Workflows de données et Data Science

Workflows de données

Vous souhaitez importer, transformer, charger des données dans votre environnement sans avoir à gérer des cascades d’outils de transformation ? D’extraction ? De qualité de données et de vérification de conformité ? Vous souhaitez avoir un environnement qui soit à la fois rapide et scalable, que vous ayez quelques fichiers Excel® ou CSV à traiter ou des téraoctets de données en streaming à processer ?

Utilisez l’ETL ForePaaS pour extraire, transformer et charger vos données dans votre environnement de stockage automatisé. Utilisez les tâches et les fonctions standards fournies ou exploitez le Store ForePaaS pour récupérer des tâches de transformation des algorithmes proposés par des tiers ou développez le vôtre grâce à notre SDK Python.

L’ETL de ForePaaS est entièrement écrit en Python et permet une intégration facile de vos scripts et librairies développés. Il permet également une scalabilité horizontale que ce soit pour des centaines ou des millions d’enregistrements.
Les librairies standard vous permettent de vous concentrer sur vos besoins, d’intégrer extrêmement rapidement vos données tout en s’assurant de leur qualité et de leur exploitation.


Appliquez n’importe quelle transformation ou algorithme sur vos données grâce aux customs actions développées avec ou sans le SDK Python fourni.

Data Science

Industrialisez vos modèles de data science développés en Python. ForePaaS vous permet de déployer en production et de faire évoluer vos algorithmes conçus par vos équipes de data scientists.

Si vous avez développé vos algorithmes dans des studios de data science, importez et exécutez ces modèles à l’intérieur de ForePaaS pour les mettre en production. Vous conservez ainsi la propriété de l’algorithme mais également le fruit de votre apprentissage.


ForePaaS possède un studio de données intégré avec des packages préchargés pour la data science, l’analyse statistique et la visualisation non temps-réel. Une fois satisfait, les utilisateurs peuvent immédiatement former leurs algorithmes sur leurs données et incorporer leur code dans l’environnement de production de l’application.

Utilisez des modèles existants issus de frameworks standard ou utilisez votre propre travail fait dans le Data Studio pour publier des modèles en production. Gérez plus facilement les procédures de formation, l’ingénierie des caractéristiques, les prévisions et la notation des modèles en tant que service indépendant ou intégrez-les dans votre processus ETL.

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