AWS Summit Paris

12 Avril 2022 - Palais des Congrès de Paris

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Data Reply à l’AWS Summit Paris 2022

Data Reply France en sa qualité de sponsor platinium, a été présent au salon AWS Paris ayant eu lieu le 12 avril 2022 à Paris. L’évènement s'est terminé avec succès, merci d'avoir été si nombreux à participer et à venir nous rencontrer sur le stand !

Nos experts ont animé 3 démonstrations innovantes dédiées aux traitements de la Data tout en delivrant une concentration unique d’information sur les technologies et les solutions des marchés big data et IA.

Pour ceux n'ayant pas pu participer nous publierons très bientôt les enregistrements de ces démonstrations sur notre site internet ! Enfin, pour les personnes n'ayant pas eu la chance de poser toutes leurs questions n’hésitez pas à utiliser le formulaire de contact ci-dessus, nous reviendrons vers vous dans les plus brefs délais.

Failed deliveries prediction tool

La démonstration consiste à présenter le processus de déploiement d'une solution qui prédit si une livraison à domicile échouera ou non en fonction d'un ensemble de caractéristiques clées comme l'heure de livraison, la localisation du client ou la valeur de la commande. Cela a pour objectif d’accompagner les entreprises de logistique à réduire l'impact économique et environnemental liés au problèmes des livraisons manquées.

Cette démonstration met en exergue toutes les phases d’un projet de data engineerie et data science, du stockage des données sur S3, feature engineering et Machine Learning avec SageMaker, la visualisation des résultats et tableaux de bord sur Athena et Quicksight jusqu’au déploiement sur un terminal AWS.

EMR Migration Booster

La démonstration est axée sur les stratégies de migration d'un cluster Hadoop vers AWS EMR, dans le but de réduire les coûts de maintenance et de stockage d’une part, et de permettre l’exploitation et la valorisation des données en combinat d’autres services AWS d’autre part. La préparation des migrations et l’évaluation des environnement on premises est souvent une tâche chronophage, déclarative et peu fiable.

Cette démonstratiion a pour objectif de mettre en lumière l’apport d’Unravel Data, solution permettant d’ analyser le cluster Hadoop existant afin de fournir des recommandations poussées sur la stratégie de migration et de prévoir les coûts des différents scénarios proposés. Exploitée dans une approche de migration industrialisée, cette solution permet d’accélèrer considérablement le processus de migration.

Customer 360 powered by Data Mesh

La démonstration consiste à mettre en exergue la capacité de définir des nouveaux principes d’architecture « Data Mesh » dans un environnement AWS. Il s’agit ainsi d’appliquer une stratégie de gestion de données basée sur le concept « Data As Product » ou l’usage et l’exposition sont fédérés dans un environnement homogène et agnostique à la technologie de stockage. Ainsi plusieurs types de base de données pour différents types de données sont mis en lumière dans la démonstration. Le traitement et l’agrégation des données à travers les technologies tels que Glue et EMR sont orchestrés à travers Data Catalog, véritable cerveau de l’architecture Data Mesh.

En décentralisant le stockage et le traitement des données à travers la principes Data Mesh, nous démontrons par un vrai cas d’application que le produit « donnée » est un actif principal autour duquel il faut assoir une gouvernance de données opérationnelle et pérenne.


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    Data Reply est une filliale du groupe Reply offrant une large gamme de services d'analyse avancée et de données alimentées par l'IA. Nous opérons dans différents secteurs et fonctions commerciales, en travaillant directement avec des professionnels de haut niveau et des directeurs généraux pour leur permettre d'obtenir des résultats significatifs grâce à une utilisation efficace des données.
    Nous aidons les entreprises à concevoir et à mettre en œuvre des produits de données centrés sur l'être humain afin de transformer des idées embryonnaires en solutions d'entreprise.
    Notre objectif est de trouver des compromis entre les exigences commerciales et les contraintes techniques, de développer des architectures Big Data holistiques et d'assurer la cybersécurité et la protection des données.