Après-midi Big Data à Genève

De la théorie à la pratique

Big data

Petit-déjeuner du mardi 12 septembre 2017


Une saison d’Afterworks OCTO Technology consacrée au Big Data nous a permis d’aborder des aspects techniques de ces plateformes, et surtout d’explorer la richesse des paradigmes à disposition. De plus en plus d'entreprises sortent de l’architecture classique des SI, pour plonger dans un monde nouveau, plus grand, plus rapide, plus diversifié.

Régulièrement nous faisons face à des questions pratiques :

  • Comment mettre en place une infrastructure Hadoop pour déverser des données qui débordent de mon Oracle?
  • Comment croiser les données des différentes bases de mon SI avec des données externes pour mieux analyser mon business et exploiter leur valeur?
  • Comment gérer des flux de données massifs en temps réel, afin de les analyser, les stocker et les visualiser?
  • Quand j'entends " Hadoop" : ne ferais-je pas mieux de partir avec un écosystème plus simple, comme un RDBM, Elasticsearch ou Cassandra?

Ces questions soulèvent des défis récurrents auxquels différentes briques de l’écosystème Big Data peuvent répondre.

Nous organisons donc une après-midi Big Data à Genève afin de permettre aux participants d'avoir un (petit) panorama des solutions existantes. Le programme est composé de sessions de 20 minutes qui alternera présentations d'éditeurs et retours d'expérience de nos clients. Des moments d'échanges et de discussions informelles sont prévus tout au long de l'après-midi.

 

Les places sont limitées, prenez le temps de vous inscrire. Cet évènement est ouvert à tous, cependant, en cas de forte affluence, nous privilégierons nos clients et prospects. Merci de votre compréhension.

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Programme

13h00 - 13h30 : Accueil

13h30 - 14h50 : 4 sessions

14h50 - 15h30 : Pause

15h30 - 16h50 : 4 sessions

16h50 - 17h30 : Pause

17h30 - 18h30 : 3 sessions

18h30 - 20h00 : cocktail dinatoire


Lieu
FORUM GENÈVE
Rue de Lausanne 11-19
1201 Genève

Accès
À proximité immédiate de la gare CFF


Intervenants
Parmi les speakers ayant confirmé leur participation :

NetGuardians - Jérôme Kehrli
Data Analytics with ElasticSearch and Spark: Lessons Learned

Natixis - Emmanuel Vaie et Cyril Montagnon
HIVE ou Spark comme ETL, les pour et les contre

Datastax - Duy Hai Doan
Masterless and Master/Slave architecture, differences and trade-offs

IBM - David Cremese
Solution de stockage IBM (pour Hortonworks Data Platform)

Hortonworks - Vitor Lundberg
Solving Big Data Problems using Hortonworks

Tableau
Make your Data make an Impact

OCTO Technology - Augustin Grimpel
Data Driven Plateform