrélations et les valeurs inattendues.
Comme l’environnement prend en charge le code SQL, R et Python, vous pouvez utiliser le langage de votre choix pour réaliser des analyses prédictives, avoir recours au traitement automatique du langage naturel et préparer vos données en vue de l’apprentissage machine, le tout sur une seule et même plateforme.
Créez des visualisations avancées et hautement personnalisables à l’aide de bibliothèques Python ou de paquets R comme plot.ly.
Grâce à l’intégration de Git, les équipes d’analyse de données disposent d’un système de contrôle de version avancé, de processus de gestion des versions et d’un accès aux fichiers pour tout le contenu généré par les utilisateurs.
Automatisez et gérez les changements en synchronisant tout le contenu généré par les utilisateurs via Git à l’aide de GitHub, de GitLab, de BitBucket ou de votre propre serveur Git.
Explorez à la fois des données brutes et modélisées pour répondre aux questions inattendues en quelques minutes à peine, en réutilisant des extraits de code courants afin d’éviter de perdre du temps à regénérer des modèles.
Répondez à des questions d’ordre commercial complexes et ambiguës sans devoir regénérer des modèles à l’avance. Les équipes d’analyse de données peuvent interroger les données directement dans la source et obtenir des réponses en un clin d’œil, même si les sources de données ou les hypothèses ont changé.
Enrichissez vos données modélisées à l’aide de nouvelles informations issues d’analyses ponctuelles afin d’appliquer rapidement votre analyse à d’autres hypothèses et de fournir à votre entreprise de précieux renseignements.
Utilisez des extraits et des vues pour centraliser le code et la logique internes fréquemment utilisés, ainsi que pour faciliter la collaboration avec les autres membres de votre équipe. Ainsi, l’équipe d’analyse de données peut se consacrer à des projets plus importants, sans devoir repartir de zéro à chaque fois.
Flexport est un transitaire agréé dédié aux équipes logistiques modernes qui transportent du fret dans le monde entier. Découvrez comment Flexport tire parti de Periscope Data de Sisense pour faire face aux imprévus et modifier ses itinéraires de navigation en quelques minutes.
Pared aide les restaurants à pourvoir les postes vacants. L’équipe dédiée à la science des données chez Pared utilise Periscope Data de Sisense pour faire passer ses projets d’analytique complexes à la vitesse supérieure grâce à l’intégration de Python et de R. Découvrez comment.
En s’appuyant sur les fonctionnalités de traitement du langage naturel et d’apprentissage machine offertes par Periscope Data de Sisense, l’équipe de Crisis Text Line dédiée à la science des données a identifié des problèmes récurrents à l’aide de modélisation des sujets et a créé une liste d’attente qui hiérarchise les messages entrants en fonction de leur gravité.
GitLab est une plateforme complète de DevOps qui s’est fixé pour objectif d’accélérer le cycle de vie des logiciels de 200 %. GitLab se sert de Periscope Data de Sisense pour rester agile, faire des requêtes SQL et mobiliser Python et R en vue de réaliser des analyses plus complexes.