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BigData

BioMe – Application analytique Big Data

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Je partage avec vous aujourd’hui une vidéo en Français ! d’une des fonctionnalités phare de Pentaho.

Labellisée Streamline Data Refinery en interne, ce concept est une présentation de méthode de livraison des données Big Data à vos utilisateurs. Ce scénario se déroule en 3 étapes:

1/ Sélection des données souhaitées
Présenter à l’utilisateur un Dashboard contenant des Kpi’s générique de vos Data. Cela lui permet de définir les principaux éléments du périmètre cible de son analyse.
Il peut compléter ses choix avec autant de critères que vous lui proposerez.

2/ Préparation des données
Pentaho Data Integration (PDI) va prendre en compte les paramètres de l’utilisateur et dynamiquement filtrer les datasets utiles à rechercher dans votre Datalake on dans toutes sources de données imaginables.
Par la suite vous pouvez « automatiquement » annoter les données c’est à dire réellement créer un Metadata lisible pour votre utilisateur. Il s’agit bien ici d’un ETL qui va créer un dictionnaire de données pour qualifier vos hiérarchies d’axes d’analyse et vos principaux indicateurs et leurs attributs.

3/ Publication des données 
En fin de traitement, PDI va publier le nouveau Metadata sur la console utilisateur Pentaho et dans le cas présent alerter l’utilisateur depuis son application BioMe de la disponibilité des données.
Celui-ci pourra alors utiliser l’outil de discovery de Pentaho, Pentaho Analyzer qui est dans cet exemple « embarqué » dans l’application BioMe.

Enjoy!

BI, Visualizations

Après l’ETL & l’ELT découvrez l’ETR!

3 commentaires

Pentaho propose de repenser l’alimentation de vos visualisations.

Régulièrement le fer de lance d’un projet est un Dashboard qui vous permet de communiquer avec efficacité vers vos cibles et de leur proposer du contenu rapide et ergonomique.
C’est pour cela que Pentaho met en avant le concept d’ETR, Extract Transform Report

ETR

ETR

  • Extraire depuis n’importe quelles sources
  • Transformer et mélanger avec d’autres données dans un gestionnaire de flux
  • Utiliser dans un tableau de bord, des rapports ou des analyses.

Commentaires:

  • Le modèle ETR est très flexible car non lié à la modélisation du DWH
  • Peut utiliser des schémas NoSQL comme MongoDB par exemple
  • Les process de transformation peuvent augmenter indépendamment de ceux de stockage
  • Gérer l’alimentation des reports en mode graphique
    • C’est là un point essentiel car avec notre « Dashboard Framework » vous pouvez librement gérer toutes les spécificités Web de votre ou vos pages Dashboard
    • Utiliser nos nombreux composants « Ready to use » ou si besoin incorporer un composant spécifique
    • ET UTILISER n’importe quelle source de donnée au regard de l’ensemble des sources accessibles via notre ETL  Pentaho Data Integration = Fini les scripts SQL perdus au fin fond de plusieurs pages de code!

Au final, tous les pros dev web ne seront pas dépaysés et tous les pros BI verront là une solution idéale pour rendre « joli » l’affichage des KPIs.

A+