Les axes méthodologiques Big Data mis en oeuvre

A – Contributions Universitaires et Expertises particulières

1 – Contribution du Laboratoire LISIC de l’Université du Littoral (ULCO)pour la partie Informatique  http://www-lisic.univ-littoral.fr/ 

notamment avec la contribution de Mourad Bouneffa et Adeel Ahmad ADEEL, Maîtres de Conférence pour la partie Open data, Big data et  Soft de Business Intelligence

2 – Contribution du Laboratoire Painlevé  pour la partie Prédiction et Inteligence Artificielle https://math.univ-lille1.fr

notamment avec la contribution de Nicolas Wicker , Anthony GUEMAS et Yvan STROPPA, Maitre de Conférence , Stagiaire MII et Ingénieur de Recherche.

3 – Autres contributions en particulier de  : JPierre Grassien  (Itrans) K. Wadoux ( Puits de Données Generic), A.Bennejean (  API Google Map)

B – Les livrables : 2 démonstrateurs  répondant aux objectifs principaux :

1 – Organiser les datas collectées et les remettre à disposition sous une forme “pragmatique” aux opérateurs afin qu’ils puissent en compléte autonomie lancer les requêtes complémentaires pour des usages ciblés.

Il a été fait fait appel à Generic, produit en open source qualifié de puits de données et qui se situe fonctionnement entre la feuille XlS et MYSQL. Vous pouvez accéder librement à ce démonstrateur sur l’URL

Démonstrateur “Transmanche Knowledge”

avec l’ID : “utilisateur ” et le MdP ” averti”

2 – Offrir une présentation visuelle des données qui permettent un rendu des analyses très performant (exlusion des tableaux de chiffres…) et diffusable en réseau  avec toutes les sécurités nécessaires.

Le soft QLIK a été retenu…  La diffusion est construite sur un réseau “fermé”…nous vous offrons qu’un exemple de graphe diffusable instantanément sous forme d’URL  (exemple flux camion importé par GB depuis  l’UE) . Ce document peut ne pas être affichable si modification …

Historique des flux PL importés par UK selon pays UE

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