{"id":1433,"date":"2016-10-23T07:58:48","date_gmt":"2016-10-23T05:58:48","guid":{"rendered":"http:\/\/variances.eu\/?p=1433"},"modified":"2017-09-25T12:22:03","modified_gmt":"2017-09-25T10:22:03","slug":"le-big-data-vers-des-outils-interfaces-utilisateurs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/variances.eu\/?p=1433","title":{"rendered":"Le big data vers des outils interfac\u00e9s utilisateurs"},"content":{"rendered":"

Constat et mise en situation<\/b><\/u><\/span><\/p>\n

Toutes les donn\u00e9es ne sont pas \u00ab\u00a0big\u00a0\u00bb, mais quand elles le sont, si on veut les rendre accessibles \u00e0 l\u2019analyse par le plus grand nombre il faut des outils interfac\u00e9s utilisateurs (WYSIWYG1<\/sup><\/a>) capables de cr\u00e9er les \u00ab\u00a0conditions\u00a0\u00bb n\u00e9cessaires \u00e0 la manipulation et \u00e0 l\u2019analyse des donn\u00e9es. Tous les utilisateurs ne seront pas \u00ab\u00a0tous codeurs\u00a0\u00bb.<\/span><\/p>\n

<\/span><\/p>\n

Le march\u00e9 a pendant tr\u00e8s longtemps cr\u00e9\u00e9 des outils avec \u00e0 la fois du code pour commencer\u00a0:<\/span> SAS<\/a>\u00a0et puis s\u2019est rajout\u00e9 ensuite des interfaces \u00ab\u00a0objet\u00a0\u00bb permettant de manipuler\u00a0: SAS Guide, EM. SPSS rachet\u00e9 par<\/span> IBM<\/a>, un autre anc\u00eatre des outils, permettant lui aussi dans son interface de rajouter ou de compl\u00e9ter par du code et cela que ce soit dans sa solution d\u2019analyse statistique plus classique ou dans celle de machine learning.<\/span><\/p>\n

Il y a donc fort \u00e0 penser que les outils de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration vont aller dans ce sens\u00a0:\u00a0<\/span>Azure<\/a>\u00a0Machine Learning,<\/span> Watson<\/a>,\u00a0si tant est\u00a0que l\u2019on arrive \u00e0 bien d\u00e9finir son p\u00e9rim\u00e8tre,<\/span> Dataiku.com<\/a>\u00a0dans une moindre mesure.<\/span><\/p>\n

Le puriste pr\u00e9tend que les outils qui ne passent \u00ab\u00a0que\u00a0\u00bb par du code comme R et Python ne permettent pas de bien rentrer dans le mod\u00e8le lui-m\u00eame. C\u2019est un peu faire fi du pass\u00e9 car pendant des ann\u00e9es SAS et SPSS ont \u00e9t\u00e9 les outils des \u00ab\u00a0plus\u00a0\u00bb grands sp\u00e9cialistes de la statistique du march\u00e9.<\/span><\/p>\n

Pour \u00ab\u00a0populer\u00a0\u00bb la data science sur des donn\u00e9es volumineuses, il faut donc des solutions nouvelles qui vont cr\u00e9er \u00e0 la fois les clusters Hadoop sur un serveur et dans le cloud, g\u00e9n\u00e9rer du code Spark pour l\u2019utilisateur de mani\u00e8re transparente tout en lui permettant de faire du \u00ab\u00a0machine learning\u00a0\u00bb via son interface utilisateur. Tout cela \u00e9tant g\u00e9n\u00e9r\u00e9 pour lui.<\/span><\/p>\n

Dans ces nouvelles solutions on peut imaginer deux extr\u00eames\u00a0:<\/span><\/p>\n