# Meilleur Logiciel d'analyse des mégadonnées *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Les logiciels d'analyse de big data fournissent des informations sur de grands ensembles de données complexes collectées à partir de clusters de big data, aidant les utilisateurs professionnels à comprendre les tendances, les modèles et les anomalies des données grâce à des visualisations, des rapports et des tableaux de bord, nécessitant souvent des langages de requête pour extraire des données de systèmes de fichiers non structurés. ### Capacités principales des logiciels d'analyse de big data Pour être inclus dans la catégorie des logiciels d'analyse de big data, un produit doit : - Consommer des données, interroger des systèmes de fichiers et se connecter directement à des clusters de big data - Permettre aux utilisateurs de préparer des ensembles de données complexes en visualisations de données utiles et compréhensibles - Créer des rapports, des visualisations et des tableaux de bord applicables aux entreprises basés sur les découvertes à l'intérieur des ensembles de données ### Cas d'utilisation courants des logiciels d'analyse de big data Les ingénieurs de données, les analystes et les équipes de business intelligence utilisent les logiciels d'analyse de big data pour extraire de la valeur des environnements de données non structurées à grande échelle. Les cas d'utilisation courants incluent : - Interroger et analyser de grands clusters de données Hadoop ou distribués pour faire émerger des insights commerciaux - Détecter des modèles et des anomalies dans des ensembles de données à haut volume pour la prise de décision opérationnelle ou stratégique - Construire des graphiques et des tableaux de bord en libre-service pour les parties prenantes non techniques à partir de sources de big data ### Comment les logiciels d'analyse de big data se distinguent des autres outils Les logiciels d'analyse de big data se concentrent uniquement sur la manipulation de clusters de données complexes et à grande échelle en visualisations compréhensibles, les différenciant des [plateformes d'analyse](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), qui prennent en charge une large gamme de sources de données et de connecteurs au-delà du big data. Les deux catégories sont mutuellement exclusives. Les outils d'analyse de big data sont couramment utilisés dans les entreprises utilisant Hadoop en conjonction avec des [logiciels de traitement et de distribution de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) et s'intègrent avec des [logiciels d'entrepôt de données](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) comme le hub central pour les données intégrées. Certaines solutions exploitent également [l'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/machine-learning) et le [traitement du langage naturel](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) pour permettre des requêtes en langage naturel. ### Informations de G2 sur les logiciels d'analyse de big data Basé sur les tendances de catégorie sur G2, la flexibilité des requêtes et l'évolutivité pour de grands ensembles de données se démarquent comme des capacités remarquables. La génération plus rapide d'insights à partir d'environnements de données complexes se distingue comme le principal avantage de l'adoption. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 109 ## Trust & Credibility Stats **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 7,400+ Avis authentiques - 109+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Best Logiciel d'analyse des mégadonnées At A Glance - **Leader :** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Meilleur performeur :** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/fr/products/kyvos-semantic-layer/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [Snowflake](https://www.g2.com/fr/products/snowflake/reviews) - **Tendance :** [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigquery/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx, grâce à sa plateforme Alteryx One, aide les entreprises à transformer des données complexes et déconnectées en un état propre et prêt pour l'IA. 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[Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigquery/reviews) BigQuery est une plateforme d'analyse de données entièrement gérée et prête pour l'IA qui vous aide à maximiser la valeur de vos données et est conçue pour être multi-moteur, multi-format et multi-cloud. 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[Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) Databricks est l'entreprise de données et d'IA. Plus de 20 000 organisations dans le monde entier — y compris adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever, et plus de 60 % du Fortune 500 — comptent sur Databricks pour construire et développer des applications de données et d'IA, des analyses et des agents. Basée à San Francisco avec plus de 30 bureaux à travers le monde, Databricks offre une plateforme d'intelligence des données unifiée qui inclut Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase et Unity Catalog. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 736 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/databricks-inc) - **Site Web de l'entreprise:** https://databricks.com - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (89,652 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur de données senior - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers - **Company Size:** 44% Entreprise, 40% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Caractéristiques (288 reviews) - Facilité d'utilisation (278 reviews) - Intégrations (189 reviews) - Collaboration (150 reviews) - Gestion des données (150 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (112 reviews) - Cher (97 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (96 reviews) - Fonctionnalités manquantes (69 reviews) - Complexité (64 reviews) ### 3. [Snowflake](https://www.g2.com/fr/products/snowflake/reviews) Snowflake permet à chaque organisation de mobiliser leurs données avec le AI Data Cloud de Snowflake. Les clients utilisent le AI Data Cloud pour unir des données cloisonnées, découvrir et partager des données en toute sécurité, alimenter des applications de données et exécuter divers charges de travail d'IA/ML et d'analytique. Où que se trouvent les données ou les utilisateurs, Snowflake offre une expérience de données unique qui s'étend sur plusieurs clouds et géographies. Des milliers de clients dans de nombreuses industries, y compris 691 des 2000 plus grandes entreprises mondiales de Forbes en 2023 (G2K) au 31 janvier, utilisent le AI Data Cloud de Snowflake pour dynamiser leurs entreprises. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 670 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/snowflake-inc) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.snowflake.com - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (240 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Analyste de données - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 44% Marché intermédiaire, 43% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (89 reviews) - Évolutivité (68 reviews) - Gestion des données (67 reviews) - Caractéristiques (66 reviews) - Intégrations (61 reviews) **Cons:** - Cher (53 reviews) - Coût (36 reviews) - Gestion des coûts (32 reviews) - Courbe d'apprentissage (25 reviews) - Limitations des fonctionnalités (21 reviews) ### 4. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/fr/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® vous aide à accéder, intégrer et comprendre toutes vos données — structurées et non structurées — dans n'importe quel environnement. Il optimise les charges de travail pour le prix et la performance tout en appliquant une gouvernance cohérente à travers les sources, les formats et les équipes. Regardez la démonstration pour apprendre comment watsonx.data vous permet de créer des applications d'IA générative et des agents d'IA puissants. Essai gratuit disponible : https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 157 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.ibm.com/us-en - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, PDG - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 34% Petite entreprise, 33% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (67 reviews) - Caractéristiques (47 reviews) - Gestion des données (41 reviews) - Intégrations (33 reviews) - Analytique (31 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (38 reviews) - Complexité (25 reviews) - Cher (20 reviews) - Configuration difficile (17 reviews) - Difficulté (17 reviews) ### 5. [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/fr/products/kyvos-semantic-layer/reviews) Kyvos est une couche sémantique pour l'IA et la BI. Il offre aux organisations une vue unique, cohérente et conviviale de l'ensemble de leur patrimoine de données. En standardisant la manière dont les données sont définies et comprises, Kyvos élimine la dérive des métriques à travers les outils de BI et garantit que les LLM et les agents d'IA travaillent avec des sémantiques commerciales gouvernées plutôt qu'avec des tables brutes. Kyvos offre également des analyses ultra-rapides à grande échelle et à haute concurrence — y compris une analyse multidimensionnelle granulaire sur le cloud — sans les temps de requête lents et les coûts croissants du cloud qui les accompagnent généralement. Pourquoi les organisations utilisent Kyvos Fondation Sémantique Unifiée pour l'IA et la BI La couche sémantique de Kyvos standardise la manière dont les métriques, les KPI, les dimensions, les hiérarchies, les relations, les calculs et les règles commerciales sont modélisés à travers l'entreprise — afin que les tableaux de bord, les outils d'analyse, les notebooks et les systèmes d'IA fonctionnent tous sur la même compréhension de l'entreprise. Kyvos permet : - Sémantique partagée — un langage de données commun à chaque outil, équipe et système - Accès gouverné — exploration des données dans des limites de sécurité, de rôle et de permission définies - Interopérabilité de la plateforme — contexte sémantique cohérent à travers des plateformes et environnements divers - Préparation à l'IA — les LLM et les agents travaillent avec des sémantiques commerciales gouvernées plutôt qu'avec des tables brutes ou des schémas ambigus IA Ancrée dans le Contexte Commercial Kyvos ancre les systèmes d'IA dans le modèle sémantique gouverné, garantissant qu'ils fonctionnent sur un contexte commercial établi plutôt que sur des schémas bruts — améliorant la précision, la traçabilité et la fiabilité des insights générés par l'IA. Métriques Cohérentes à Travers les Outils de BI Kyvos centralise les définitions des métriques et des KPI dans la couche sémantique et les applique de manière cohérente à travers chaque interface d'analyse — éliminant la dérive des métriques et améliorant la confiance dans les analyses. Analytique Haute Performance à Grande Échelle Kyvos offre des analyses haute performance qui s'adaptent à la demande, permettant : - Performance de requête en sous-seconde à travers des ensembles de données massifs - Haute concurrence à travers des milliers d'utilisateurs et de charges de travail - Temps de réponse cohérents indépendamment du volume de données ou de la concurrence - Aucune dégradation des performances à mesure que l'adoption augmente - Analytique Multidimensionnelle sur le Cloud Kyvos permet une analyse multidimensionnelle approfondie, soutenant : - Analyse granulaire à travers des milliards de lignes - Des milliers de mesures et de dimensions dans un seul modèle - Exploration rapide à travers des hiérarchies complexes - Profondeur analytique complète sans sacrifier la vitesse de requête Efficacité des Coûts du Cloud Kyvos sert des analyses à travers sa couche sémantique plutôt que de router chaque requête vers l'entrepôt — réduisant la consommation de calcul à travers les charges de travail d'analyse et d'IA. À mesure que l'adoption augmente, les organisations peuvent faire évoluer les utilisateurs, les charges de travail et la complexité analytique sans une augmentation correspondante des coûts de calcul de l'entrepôt. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 249 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/fr/sellers/kyvos-insights) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.kyvosinsights.com - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** Los Gatos, CA - **Twitter:** @KyvosInsights (691 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (150 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur Logiciel Senior, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 55% Marché intermédiaire, 40% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (125 reviews) - Vitesse (92 reviews) - Performance (56 reviews) - Analytique (54 reviews) - Interrogation rapide (50 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (35 reviews) - Configuration difficile (34 reviews) - Complexité (10 reviews) - Limitations des fonctionnalités (7 reviews) - Difficulté d'apprentissage (7 reviews) ### 6. [Azure Databricks](https://www.g2.com/fr/products/azure-databricks/reviews) Azure Databricks est une plateforme analytique unifiée et ouverte développée en collaboration par Microsoft et Databricks. Construite sur l'architecture lakehouse, elle intègre de manière transparente l'ingénierie des données, la science des données et l'apprentissage automatique au sein de l'écosystème Azure. Cette plateforme simplifie le développement et le déploiement d'applications basées sur les données en fournissant un espace de travail collaboratif qui prend en charge plusieurs langages de programmation, y compris SQL, Python, R et Scala. En tirant parti d'Azure Databricks, les organisations peuvent traiter efficacement des données à grande échelle, effectuer des analyses avancées et construire des solutions d'IA, tout en bénéficiant de l'évolutivité et de la sécurité d'Azure. Principales caractéristiques et fonctionnalités : - Architecture Lakehouse : Combine les meilleurs éléments des lacs de données et des entrepôts de données, permettant un stockage et une analyse de données unifiés. - Carnets collaboratifs : Espaces de travail interactifs qui prennent en charge plusieurs langages, facilitant le travail d'équipe entre les ingénieurs de données, les scientifiques de données et les analystes. - Moteur Apache Spark optimisé : Améliore les performances pour les tâches de traitement de grandes données, garantissant des analyses plus rapides et plus fiables. - Intégration Delta Lake : Fournit des transactions ACID et une gestion évolutive des métadonnées, améliorant la fiabilité et la cohérence des données. - Intégration transparente avec Azure : Offre une connectivité native aux services Azure tels que Power BI, Azure Data Lake Storage et Azure Synapse Analytics, rationalisant les flux de travail de données. - Support avancé pour l'apprentissage automatique : Inclut des environnements préconfigurés pour le développement de l'apprentissage automatique et de l'IA, avec prise en charge des frameworks et bibliothèques populaires. Valeur principale et solutions fournies : Azure Databricks répond aux défis de la gestion et de l'analyse de vastes quantités de données en offrant une plateforme évolutive et collaborative qui unifie l'ingénierie des données, la science des données et l'apprentissage automatique. Elle simplifie les flux de travail complexes de données, accélère le temps d'accès aux informations et permet le développement de solutions pilotées par l'IA. En s'intégrant de manière transparente aux services Azure, elle assure un traitement des données sécurisé et efficace, aidant les organisations à prendre des décisions basées sur les données et à innover rapidement. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 207 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft) - **Année de fondation:** 1975 - **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 48% Entreprise, 26% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (9 reviews) - Caractéristiques (8 reviews) - Intégrations (6 reviews) - Vitesse (5 reviews) - Analytique (4 reviews) **Cons:** - Complexité (3 reviews) - Configuration difficile (3 reviews) - Courbe d'apprentissage (3 reviews) - Performance lente (3 reviews) - Tarification peu claire (3 reviews) ### 7. [Dataiku](https://www.g2.com/fr/products/dataiku/reviews) Dataiku est la plateforme pour le succès de l'IA qui unit les personnes, l'orchestration et la gouvernance pour transformer les investissements en IA en résultats commerciaux mesurables. Elle aide les organisations à passer d'une expérimentation fragmentée à une exécution coordonnée et fiable à grande échelle. Conçu pour le succès de l'IA : Dataiku réunit les experts métiers et les spécialistes de l'IA dans le même environnement, intégrant le contexte métier dans les analyses, les modèles et les agents d'IA. Les équipes métiers peuvent s'auto-servir et innover, tandis que les experts en IA construisent, déploient et optimisent rapidement, comblant le fossé entre les pilotes et la production. Orchestration à l'échelle : Dataiku connecte les données, les services d'IA et les applications d'entreprise à travers l'analytique, l'apprentissage automatique et les agents d'IA. Les flux de travail intégrés apportent de la valeur sur n'importe quel cloud ou infrastructure sans verrouillage fournisseur ni fragmentation. Une gouvernance de confiance : Dataiku intègre la gouvernance tout au long du cycle de vie de l'IA, permettant aux équipes de suivre la performance, le coût et le risque pour maintenir les systèmes explicables, conformes et audités. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 185 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Dataiku](https://www.g2.com/fr/sellers/dataiku) - **Site Web de l'entreprise:** https://Dataiku.com - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,941 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Scientifique des données, Analyste de données - **Top Industries:** Services financiers, Pharmaceutique - **Company Size:** 60% Entreprise, 22% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (82 reviews) - Caractéristiques (82 reviews) - Utilisabilité (46 reviews) - Intégrations faciles (43 reviews) - Amélioration de la productivité (42 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (45 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (26 reviews) - Performance lente (24 reviews) - Apprentissage difficile (23 reviews) - Cher (22 reviews) ### 8. [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/fr/products/azure-synapse-analytics/reviews) Azure Synapse Analytics est un entrepôt de données d'entreprise (EDW) basé sur le cloud qui utilise le traitement massivement parallèle (MPP) pour exécuter rapidement des requêtes complexes sur des pétaoctets de données. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 37 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft) - **Année de fondation:** 1975 - **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 45% Marché intermédiaire, 32% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Analytique (1 reviews) - Automatisation (1 reviews) - Intégration Cloud (1 reviews) - Rentable (1 reviews) - Intégration de données (1 reviews) **Cons:** - Estimation des coûts (1 reviews) - Gestion des coûts (1 reviews) - Déboguer les problèmes (1 reviews) - Débogage difficile (1 reviews) - Cher (1 reviews) ### 9. [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/fr/products/splunk-enterprise/reviews) Découvrez ce qui se passe dans votre entreprise et prenez des mesures significatives rapidement avec Splunk Enterprise. Automatisez la collecte, l'indexation et l'alerte des données machine essentielles à vos opérations. Découvrez les informations exploitables de toutes vos données — quelle que soit la source ou le format. Exploitez l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour des décisions commerciales prédictives et proactives. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 411 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Cisco](https://www.g2.com/fr/sellers/cisco) - **Année de fondation:** 1984 - **Emplacement du siège social:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cisco (721,388 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cisco/ (95,742 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:CSCO **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 64% Entreprise, 27% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (10 reviews) - Gestion des journaux (8 reviews) - Tableaux de bord (6 reviews) - Analyse des données (6 reviews) - Interface utilisateur (5 reviews) **Cons:** - Cher (8 reviews) - Courbe d'apprentissage (8 reviews) - Consommation élevée de ressources (4 reviews) - Problèmes de licence (4 reviews) - Problèmes de tarification (4 reviews) ### 10. [Alteryx](https://www.g2.com/fr/products/alteryx/reviews) Alteryx, grâce à sa plateforme Alteryx One, aide les entreprises à transformer des données complexes et déconnectées en un état propre et prêt pour l'IA. Que vous créiez des prévisions financières, analysiez la performance des fournisseurs, segmentiez des données clients, analysiez la rétention des employés ou construisiez des applications d'IA compétitives à partir de vos données propriétaires, Alteryx One facilite le nettoyage, le mélange et l'analyse des données pour débloquer les insights uniques qui conduisent à des décisions percutantes. Analytique guidée par l'IA Alteryx automatise et simplifie chaque étape de la préparation et de l'analyse des données, de la validation et de l'enrichissement à l'analytique prédictive et aux insights automatisés. Intégrez l'IA générative directement dans vos flux de travail pour rationaliser les tâches complexes de données et générer des insights plus rapidement. Une flexibilité inégalée, que vous préfériez des flux de travail sans code, des commandes en langage naturel ou des options à faible code, Alteryx s'adapte à vos besoins. Fiable. Sécurisé. Prêt pour l'entreprise. Alteryx est approuvé par plus de la moitié des Global 2000 et 19 des 20 plus grandes banques mondiales. Avec une automatisation, une gouvernance et une sécurité intégrées, vos flux de travail peuvent évoluer et maintenir la conformité tout en fournissant des résultats cohérents. Et peu importe si vos systèmes sont sur site, hybrides ou dans le cloud ; Alteryx s'intègre sans effort dans votre infrastructure. Facile à utiliser. Profondément connecté. Ce qui distingue vraiment Alteryx, c'est notre concentration sur l'efficacité et la facilité d'utilisation pour les analystes et notre communauté active de 700 000 utilisateurs d'Alteryx pour vous soutenir à chaque étape de votre parcours. Avec une intégration transparente aux données partout, y compris des plateformes comme Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP et Salesforce, notre plateforme aide à unifier les données cloisonnées et à accélérer l'accès aux insights. Visitez Alteryx.com pour plus d'informations et pour commencer votre essai gratuit. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 650 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Alteryx](https://www.g2.com/fr/sellers/alteryx) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.alteryx.com - **Année de fondation:** 1997 - **Emplacement du siège social:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,220 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analyste de données, Analyste - **Top Industries:** Services financiers, Comptabilité - **Company Size:** 62% Entreprise, 22% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (333 reviews) - Automatisation (148 reviews) - Intuitif (132 reviews) - Apprentissage facile (102 reviews) - Efficacité (102 reviews) **Cons:** - Cher (88 reviews) - Courbe d'apprentissage (80 reviews) - Fonctionnalités manquantes (62 reviews) - Difficulté d'apprentissage (55 reviews) - Performance lente (41 reviews) ### 11. [dbt](https://www.g2.com/fr/products/dbt/reviews) dbt est un flux de travail de transformation qui permet aux équipes de données de déployer rapidement et de manière collaborative du code analytique en suivant les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle telles que la modularité, la portabilité, l'intégration et le déploiement continus (CI/CD), et la documentation. Désormais, toute personne connaissant SQL peut construire des pipelines de données de qualité production. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 200 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Fivetran](https://www.g2.com/fr/sellers/fivetran) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Oakland, CA - **Twitter:** @fivetran (5,735 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur en analytique - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 57% Marché intermédiaire, 27% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (38 reviews) - Caractéristiques (22 reviews) - Automatisation (19 reviews) - Transformation (17 reviews) - Intégrations (15 reviews) **Cons:** - Fonctionnalité limitée (14 reviews) - Problèmes de dépendance (12 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (10 reviews) - Gestion des erreurs (9 reviews) - Rapport d'erreur (9 reviews) ### 12. [Starburst](https://www.g2.com/fr/products/starburst/reviews) Starburst est la plateforme de données pour l'analytique, les applications et l'IA, unifiant les données à travers les clouds et sur site pour accélérer l'innovation en IA. Des organisations, allant des startups aux entreprises du Fortune 500 dans plus de 60 pays, comptent sur Starburst pour un accès rapide aux données, une collaboration sans faille et une gouvernance de niveau entreprise sur un data lakehouse hybride ouvert. Où que se trouvent les données, Starburst libère leur plein potentiel, alimentant les données et l'IA du développement au déploiement. En pérennisant l'architecture des données, Starburst aide les entreprises à stimuler l'innovation avec l'IA. Apprenez-en plus sur starburst.ai **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 92 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Starburst](https://www.g2.com/fr/sellers/starburst) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.starburst.io/ - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Boston, MA - **Twitter:** @starburstdata (3,461 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/starburstdata/ (525 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers - **Company Size:** 48% Entreprise, 32% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Interrogation rapide (20 reviews) - Efficacité des requêtes (18 reviews) - Intégrations (17 reviews) - Facilité d'utilisation (15 reviews) - Grandes ensembles de données (14 reviews) **Cons:** - Problèmes de requête (14 reviews) - Performance lente (13 reviews) - Complexité (11 reviews) - Courbe d'apprentissage (10 reviews) - Problèmes de performance (9 reviews) ### 13. [Teradata Vantage](https://www.g2.com/fr/products/teradata-teradata-vantage/reviews) Chez Teradata, nous croyons que les gens s'épanouissent lorsqu'ils sont dotés de meilleures informations. C'est pourquoi nous avons construit la plateforme d'analytique cloud et de données la plus complète pour l'IA. En fournissant des données harmonisées, une IA de confiance et une innovation plus rapide, nous élevons et autonomisons nos clients—et les clients de nos clients—pour prendre des décisions meilleures et plus sûres. Les plus grandes entreprises mondiales dans chaque secteur majeur font confiance à Teradata pour améliorer la performance commerciale, enrichir les expériences client et intégrer pleinement les données à travers l'entreprise. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 341 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Teradata](https://www.g2.com/fr/sellers/teradata) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.teradata.com - **Année de fondation:** 1979 - **Emplacement du siège social:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata (93,183 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,872 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers - **Company Size:** 70% Entreprise, 21% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Performance (16 reviews) - Vitesse (13 reviews) - Analytique (11 reviews) - Évolutivité (11 reviews) - Grandes ensembles de données (9 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (10 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (5 reviews) - Complexité (4 reviews) - Pas convivial (4 reviews) - Mauvaise conception de l'interface utilisateur (4 reviews) ### 14. [Azure Data Lake Analytics](https://www.g2.com/fr/products/azure-data-lake-analytics/reviews) Azure Data Lake Analytics est une architecture de traitement de données distribuée et basée sur le cloud, proposée par Microsoft dans le cloud Azure. Elle est basée sur YARN, tout comme la plateforme open-source Hadoop. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 28 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft) - **Année de fondation:** 1975 - **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 54% Entreprise, 27% Marché intermédiaire ### 15. [MATLAB](https://www.g2.com/fr/products/matlab/reviews) MATLAB est un environnement de programmation de haut niveau et de calcul numérique largement utilisé par les ingénieurs et les scientifiques pour l'analyse de données, le développement d'algorithmes et la modélisation de systèmes. Il offre un environnement de bureau optimisé pour les processus d'analyse et de conception itératifs, associé à un langage de programmation qui exprime directement les mathématiques des matrices et des tableaux. La fonctionnalité Live Editor permet aux utilisateurs de créer des scripts qui intègrent du code, des résultats et du texte formaté dans un carnet exécutable. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données : Outils pour explorer, modéliser et analyser des données. - Graphiques : Fonctions pour visualiser et explorer des données à travers divers graphiques et diagrammes. - Programmation : Capacités pour créer des scripts, des fonctions et des classes pour des flux de travail personnalisés. - Création d'applications : Installations pour développer des applications de bureau et web. - Interfaces de langages externes : Intégration avec des langages tels que Python, C/C++, Fortran et Java. - Connectivité matérielle : Support pour connecter MATLAB à diverses plateformes matérielles. - Calcul parallèle : Capacité à effectuer des calculs à grande échelle et à paralléliser des simulations en utilisant des ordinateurs de bureau multicœurs, des GPU, des clusters et des ressources cloud. - Déploiement : Options pour partager des programmes MATLAB et les déployer sur des applications d'entreprise, des dispositifs embarqués et des environnements cloud. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : MATLAB simplifie les calculs mathématiques complexes et les tâches d'analyse de données, permettant aux utilisateurs de développer des algorithmes et des modèles efficacement. Ses boîtes à outils complètes et ses applications interactives facilitent le prototypage rapide et la conception itérative, réduisant le temps de développement. La scalabilité de la plateforme permet une transition fluide de la recherche à la production, supportant le déploiement sur divers systèmes sans modifications de code importantes. En s'intégrant à plusieurs langages de programmation et plateformes matérielles, MATLAB offre un environnement polyvalent qui répond aux besoins divers des ingénieurs et des scientifiques à travers les industries. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 748 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [MathWorks](https://www.g2.com/fr/sellers/mathworks) - **Année de fondation:** 1984 - **Emplacement du siège social:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB (103,739 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Étudiant, Assistant de recherche diplômé - **Top Industries:** Enseignement supérieur, Recherche - **Company Size:** 42% Entreprise, 31% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (19 reviews) - Caractéristiques (16 reviews) - Visualisation des données (13 reviews) - Variété d'outils (10 reviews) - Simulation (9 reviews) **Cons:** - Cher (12 reviews) - Performance lente (10 reviews) - Exigences Système Élevées (7 reviews) - Licences coûteuses (4 reviews) - Performance en retard (4 reviews) ### 16. [EXASOL](https://www.g2.com/fr/products/exasol/reviews) Exasol est le moteur d'analyse le plus puissant au monde, spécialement conçu pour gérer les charges de travail de données les plus exigeantes à un rapport qualité/prix inégalé. Architecture en mémoire Exasol gère automatiquement le cache mémoire, n'apportant que ce qui est nécessaire dans la base de données pour des temps d'accès beaucoup plus rapides. Optimisation automatique des requêtes Profitez d'une performance optimisée tout en minimisant la surcharge d'administration des données. Exasol utilise des algorithmes intelligents et propriétaires pour auto-optimiser les requêtes à la volée, ajoutant et supprimant automatiquement des indices. Fonctions définies par l'utilisateur (UDF) Lorsque vous avez besoin de plus qu'une instruction SQL, les scripts UDF vous permettent de programmer votre propre analyse. Prenez vos scripts uniques d'apprentissage automatique et d'ingestion de données écrits en Python, R et Lua, et exécutez-les dans notre moteur de base de données. Grâce aux scripts UDF, vous obtiendrez une interface hautement flexible pour presque toutes les exigences, vous permettant d'intégrer rapidement des données d'où qu'elles proviennent. En plus d'être le plus rapide, Exasol est également leader dans les métriques de prix-performance TPC, ce qui signifie que tout le monde dans votre organisation peut profiter d'une vitesse en mémoire inégalée à un prix bas. Et, contrairement à nos concurrents, Exasol vous permet de choisir la destination de déploiement. Déployez dans le cloud, sur site ou en hybride pour répondre aux besoins uniques de votre organisation et aux fournisseurs préférés. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [EXASOL](https://www.g2.com/fr/sellers/exasol) - **Année de fondation:** 2000 - **Emplacement du siège social:** Nurnberg, Bayern - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1741694/ (215 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 39% Entreprise, 32% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Performance (2 reviews) - Efficacité des requêtes (2 reviews) - Analytique (1 reviews) - Rentable (1 reviews) - Support client (1 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Déboguer les problèmes (1 reviews) - Configuration difficile (1 reviews) - Visualisation limitée (1 reviews) - Problèmes de performance (1 reviews) ### 17. [ILUM](https://www.g2.com/fr/products/ilum-ilum/reviews) Ilum : Une plateforme de données construite par des ingénieurs de données, pour des ingénieurs de données Ilum est une plateforme Data Lakehouse qui unifie la gestion des données, le traitement distribué, l'analyse et les flux de travail d'IA pour les ingénieurs en IA, les ingénieurs de données, les data scientists et les analystes. Elle appartient aux catégories de logiciels de plateforme de données, de Data Lakehouse et d'ingénierie des données et prend en charge un déploiement flexible sur le cloud, sur site et dans des environnements hybrides. Ilum permet aux équipes techniques de construire, d'exploiter et de faire évoluer une infrastructure de données moderne en utilisant des standards ouverts. Elle intègre des outils pour le traitement par lots, le traitement de flux, l'exploration basée sur des notebooks, l'orchestration de flux de travail et l'intelligence d'affaires, le tout dans une seule plateforme. Ilum prend en charge les formats de table ouverts modernes comme Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi et Apache Paimon. Elle offre également une intégration native avec Apache Spark et Trino pour le calcul, avec un support pour Apache Flink actuellement en développement. Les fonctionnalités clés incluent : - Éditeur SQL : Interrogez Delta, Iceberg, Hudi ou Spark SQL avec autocomplétion, aperçus des résultats et inspection des métadonnées. - Lignage des données & Catalogue : Visualisez le flux de données en utilisant OpenLineage et explorez les ensembles de données via un catalogue de données consultable. - Intégration de Notebooks : Utilisez des notebooks Jupyter intégrés pré-câblés à Spark, aux métadonnées et à votre environnement de données pour l'exploration ou la modélisation. - Gestion des tâches Spark : Soumettez, surveillez et déboguez les tâches Spark avec des journaux intégrés, des métriques, une planification et un serveur d'historique Spark intégré. - Support Trino : Exécutez des requêtes fédérées sur plusieurs sources de données en utilisant Trino directement depuis Ilum. - Pipelines déclaratifs : Définissez des pipelines ETL et analytiques répétables, avec suivi des dépendances et logique de récupération. - Diagrammes ERD automatiques : Générez instantanément des diagrammes ER à partir de schémas pour aider à la compréhension et à l'intégration des données. - Expérimentation & Suivi ML : Inclut MLflow pour gérer les expériences, suivre les paramètres, les métriques et les artefacts, entièrement intégré avec les notebooks et les pipelines de données pour rationaliser les flux de travail de développement de modèles. - Intégration & Déploiement AI : Prend en charge à la fois les cas d'utilisation ML classiques et AI modernes, y compris les flux de travail GenAI, la recherche vectorielle et les applications basées sur l'embedding. Les modèles peuvent être enregistrés, versionnés et déployés pour l'inférence au sein de pipelines déclaratifs. - Interface d'agent AI intégrée : Ilum intègre, fournissant une interface de type GPT pour interagir avec vos données, déclencher des pipelines, générer du SQL ou explorer des métadonnées en utilisant le langage naturel, apportant des capacités GenAI directement dans votre plateforme de données. - Tableaux de bord BI : Support natif pour Apache Superset, avec intégration JDBC pour Tableau, Power BI et d'autres outils BI. Points forts supplémentaires : - Gestion multi-clusters : Connectez plusieurs clusters Spark ou Kubernetes pour évoluer et isoler les charges de travail. - Contrôle d'accès granulaire : Intégration LDAP, OAuth2 et Hydra pour un accès sécurisé basé sur les rôles. - Prêt pour l'hybride : Conçu pour remplacer Databricks ou Cloudera dans les environnements où l'adoption du cloud est partielle, réglementée ou impossible. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Ilum](https://www.g2.com/fr/sellers/ilum) - **Site Web de l'entreprise:** https://ilum.cloud/ - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Santa Fe, US - **Twitter:** @IlumCloud (19 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Télécommunications - **Company Size:** 52% Entreprise, 35% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (17 reviews) - Caractéristiques (17 reviews) - Intégrations (17 reviews) - Configurer la facilité (16 reviews) - Intégrations faciles (15 reviews) **Cons:** - Configuration complexe (9 reviews) - Configuration difficile (9 reviews) - Courbe d'apprentissage (9 reviews) - Amélioration de l'UX (8 reviews) - Complexité (7 reviews) ### 18. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/fr/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) IBM Cloud Pak® for Data est une plateforme de données et d'IA entièrement intégrée qui modernise la manière dont les entreprises collectent, organisent et analysent les données, formant la base pour infuser l'IA à travers leur organisation. Fonctionnant sur Red Hat OpenShift et disponible sur n'importe quel cloud, cette plateforme unifiée aide les entreprises à automatiser le cycle de vie de l'IA de bout en bout. Le tissu de données intelligent dans IBM Cloud Pak for Data permet des requêtes distribuées automatisées à grande échelle sans déplacement de données ; la découverte et la compréhension automatisées de données prêtes pour les affaires ; des politiques universelles de confidentialité et d'utilisation automatisées à travers l'écosystème de données ; et une formation de modèle optimisée, précision et explicabilité. La plateforme répond aux cas d'utilisation suivants : • Accès et disponibilité des données – Éliminer les silos de données et simplifier votre paysage de données pour permettre une extraction de valeur plus rapide et rentable de vos données. • Qualité et gouvernance des données - Appliquer des solutions et méthodologies de gouvernance pour fournir des données d'affaires fiables. • Confidentialité et sécurité des données - Comprendre et gérer pleinement les données sensibles avec un cadre de confidentialité omniprésent. • ModelOps - Automatiser le cycle de vie de l'IA et synchroniser les pipelines d'application et de modèle pour déployer l'IA à grande échelle. • Gouvernance de l'IA – Assurer que votre IA est transparente, conforme et digne de confiance avec une plus grande visibilité dans le développement de modèles, avec des capacités telles que l'IA explicable, la gestion des risques de modèle et la détection des biais. • IA pour les opérations financières - Automatiser et intégrer la planification à travers votre organisation, de la planification et analyse financière à la planification de la main-d'œuvre, la prévision des ventes et la planification de la chaîne d'approvisionnement. • IA pour le service client - Réduire le temps de résolution, diminuer le volume d'appels et augmenter la satisfaction client. IBM Watson Assistant (WA) peut fournir une assistance automatisée alimentée par l'IA et permettre aux agents humains de mieux gérer les demandes. IBM Watson Discovery (WD) complète Watson Assistant et peut aider à débloquer des insights à partir de contenus d'affaires complexes. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 71 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 51% Entreprise, 28% Petite entreprise ### 19. [Dremio](https://www.g2.com/fr/products/dremio/reviews) Dremio est le pionnier du Lakehouse Agentique—la seule plateforme de données conçue pour les agents, gérée par des agents. Les organisations doivent transformer les idées en actions à une vitesse sans précédent—Dremio offre cette agilité en équipant les agents d'IA d'un accès fédéré aux données, d'un traitement des données non structurées et d'un contexte commercial riche grâce à sa couche sémantique IA. À l'ère agentique, les équipes d'ingénierie des données ne peuvent pas ajuster manuellement les performances pour des milliers d'utilisateurs et d'agents posant des questions imprévisibles chaque seconde. Le Lakehouse Agentique de Dremio se gère de manière autonome, éliminant les tâches de gestion non différenciées, permettant aux ingénieurs de se concentrer sur des initiatives qui stimulent les résultats commerciaux. Le lakehouse agentique de Dremio optimise automatiquement les requêtes, réorganise les données et maintient les performances à n'importe quelle échelle. Dremio est approuvé par des milliers d'entreprises mondiales, y compris Shell, TD Bank et Michelin, et est construit sur des standards ouverts. Dremio a co-créé Apache Polaris et Apache Arrow, et c'est le seul lakehouse construit nativement sur Apache Iceberg, Polaris et Arrow. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 64 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Dremio](https://www.g2.com/fr/sellers/dremio) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Santa Clara, California - **Twitter:** @dremio (5,094 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dremio/ (362 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Services financiers, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 50% Entreprise, 40% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (13 reviews) - Intégrations (10 reviews) - Performance (7 reviews) - Support SQL (7 reviews) - Gestion des données (6 reviews) **Cons:** - Difficulté (5 reviews) - Mauvais service client (5 reviews) - Courbe d'apprentissage (4 reviews) - Configuration difficile (3 reviews) - Documentation médiocre (3 reviews) ### 20. [Confluent](https://www.g2.com/fr/products/confluent/reviews) Service cloud-native pour les données en mouvement créé par les créateurs originaux d'Apache Kafka® Les consommateurs d'aujourd'hui ont le monde à portée de main et ont des attentes impitoyables pour des expériences de marque en temps réel de bout en bout. Les données en mouvement sont l'ingrédient sous-jacent et fondamental de toute expérience client véritablement connectée. Elles fournissent un flux continu de flux d'événements en temps réel couplé à un traitement de flux en temps réel pour alimenter les opérations backend axées sur les données et les expériences frontend riches nécessaires à toute entreprise pour réussir dans les marchés compétitifs et axés sur le consommateur d'aujourd'hui. Conçu par les créateurs originaux d'Apache Kafka, Confluent Cloud est un service cloud-native entièrement géré pour connecter et traiter toutes vos données en temps réel, partout où elles sont nécessaires. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 110 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Confluent](https://www.g2.com/fr/sellers/confluent) - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,597 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: CFLT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 36% Entreprise, 35% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Informatique en nuage (1 reviews) - Services Cloud (1 reviews) - Connecteurs (1 reviews) - Intégration de données (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) **Cons:** - Estimation des coûts (1 reviews) - Cher (1 reviews) - Difficultés initiales (1 reviews) - Manque de fonctionnalités (1 reviews) - Courbe d'apprentissage (1 reviews) ### 21. [Omniscope Evo](https://www.g2.com/fr/products/omniscope-evo/reviews) Visokio développe Omniscope Evo, un logiciel BI complet et extensible pour le traitement, l'analyse et le reporting des données. Une expérience intelligente sur n'importe quel appareil. Commencez à partir de n'importe quelles données sous n'importe quelle forme, chargez, mélangez, transformez et explorez-les, extrayez des insights grâce aux algorithmes de ML, puis produisez des rapports et tableaux de bord interactifs pour partager vos découvertes. Omniscope n'est pas seulement un outil BI en libre-service tout-en-un avec une UX réactive sur tous les appareils modernes, mais aussi une plateforme puissante et extensible : vous pouvez augmenter les flux de travail de données avec des scripts Python / R et améliorer les rapports avec n'importe quelle visualisation JS. Que vous soyez un gestionnaire de données, un scientifique ou un analyste, Omniscope est votre solution complète : des données, à travers l'analyse jusqu'à la visualisation. 🧽 Préparation des données, ETL : construisez des flux de travail pour charger, diffuser, mélanger et transformer n'importe quelles données. 🔍 Analyse : exploitez l'apprentissage automatique, extrayez des insights et effectuez une exploration visuelle. 📊 Visualisation : concevez des rapports interactifs, publiez et partagez vos résultats. 📜 Extensible : augmentez les pipelines de données avec vos scripts Python / R, améliorez les rapports avec n'importe quelle visualisation basée sur JS. 🚀 Évolutif : préparation de big data et tableaux de bord de requêtes en direct sur les bases de données SQL. 🤝 Collaboration : éditions synchronisées multi-utilisateurs sur les flux de travail et tableaux de bord. 🤖 API d'automatisation : actualisation des données et mises à jour des rapports planifiées, déclenchement de tâches, alertes, édition et requête de données. 💐 Universel : une expérience fraîche et intelligente sur n'importe quel appareil : Windows, Mac, Linux, Android, iOS. 🏢 Déploiement : sur site ou sur votre cloud. Permissions utilisateur intégrées / OIDC / SSO 🎨 Marque blanche : hébergez des solutions de données de marque et des analyses intégrées. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 9.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Visokio](https://www.g2.com/fr/sellers/visokio) - **Année de fondation:** 2002 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Twitter:** @Visokio (257 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/658108 (8 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 65% Petite entreprise, 17% Entreprise ### 22. [DIAdem](https://www.g2.com/fr/products/diadem/reviews) DIAdem est un logiciel de gestion de données pour l'agrégation, l'inspection, l'analyse et la création de rapports de données de mesure. DIAdem est un logiciel d'application qui aide les ingénieurs à accélérer le post-traitement des données de mesure. Il est optimisé pour les grands ensembles de données et inclut des outils pour agréger et rechercher rapidement les données dont vous avez besoin, visualiser et examiner ces données, les transformer avec des fonctions d'analyse spécifiques à l'ingénierie et partager les résultats avec un éditeur de rapports puissant par glisser-déposer. Vous pouvez utiliser DIAdem avec plus de mille formats de fichiers de données en utilisant des DataPlugins. Vous pouvez exploiter des scripts écrits en Python ou Visual Basic Script pour automatiser vos tâches répétitives de post-traitement des données et transformer vos données de mesure en informations complètes, précises et exploitables. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 40 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [NI](https://www.g2.com/fr/sellers/ni) - **Année de fondation:** 1976 - **Emplacement du siège social:** Austin, TX - **Twitter:** @NIglobal (26,273 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3433 (8,003 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: NATI **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Automobile, Ingénierie mécanique ou industrielle - **Company Size:** 43% Petite entreprise, 41% Entreprise ### 23. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/fr/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) Chez Cloudera, nous croyons que les données peuvent rendre possible demain ce qui est impossible aujourd'hui. Nous fournissons un cloud de données d'entreprise pour toutes les données, partout, de l'Edge à l'IA. Nous permettons aux gens de transformer de vastes quantités de données complexes en informations claires et exploitables pour améliorer leurs entreprises et dépasser leurs attentes. Cloudera conduit les hôpitaux vers de meilleurs traitements contre le cancer, sécurise les institutions financières contre la fraude et la cybercriminalité, et aide les humains à arriver sur Mars — et au-delà. Propulsé par l'innovation incessante de la communauté open-source, Cloudera fait progresser la transformation numérique pour les plus grandes entreprises mondiales. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 7.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Cloudera](https://www.g2.com/fr/sellers/cloudera) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,618 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 employés sur LinkedIn®) - **Téléphone:** 888-789-1488 **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 42% Entreprise, 32% Petite entreprise ### 24. [Qubole](https://www.g2.com/fr/products/qubole/reviews) Qubole est l'entreprise de lac de données ouverte qui fournit une plateforme de lac de données simple et sécurisée pour l'apprentissage automatique, le streaming et l'analyse ad hoc. Aucune autre plateforme ne fournit l'ouverture et la flexibilité des charges de travail de données de Qubole tout en accélérant radicalement l'adoption des lacs de données, en réduisant le temps de mise en valeur et en abaissant les coûts des lacs de données dans le cloud de 50 pour cent. La plateforme de Qubole offre des services de lac de données de bout en bout tels que la gestion de l'infrastructure cloud, la gestion des données, l'ingénierie continue des données, l'analyse et l'apprentissage automatique avec une administration quasi nulle. Qubole est approuvé par des marques de premier plan telles qu'Expedia, Disney, Oracle, Gannett et Adobe pour stimuler l'innovation et transformer leurs entreprises pour l'ère du big data. Pour plus d'informations, visitez-nous sur www.qubole.com. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 237 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Qubole](https://www.g2.com/fr/sellers/qubole) - **Année de fondation:** 2011 - **Emplacement du siège social:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @qubole (9,456 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2531735/ (25 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Scientifique des données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 51% Entreprise, 44% Marché intermédiaire ### 25. [Gigasheet](https://www.g2.com/fr/products/gigasheet/reviews) Gigasheet est une plateforme d'analyse spécialement conçue pour l'intelligence du marché de la santé. Gigasheet analyse les fichiers de transparence des prix et les tarifs négociés par les payeurs à grande échelle. Utilisé par les payeurs, les consultants et les organisations de prestataires, Gigasheet facilite l'exploration des données de remboursement, la comparaison des prix entre les payeurs et les régions, et l'identification des valeurs aberrantes à l'aide d'une interface de feuille de calcul familière. La plateforme prend en charge des milliards de lignes et se connecte directement aux entrepôts de données, au stockage en nuage et aux fichiers plats, permettant une intelligence rapide des prix de la santé sans surcharger les ressources informatiques. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analyse multi-sources:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analyse en temps réel:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flux de travail de données:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Gigasheet](https://www.g2.com/fr/sellers/gigasheet) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Washington DC Area - **Twitter:** @gigasheet (410 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gigasheet/ (11 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Marketing et publicité - **Company Size:** 65% Petite entreprise, 17% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (6 reviews) - Utilisabilité (4 reviews) - Support client (3 reviews) - Grandes ensembles de données (3 reviews) - Caractéristiques (2 reviews) **Cons:** - Cher (1 reviews) ## Parent Category [Logiciel de Big Data](https://www.g2.com/fr/categories/big-data) ## Related Categories - [Plateformes d'analyse](https://www.g2.com/fr/categories/analytics-platforms) - [Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Traitement et distribution des mégadonnées](https://www.g2.com/fr/categories/big-data-processing-and-distribution) --- ## Buyer Guide ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels d'analyse de Big Data ### Qu'est-ce que le logiciel d'analyse de Big Data ? La quantité énorme de données accessibles aux entreprises aujourd'hui a rendu presque nécessaire pour elles de mettre en œuvre un type de logiciel d'analyse pour mieux comprendre et agir sur ces données. La mise en œuvre de logiciels d'analyse de Big Data a été une initiative majeure pour les entreprises en cours de transformation numérique, car ces outils offrent une visibilité plus approfondie sur les données d'une organisation. Les entreprises adoptent ces solutions pour donner un sens aux grands ensembles de données collectés à partir de clusters de Big Data. Avec la capacité de visualiser et de comprendre les données commerciales, les employés peuvent prendre des décisions éclairées. Par exemple, les détaillants peuvent utiliser ces outils pour mieux comprendre la distribution des stocks à travers leurs canaux et prendre des décisions basées sur les données. Certaines solutions d'analyse de Big Data peuvent offrir des fonctionnalités d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique, telles que le traitement du langage naturel, comme capacité d'interface pour aider davantage les utilisateurs non techniques. #### Quels types de logiciels d'analyse de Big Data existent ? De nombreux types de solutions d'analyse de Big Data partagent des fonctionnalités qui se chevauchent, tout en répondant simultanément à différents profils d'utilisateurs tels que les analystes de données et les analystes financiers ou en fournissant des services uniques. En raison de la nature non structurée des clusters de Big Data, ces solutions d'analyse nécessitent un langage de requête pour extraire les données du système de fichiers. La plupart des bases de données commerciales permettent des requêtes SQL ; cependant, les outils d'analyse de Big Data n'offrent pas nécessairement de telles capacités de langage SQL et peuvent nécessiter une connaissance plus complexe des requêtes de la part d'un data scientist. En alternative, certaines solutions peuvent offrir des fonctionnalités en libre-service pour que l'employé moyen puisse assembler ses propres graphiques et tableaux à partir de grands ensembles de données. **Outils d'analyse de Big Data en libre-service** Les outils d'analyse de Big Data en libre-service ne nécessitent pas de connaissances en codage, de sorte que les utilisateurs finaux ayant peu ou pas de connaissances en codage peuvent en profiter pour leurs besoins en données. Cela permet aux utilisateurs commerciaux tels que les représentants commerciaux, les responsables des ressources humaines, les marketeurs et d'autres membres de l'équipe non spécialisée dans les données de prendre des décisions basées sur des données commerciales pertinentes. Les solutions en libre-service offrent souvent une fonctionnalité de glisser-déposer pour créer des tableaux de bord, des modèles préconstruits pour interroger les données et, occasionnellement, des requêtes en langage naturel pour la découverte de données. Similaire aux [plateformes d'analyse](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), les organisations utilisent ces outils pour créer des tableaux de bord interactifs pour découvrir des insights exploitables.  **Solutions d'analyse intégrée** Les solutions d'analyse intégrée offrent la possibilité d'intégrer des fonctionnalités d'analyse propriétaires dans d'autres applications commerciales. Généralement, les entreprises intègrent des solutions d'analyse dans des logiciels tels que les CRM, ERP et portails (par exemple, intranets ou extranets). Les entreprises peuvent choisir un produit intégré pour promouvoir l'adoption par les utilisateurs ; en plaçant l'analyse à l'intérieur des logiciels régulièrement utilisés, les entreprises permettent aux employés de tirer parti des données disponibles. Ces solutions fournissent des fonctionnalités en libre-service pour que les utilisateurs finaux moyens puissent tirer parti des données pour une prise de décision améliorée. ** ** ### Quelles sont les fonctionnalités communes des logiciels d'analyse de Big Data ? Les logiciels d'analyse de Big Data aident les entreprises à mieux comprendre leurs données. Voici quelques fonctionnalités de base de ce logiciel :  **Connectivité des données :** Si les entreprises ne peuvent pas connecter les données requises, alors il n'y a aucune utilité pour le logiciel d'analyse de Big Data. Les méthodes de connexion des données incluent Hadoop et [l'intégration Spark](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/spark-integration) qui permet des flux de travail de traitement et de distribution au-dessus d'Apache Hadoop et Apache Spark, respectivement. De plus, ce logiciel devrait permettre d'analyser les données stockées dans [des lacs de données](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/data-lake), des entrepôts de données et des maisons de lacs de données. **Transformation des données :** Pour que les données soient analysées, elles doivent être correctement nettoyées et transformées en un format utilisable. Les logiciels d'analyse de Big Data fournissent des fonctionnalités telles que l'analyse en temps réel et l'interrogation des données. Avec ces fonctionnalités, les entreprises peuvent obtenir une vue d'ensemble de leurs données en temps réel, leur permettant de les interroger et de mieux les comprendre. Grâce à des langages de requête comme SQL, les utilisateurs peuvent interroger leurs données et approfondir des ensembles de données et des points de données particuliers. **Opérations sur les données :** Une fois que les données sont connectées (ou intégrées) et transformées, elles peuvent être analysées. Premièrement, il est important d'établir des flux de travail de données, qui peuvent aider à enchaîner des fonctions spécifiques et des ensembles de données pour automatiser les itérations d'analyse. De plus, les logiciels d'analyse de Big Data offrent la possibilité de visualiser les données à travers des tableaux de bord, ainsi que [des notebooks](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/notebooks) qui peuvent être utilisés pour créer des visualisations avec des requêtes prédéfinies ou programmées.  Il n'est pas toujours le cas que l'on accède à l'analyse via une plateforme d'analyse autonome. Par conséquent, certains produits fournissent [des capacités d'analyse intégrée](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/embedded-analytics). Cela permet aux utilisateurs d'accéder à l'analyse à l'intérieur des applications commerciales, ce qui permet un travail plus rationalisé puisque les utilisateurs n'ont pas besoin de passer d'une application à l'autre.  Autres fonctionnalités des logiciels d'analyse de Big Data : [Découverte gouvernée](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/governed-discovery), ### Quels sont les avantages des logiciels d'analyse de Big Data ? Les données sont à la fois courantes et inestimables et dans ces données se cachent des insights qui pourraient impacter les processus et la performance d'une organisation. Il existe apparemment des insights infinis qu'une entreprise peut tirer de ses données et de nombreuses raisons d'utiliser des logiciels d'analyse de Big Data.  Les logiciels d'analyse de Big Data aident les gens à prendre des décisions plus facilement en permettant aux équipes d'obtenir une compréhension plus approfondie de leurs données. Avec une littératie des données accrue, les équipes à travers une entreprise, des ventes au marketing en passant par la finance, peuvent devenir plus efficaces et mieux comprendre comment elles peuvent s'améliorer grâce à des initiatives basées sur les données.  Avec les logiciels d'analyse de Big Data, les entreprises peuvent ingérer, intégrer et préparer des sources de Big Data. Par la suite, elles peuvent connecter toutes les sources de données de l'entreprise sur une seule plateforme pour établir des connexions inter-départementales, visualiser et comprendre les données de l'entreprise, encourager la prise de décision basée sur les données pour l'optimisation des affaires, et découvrir de nouveaux insights qui peuvent améliorer le résultat net. **Permettre la prise de décision basée sur les données :** Les entreprises peuvent utiliser des logiciels d'analyse de Big Data pour alimenter la transformation numérique en utilisant les données pour orienter les décisions commerciales. Les entreprises peuvent tirer parti des outils d'analyse et d'intelligence d'affaires (BI) pour comprendre tous les aspects de l'entreprise, y compris les prévisions d'embauche, quelle campagne marketing devrait être utilisée pour cibler certains segments démographiques, quels prospects de vente cibler en premier, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, et bien d'autres. **Mesurer et comprendre la performance de l'entreprise :** Les organisations utilisent souvent des outils de visualisation des données pour suivre les indicateurs clés de performance (KPI) de l'entreprise en temps réel. À partir de là, les logiciels d'analyse de Big Data peuvent être utilisés pour déterminer pourquoi l'entreprise dépasse ou ne parvient pas à atteindre ces métriques importantes de l'entreprise. Lorsque les parties prenantes développent une compréhension aiguë des raisons pour lesquelles l'entreprise fonctionne comme elle le fait, elles peuvent apporter des ajustements et des pivots ; si une équipe ne parvient pas à atteindre un objectif, elle peut examiner et ajuster les processus au besoin. Il est une chose de simplement connaître la performance des ventes ou les chiffres du trafic web, mais c'en est une autre de creuser dans les raisons qui se cachent derrière et de s'adapter en fonction de ce qui est réussi et de ce qui ne l'est pas. **Découvrir de nouveaux insights exploitables :** Les outils d'analyse combinent des données provenant de diverses sources, y compris [les logiciels de comptabilité](https://www.g2.com/categories/accounting), [les logiciels de planification des ressources d'entreprise (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp), [les logiciels CRM](https://www.g2.com/categories/crm),[les logiciels d'automatisation du marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), et d'autres. Les analystes de données peuvent tirer parti de ces données intégrées pour trouver des corrélations entre différents départements, et leurs processus et actions, pour découvrir des insights précédemment cachés. Par exemple, il est possible que certaines tactiques de vente aient des impacts variables sur les chiffres pour un produit spécifique par rapport à un autre.  Les analystes peuvent découvrir cet impact en comparant la liste des comptes fermés de leur CRM d'entreprise avec les produits expédiés dans leur système ERP. Les équipes sont généralement cloisonnées et utilisent des logiciels disparates, donc ces insights qui étaient traditionnellement plus difficiles à découvrir, sont maintenant rendus plus faciles.  ### Qui utilise les logiciels d'analyse de Big Data ? **Analystes de données :** En fonction de la complexité du logiciel, il est probable que des analystes seront nécessaires. Ils peuvent aider à configurer les requêtes, tableaux de bord et notebooks requis pour d'autres employés et équipes. Ils peuvent créer des requêtes complexes à l'intérieur des plateformes pour obtenir une compréhension plus approfondie des données critiques pour l'entreprise. **Équipes des opérations et de la chaîne d'approvisionnement :** La chaîne d'approvisionnement d'une entreprise a souvent de nombreux points de contact, et par conséquent, de nombreux points de données. Par conséquent, les employés travaillant dans les équipes des opérations et de la chaîne d'approvisionnement peuvent utiliser des logiciels d'analyse de Big Data pour mieux comprendre leurs départements et les données générées, par exemple à partir d'un système ERP. Ces applications suivent tout, de la comptabilité à la chaîne d'approvisionnement et à la distribution ; en entrant les données de la chaîne d'approvisionnement dans ce logiciel, les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement peuvent optimiser un certain nombre de processus pour économiser du temps et des ressources. **Équipes financières :** Les équipes financières tirent parti des logiciels d'analyse de Big Data pour obtenir des insights et une compréhension des facteurs qui impactent le résultat net d'une organisation. Grâce à des intégrations avec des systèmes financiers tels que [les logiciels de comptabilité](https://www.g2.com/categories/accounting), des employés tels que les directeurs financiers (CFO) peuvent voir à quel point l'entreprise fonctionne bien. Comme mentionné ci-dessus, ces employés accéderont probablement au logiciel via des tableaux de bord en libre-service configurés par des analystes de données. En intégrant les données financières avec les ventes, le marketing et d'autres données opérationnelles, les équipes de comptabilité et de finance tirent des insights exploitables qui n'auraient peut-être pas été découverts grâce à l'utilisation d'outils traditionnels. **Équipes de vente et de marketing :** Les équipes de vente cherchent également à améliorer les métriques financières et peuvent bénéficier énormément d'une approche plus axée sur les données. Grâce à l'utilisation d'outils d'analyse en libre-service et de solutions d'analyse intégrée, elles peuvent obtenir des insights sur les comptes potentiels, la performance des ventes et les prévisions de pipeline, parmi de nombreux autres cas d'utilisation. L'utilisation d'outils d'analyse dans une équipe de vente peut aider les entreprises à optimiser leurs processus de vente et à influencer les revenus. Pour les équipes marketing, le suivi de la performance des campagnes est essentiel. Étant donné qu'elles mènent différents types de campagnes, y compris le marketing par e-mail, la publicité numérique, ou même des campagnes publicitaires traditionnelles, les outils d'analyse permettent aux équipes marketing de suivre la performance de ces campagnes en un seul endroit central. **Consultants :** Les entreprises n'ont pas toujours le luxe de construire, développer et optimiser leurs propres solutions d'analyse. Certaines entreprises choisissent d'employer des consultants externes, tels que [les fournisseurs de conseil en intelligence d'affaires (BI)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). Ces fournisseurs cherchent à comprendre une entreprise et ses objectifs, à interpréter les données et à offrir des conseils pour s'assurer que les objectifs sont atteints. Les consultants en BI ont souvent des connaissances spécifiques à l'industrie en plus de leurs antécédents techniques, avec une expérience dans les soins de santé, les affaires et d'autres domaines.  ### Quelles sont les alternatives aux logiciels d'analyse de Big Data ? Les alternatives aux logiciels d'analyse de Big Data peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement : [Plateformes d'analyse](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** Les plateformes d'analyse peuvent inclure des intégrations de Big Data, mais sont des outils à portée plus large qui facilitent les cinq éléments suivants : préparation des données, modélisation des données, mélange des données, visualisation des données et livraison des insights. [Logiciel d'analyse de journaux](https://www.g2.com/categories/log-analysis) : Les entreprises qui se concentrent sur les données de journaux peuvent bénéficier du déploiement de logiciels d'analyse de journaux, qui sont utilisés pour analyser les données de journaux des applications et des systèmes. Il convient de garder à l'esprit que ce logiciel est beaucoup plus limité en termes de types de données et de sources de données auxquelles il peut être connecté. Cependant, comme le logiciel d'analyse de journaux se concentre sur les journaux, il fournit souvent des détails plus granulaires sur les données liées aux journaux. [Logiciel d'analyse de flux](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Lorsqu'on recherche des outils spécifiquement conçus pour analyser les données en temps réel, le logiciel d'analyse de flux est une solution de choix. Ces outils aident les utilisateurs à analyser les données en transfert via des API, entre applications, et plus encore. Ce logiciel peut être utile avec les données de l'internet des objets (IoT), que l'on souhaite souvent analyser en temps réel. [Logiciel d'analyse prédictive](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) : Les logiciels d'analyse de Big Data à usage général permettent aux entreprises de mener diverses formes d'analyse, telles que prescriptive, descriptive et prédictive. Les entreprises qui se concentrent sur l'examen de leurs données passées et présentes pour prédire les résultats futurs peuvent utiliser des logiciels d'analyse prédictive pour une solution plus affinée.  [Logiciel d'analyse de texte](https://www.g2.com/categories/text-analysis) : Les logiciels d'analyse de Big Data se concentrent sur les données structurées ou numériques, permettant aux utilisateurs d'approfondir et d'explorer les chiffres pour éclairer les décisions commerciales. Si l'utilisateur souhaite se concentrer sur des données non structurées ou textuelles, les solutions d'analyse de texte sont le meilleur choix. Ces outils aident les utilisateurs à comprendre rapidement et à extraire l'analyse des sentiments, les phrases clés, les thèmes et d'autres insights à partir de données textuelles non structurées. #### Logiciels liés aux logiciels d'analyse de Big Data Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les logiciels d'analyse de Big Data incluent : [Logiciel d'entrepôt de données](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La plupart des entreprises ont un grand nombre de sources de données disparates, donc pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en œuvre un entrepôt de données. Les entrepôts de données peuvent héberger des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, ce qui permet aux outils de BI et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est essentielle à la qualité des données ingérées par les logiciels d'analyse. [Logiciel de préparation des données](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Une solution clé nécessaire pour une analyse de données facile est un outil de préparation des données et d'autres outils de gestion des données connexes. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Les outils de préparation des données sont souvent utilisés par les équipes informatiques ou les analystes de données chargés d'utiliser les outils de BI. Certaines plateformes de BI offrent des fonctionnalités de préparation des données, mais les entreprises avec une large gamme de sources de données optent souvent pour un outil de préparation dédié. ### Défis avec les logiciels d'analyse de Big Data Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis.  **Besoin d'employés qualifiés :** Les logiciels d'analyse de Big Data ne sont pas nécessairement simples. Souvent, ces outils nécessitent un administrateur dédié pour aider à mettre en œuvre la solution et aider les autres à l'adopter. Cependant, il y a une pénurie de data scientists et d'analystes qualifiés pour configurer de telles solutions. De plus, ces mêmes data scientists seront chargés de tirer des insights exploitables des données.  Sans personnes qualifiées dans ces domaines, les entreprises ne peuvent pas tirer parti efficacement des outils ou de leurs données. Même les outils en libre-service, qui doivent être utilisés par l'utilisateur commercial moyen, nécessitent quelqu'un pour les déployer. Les entreprises peuvent se tourner vers les équipes de support des fournisseurs ou des consultants tiers pour obtenir de l'aide si elles ne peuvent pas embaucher quelqu'un en interne. **Organisation des données :** Pour tirer le meilleur parti des solutions d'analyse, ces données doivent être organisées. Cela signifie que les bases de données doivent être correctement configurées et intégrées. Cela peut nécessiter la construction d'un entrepôt de données, qui peut stocker des données provenant de diverses applications et bases de données en un seul endroit central.  Les entreprises peuvent avoir besoin d'acheter un logiciel de préparation des données dédié pour s'assurer que les données sont jointes et nettoyées pour que la solution d'analyse puisse les consommer de la bonne manière. Dans le contexte du Big Data, une entreprise pourrait vouloir envisager spécifiquement des logiciels de traitement et de distribution de Big Data. Cela nécessite souvent un analyste de données qualifié, un employé informatique ou un consultant externe pour aider à garantir que la qualité des données est à son meilleur pour une analyse facile. **Adoption par les utilisateurs :** Il n'est pas toujours facile de transformer une entreprise en une entreprise axée sur les données. En particulier dans les entreprises plus établies qui ont fait les choses de la même manière pendant des années, il n'est pas simple d'imposer des outils d'analyse aux employés, surtout s'il existe des moyens pour eux de l'éviter. S'il existe d'autres options, telles que des feuilles de calcul ou des outils existants que les employés peuvent utiliser à la place des logiciels d'analyse, ils choisiront probablement cette voie. Cependant, si les managers et les dirigeants s'assurent que les outils d'analyse sont une nécessité dans le quotidien d'un employé, alors les taux d'adoption augmenteront. ### Quelles entreprises devraient acheter des logiciels d'analyse de Big Data ? Comme on l'a souvent dit, les données sont le carburant qui alimente les entreprises modernes. Bien que ce soit un cliché, cela n'en est pas moins vrai. Par conséquent, les entreprises du monde entier et de tous les secteurs devraient envisager une sorte de solution d'analyse, telle que l'analyse de Big Data, afin de donner un sens à ces données et de commencer à prendre des décisions basées sur les données.  **Services financiers :** Au sein des institutions financières, telles que les courtiers en assurance, les banques et les coopératives de crédit, il est courant d'utiliser une multitude de systèmes différents. Ces entreprises ont des données allant des dossiers clients, aux transactions, aux données de marché, et plus encore. Avec la prolifération des systèmes vient plus de données. Avec une solution d'analyse robuste en place, elles peuvent mieux comprendre les données produites par les divers systèmes de l'entreprise. En tant qu'industrie fortement réglementée, les utilisateurs peuvent bénéficier des capacités d'accès gouverné qui peuvent être particulièrement bénéfiques, car elles peuvent aider à auditer les processus de l'entreprise. **Soins de santé :** Dans le domaine des soins de santé, de mauvaises pratiques de gestion des données peuvent avoir des conséquences graves voire mortelles. Les logiciels d'analyse de Big Data peuvent aider ces organisations à avoir une vue d'ensemble de leurs données, telles que les dossiers des patients, les réclamations d'assurance, les finances, et plus encore. Grâce à la mise en œuvre de l'analyse, les entreprises de soins de santé peuvent réduire les risques et les coûts, et rendre leur facturation et leurs recouvrements plus intelligents. **Commerce de détail** : Les organisations de vente au détail, qu'elles soient B2C, B2B, D2C, ou autres, s'appuient sur les données pour prendre des décisions éclairées. Par exemple, un vendeur d'imprimantes, pour gérer une entreprise prospère, doit suivre de nombreuses choses telles que son inventaire, ses ventes, son équipe de vente, et ses retours. Si toutes ces données sont conservées cloisonnées dans différents systèmes, il n'y a pas de source unique de vérité et les départements ne peuvent pas avoir une conversation autour de l'état réel des données de l'entreprise. Avec les logiciels d'analyse de Big Data configurés et connectés à toutes les sources de données pertinentes, toute entreprise de vente au détail peut en tirer des avantages et prendre des décisions significatives basées sur les données. ### Comment acheter des logiciels d'analyse de Big Data #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels d'analyse de Big Data Si une entreprise commence tout juste son parcours d'analyse, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel pour l'entreprise et le cas d'utilisation particuliers. Étant donné que la solution particulière peut varier en fonction de la taille de l'entreprise et de l'industrie, G2 est un excellent endroit pour trier et filtrer les avis en fonction de ces critères, ainsi que de nombreux autres. Comme mentionné ci-dessus, la variété, le volume et la vitesse des données sont vastes. Par conséquent, les utilisateurs doivent réfléchir à la manière dont la solution particulière répond à leurs besoins particuliers, ainsi qu'à leurs besoins futurs à mesure qu'ils accumulent plus de données.  Pour trouver la bonne solution, les acheteurs doivent déterminer les points de douleur et les noter. Ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui devront utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter. Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore. En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une demande d'information (RFI), une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'un logiciel d'analyse de Big Data. #### Comparer les produits de logiciels d'analyse de Big Data **Créer une liste longue** De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur. **Créer une liste courte** À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de candidats, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions. **Réaliser des démonstrations** Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.  #### Sélection du logiciel d'analyse de Big Data **Choisir une équipe de sélection** Comme les logiciels d'analyse de Big Data concernent les données, l'utilisateur doit s'assurer que le processus de sélection est également axé sur les données. L'équipe de sélection doit comparer les notes et les faits et chiffres qu'elle a notés au cours du processus, tels que le temps pour obtenir des insights, le nombre de visualisations et la disponibilité des capacités d'analyse avancées. **Négociation** Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que ce n'est pas négociable (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres. **Décision finale** Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin. ### Quel est le coût des logiciels d'analyse de Big Data ? Les entreprises décident de déployer des logiciels d'analyse de Big Data dans le but de réaliser un certain retour sur investissement (ROI). #### Retour sur investissement (ROI) Comme elles cherchent à récupérer leurs pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est essentiel de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ce logiciel est généralement facturé par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent. Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus entre avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés grâce à leur utilisation de l'outil d'analyse de Big Data. ### Mise en œuvre des logiciels d'analyse de Big Data **Comment les logiciels d'analyse de Big Data sont-ils mis en œuvre ?** La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de grandes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent judicieux d'utiliser une partie externe, qu'il s'agisse d'un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou d'un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et comment utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente. **Qui est responsable de la mise en œuvre des logiciels d'analyse de Big Data ?** Cela peut nécessiter beaucoup de personnes, ou de nombreuses équipes, pour déployer correctement une plateforme d'analyse. Cela est dû au fait que les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, il est rare qu'une seule personne ou même une seule équipe ait une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle en place, une entreprise peut assembler ses données et commencer le parcours de l'analyse, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données. ### Tendances des logiciels d'analyse de Big Data **Littératie des données** Les données commerciales ne sont plus enfermées dans des silos. Avec les solutions d'analyse de Big Data, plus d'utilisateurs à travers une entreprise peuvent trouver, accéder et analyser ces données. De plus, [les logiciels d'intelligence artificielle (IA)](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) tels que [les logiciels de traitement du langage naturel (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) aident à rendre la recherche de données plus facile et plus puissante, fournissant des résultats plus précis. La mise en œuvre de logiciels d'analyse a été une initiative majeure pour les entreprises en cours de transformation numérique, car ces outils offrent une visibilité plus approfondie sur les données d'une organisation. Les entreprises adoptent ces solutions pour donner un sens aux grands ensembles de données collectés à partir de toutes leurs sources variées. **Passage au cloud** Le passage de l'analyse de données sur site au cloud est en cours depuis plusieurs années, avec de plus en plus d'entreprises déplaçant leurs données et leurs insights de données vers le cloud. Cela se produit pour diverses raisons, telles que le temps pour obtenir des insights. Le passage de l'infrastructure sur site a aidé de nombreuses entreprises à permettre le travail de données partout où l'on a accès au cloud—partout avec un accès Internet.  **IA conversationnelle** Historiquement, pour interroger des données dans une solution d'analyse, les utilisateurs devaient maîtriser un langage de requête comme SQL. Avec la montée des interfaces conversationnelles, les utilisateurs découvrent les données et les insights qu'ils recherchent en utilisant un langage intuitif. Les méthodes intuitives d'interrogation des données signifient permettre à un plus grand nombre d'utilisateurs d'accéder et de donner un sens aux données de l'entreprise. **Apprentissage automatique** L'IA devient rapidement une fonctionnalité prometteuse des solutions d'analyse tout au long du parcours des données, de l'ingestion aux insights. De la préparation des données alimentée par l'IA aux insights intelligents, dans lesquels la plateforme suggère des visualisations à l'utilisateur final, les solutions d'analyse de Big Data deviennent rapidement plus puissantes. L'apprentissage automatique aide les utilisateurs finaux à découvrir des insights cachés, leur permettant de donner un sens aux données et de les aider à comprendre ce qu'ils voient.