Data Science
Amplifier le potentiel des données
PyDC augmente les capacités de Datachain avec des librairies de datascience tout en assurant la traçabilité des entrées / sorties et des traitements.
Allier rapidité, modularité et flexibilité
PyDC est une librairie python permettant l’interconnexion avec DataChain via des structures de données de type Pandas DataFrame.
Elle est intégrée à un environnement classique d’analyse de données, Jupyter, qui permet le développement d’algorithmes d’intelligence artificielle et de visualisation de données de manière itérative.
Connecter les données à un environnement Datascience
PyDC permet d’exploiter facilement le résultat des chaînes de traitement GenericsData dans l’environnement DataScience, de les enrichir, produire de nouvelles connaissances, de les restituer dans GenericsData ou HandleData.
Utiliser des modèles de données DataChain
L’accès à l’environnement datascience donne la possibilité de créer n’importe quel algorithme d’intelligence artificielle ou de réaliser une étude statistique à partir de Datablocks DataChain en quelques lignes de code.
Traçabilité et sécurité des traitements de données
L’accès aux données via PyDC se fait de manière sécurisée en utilisant des jetons uniques liés aux comptes DataChain. Ces jetons permettent ainsi la traçabilité et la garantie de n’utiliser que les données autorisées. PyDC donne également la possibilité d’historiser simplement les traitements issus de notebook Jupyter.
Réintégrer la chaîne de valeur
Le résultat des analyses et des algorithmes peuvent être simplement réintégrés à la chaîne de valeur et consommés par les utilisateurs DataChain pour enrichir leurs tableaux de bords, leurs chaînes de traitements et ainsi partager la connaissance des différents experts et utilisateurs.
Dénouer des problématiques complexes
PyDC propose aux équipes Data d’accéder rapidement à toutes les données issues de DataChain permettant ainsi de mutualiser les chaînes de traitement et consacrer plus de temps à l’analyse et à la modélisation des données.
PyDC assure l’interconnexion (entrées et sorties) avec DataChain et poursuit la chaîne de traçabilité dans l’environnement Data science, garantissant un suivi des opérations effectuées sur les données.
Gagner du temps en réutilisant les chaînes de traitement GenericsData pour les différents modèles et enrichir les tableaux de bords HandleData avec de l’intelligence artificielle.
Connecter
Accéder rapidement aux données
Relier rapidement les données à l’environnement Datascience Python/ R
en utilisant des Dataframe Pandas.
Explorer
Visualiser les données
Les équipes expertes techniques ne sont pas limitées dans DataChain et peuvent continuer à construire des visualisations complexes avec leur librairies datascience favorites.
Analyser
Partager le savoir-faire des experts
Toutes les équipes profitent des connaissances extraites et des développements réalisés par les équipes de Datascience.
Prévoir
Créer ou réutiliser les modèles de Datascience
Créer des modèles d’intelligence artificielle qui consomment les chaînes de traitement ou réutiliser les modèles existants en les interconnectant avec des blocs de données DataChain.
Datachain révèle le potentiel des données
Data Virtualisation
Accéder rapidement à toutes les données
Intégrer des données structurées et non structurées et profiter de nombreux modules fonctionnels homogènes et cohérents pour analyser, présenter et représenter les données.
Data Visualisation
Superviser les données en temps réel
Accéder à un ensemble de fonctions pour orchestrer, analyser, explorer et visualiser les data et créer des dashboards entièrement personnalisables.
Capter & modéliser
Gouverner & préparer
Fabriquer & analayser
Construire
Présenter & étudier
Diffuser
Les données sont un véritable patrimoine, le pilier de la compétitivité des entreprises et organisations
Comment multiplier le potentiel de croisement des données