Get fresh updates from Hortonworks by email

Once a month, receive latest insights, trends, analytics information and knowledge of Big Data.

cta

Démarrer

cloud

Prêt à débuter ?

Télécharger Sandbox

Que pouvons-nous faire pour vous ?

fermerBouton Fermer
cta

Informations et analyse du big data
pour le secteur public et le gouvernement

cloud Hortonworks jouit d'une position dominante. Lisez le rapport Forrester Wave

Télécharger le rapport

Arizona State University utilise HDP®
pour découvrir des informations précieuses

Arizona State University (ASU) est la plus grande université américaine et a été désignée l'« université la plus innovante des États-Unis » en 2016 par le magazine U.S. News & World Report. L'initiative Complex Adaptive Systems Initiative (ou CASI) d'ASU a créé un data lake sur le génome grâce à des pétaoctets de données génétiques sur des centaines d'individus. Des études ont pu ainsi être menées sur la façon dont chaque variante individuelle du génome peut influencer l'expression d'un gène du cancer. Ces découvertes précieuses pourraient aider à élaborer de nouveaux traitements.

Le secteur public bénéficie de la puissance des données

Les institutions du service public doivent extraire des renseignements concrets à partir de données disponibles dans différents formats et provenant de multiples sources. Et ce défi devient bien plus difficile à relever quand l'on prend en compte les restrictions de ressources et de budget. Grâce à la plateforme de données connectée de Hortonworks, nos clients peuvent tirer des avantages concurrentiels à partir de leurs données à un coût modéré.

exemples d'utilisation

Utilisez des données issues de machines et de capteurs pour maintenir en amont l'infrastructure publique en conditions opérationnelles

Metro Transit of St. Louis (MTL) gère le réseau de transports en commun pour la région métropolitaine de Saint-Louis. Hortonworks Data Platform aide MTL à remplir sa mission en stockant et en analysant les données IoT des autobus intelligents de la ville. L'organisme a ainsi pu réduire le coût moyen par mile parcouru par ses autobus de 0,92 $ à 0,43 $. MTL a atteint cette réduction des coûts tout en doublant le nombre de miles parcourus annuellement par bus. Hortonworks a livré la solution à MTL en partenariat avec LHP Telematics, chef de file de l'industrie créant des solutions télématiques personnalisées pour les véhicules connectés et le marché OEM des équipements lourds, du transport, des services et de la construction de flottes. La solution combinée rend le service de bus MTL plus fiable, tout en multipliant par 5 la moyenne de la durée de bon fonctionnement des bus. Celle-ci est passée de 4 000 à 21 000 miles parcourus.

De la même façon, un client au ministère de la Défense s'est tourné vers les plateformes de données connectées de Hortonworks afin de permettre l'analyse et la maintenance préventive de sa flotte aérienne. Grâce à HDP et HDF, le client peut obtenir une analyse prédictive ainsi que des informations exploitables à partir de leurs plateformes. En plus d'un coût total de possession réduit, les résultats réalisés ont montré des améliorations tangibles en termes de gestion du cycle, préparation opérationnelle, sécurité du pilote et gestion des approvisionnements.


Optimisation des entrepôts de données d’entreprise (EDW)

L'entrepôt de données d'entreprise est devenu une composante standard des architectures de données des entreprises. Cependant, la complexité et le volume des données mettent l'efficacité de la solution EDW à rude épreuve. La réalisation du potentiel de transformation des Big Data dépend de la capacité des entreprises à gérer leur complexité, tout en tirant parti des nouvelles sources de données diverses et variées, comme les réseaux sociaux, le Web, l'Internet des Objets (IoT) et plus encore. L'intégration de ces nouvelles sources de données dans la solution EDW existante est souvent coûteuse et incroyablement complexe.

La solution d'optimisation d'entrepôt des données d'entreprise de Hortonworks est la seule solution clé en main du secteur pour l'analyse de données, grâce à Hadoop. La solution d'optimisation d'entrepôt des données d'entreprise (EDW) s'appuie sur la plateforme Hortonworks Data Platform (HDP®) et sur nos partenaires technologiques Syncsort et AtScale. Avec la solution d'optimisation d'entrepôt de données d'entreprise, les utilisateurs au sein du secteur public peuvent prolonger la valeur de leurs investissements EDW existants et surmonter les difficultés et les risques, ainsi que faire face aux coûts associés à l'introduction de nouvelles solutions dans l'infrastructure déjà en place.

Cette solution peut être mise en œuvre rapidement, fait de l'analyse de données une réalité grâce à Hadoop et permet de réduire les coûts à travers le transfert de données non critiques en-dehors de l'entrepôt de données d'entreprise et l'exploitation du système d'archivage peu coûteux offert par Hadoop.


Service de santé universitaire

Le monde médical est aujourd'hui confronté à des défis et des choix difficiles. Chercheurs, professionnels de la santé et administrateurs doivent prendre des décisions importantes, très souvent sans disposer de données suffisantes. Hortonworks propose des plateformes de données connectées (grâce à Apache Hadoop et Apache NiFi) pour que les données sur la santé soient plus accessibles et plus exploitables.

En travaillant en partenariat avec Hortonworks, les chercheurs peuvent accéder à des données génomiques pour de nouveaux traitements contre le cancer, les médecins peuvent surveiller les données des capteurs et données vitales de leurs patients en temps réel, les hôpitaux peuvent réduire leurs taux de réadmission, et les universités peuvent conserver indéfiniment leurs données de recherche médicale.


Prévenez la fraude et le gaspillage

La croissance explosive des données a rendu plus difficile pour les agences gouvernementales de détecter la fraude, le gaspillage et les abus, tout en accomplissant malgré tout leurs missions de manière efficace. Une agence fédérale dotée d'un grand nombre de bénéficiaires s'est tournée vers Apache Hadoop et Hortonworks Data Platform pour détecter les demandes frauduleuses de prestations. Cette implémentation a réduit le processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL). Sa durée est passée de 9 heures à 1 heure. L'agence a ainsi pu créer de nouveaux modèles de données relatifs à la fraude, au gaspillage et aux abus. Après avoir accéléré le processus ETL de manière significative, l'agence a utilisé cette avancée et ces ressources pour tripler la quantité de données incluses dans son traitement quotidien. Hadoop étant un système basé sur une plateforme de « schéma à la lecture », au lieu de la traditionnelle plateforme de « schéma au chargement », l'agence envisage désormais d'examiner dans son analyse d'autres systèmes hérités et d'y inclure en amont plus de données contextuelles (telles que celles des médias sociaux et du contenu en ligne). Au bout du compte, il sera plus facile d’identifier et d'empêcher la fraude, le gaspillage et les abus.

Villes intelligentes

Face à cette tendance continue de monde connecté et aux exigences des big data qui ne cessent de croître, de grands obstacles et des opportunités encore plus grandes font leur apparition. Les administrations municipales, locales et fédérales éprouvent des difficultés à établir et maintenir une infrastructure construite pour des technologies connectées dans un environnement de « l’Internet of Anything ». Les appareils connectés (capteurs, compteurs intelligents, dispositifs médicaux, dispositifs de mesure sur les routes, capteurs de gestion de véhicules, dispositifs d'intervention d'urgence, etc.) génèrent d'immenses volumes de données qui vont devoir être analysés en temps réel afin de fournir des renseignements utiles et exploitables. En outre, le stockage et l'accès à ces données peuvent fournir des aperçus historiques et une analyse prédictive.

Grâce aux plateformes de données connectées de Hortonworks, les organisations du secteur public peuvent établir une plateforme d'analyse de données moderne qui soit de qualité professionnelle, hautement évolutive et multi-entité. Avec l'aide de Hortonworks Data Flow (HDF), les données provenant des différents capteurs et dispositifs peuvent être collectées, regroupées, reliées, traitées en temps réel et extraites, afin d'effectuer une tâche définie. Les données sont ensuite stockées sur la plateforme Hortonworks Data Platform (HDP) où de larges volumes de données, à une échelle qui se mesure en pétaoctets, peuvent être stockés et traités sur du matériel standard à un coût bien mois élevé que sur des systèmes traditionnels. Alors que la demande au regard des données augmente, des nœuds supplémentaires peuvent être ajoutés très facilement à un cluster (ou « grappe de serveurs »).

Vue synthétique d'une ressource

Que vous soyez un soldat, un étudiant ou un avion militaire, les clients au sein du secteur public sont submergés de données provenant de multiples sources et dans différents formats qui sont souvent stockées dans des architectures compartimentées. Celles-ci requièrent des applications spécifiques et/ou se traduisent par des manipulations complexes uniquement pour accéder aux données. La corrélation de données dans de tels environnements est non seulement compliquée mais aussi coûteuse. Dans beaucoup de cas, ces systèmes n'ont pas de moyen de communiquer.

Grâce à la plateforme de données connectées de Hortonworks, les clients du secteur public peuvent établir une plateforme d'analyse de données qui leur permet de visualiser en même temps les données en mouvement et les données au repos. Les données en temps réel provenant de capteurs ou d'autres sources (tels que les réseaux sociaux par exemple) sont collectées, reliées de manière logique, puis connectées en utilisant Hortonworks Data Flow (HDF), et ce sans interruption. Une fois qu'elles sont collectées et reliées, elles sont stockées sur Hortonworks Data Platform (HDP) où les données non modifiées sont conservées indéfiniment et utilisées pour de futures analyses historiques ou avancées.

La vue synthétique de cette ressource est mise en place et activée grâce aux résolutions d'entités. Lors de ce processus, des éléments de données disparates se rapportant à la ressource sont liés en utilisant des attributs qui lui sont uniques, tels qu'un numéro de série, suffixe numérique, numéro d'identité étudiant ou numéro de sécurité sociale.

Études de cas de clients

Université d'État de l'Arizona
client
Université d'État de l'Arizona

L'Université d'État de l'Arizona (ASU) est la plus grande université des États-Unis en matière d'effectif. Elle accueille plus de 83 000 étudiants et emploie plus de 3 300 professeurs. Sa charte, approuvée par le conseil d'administration en 2014, est fondée sur le modèle  « New American University »  créé par le président de l'ASU, Michael M. Crow. Ce modèle définit l'ASU comme une université « complète...

UNOS
client
UNOS

The United Network for Organ Sharing (UNOS) is the private, non-profit organization managing the United States organ transplant system. UNOS brings together hundreds of hospitals, transplant centers, organ procurement professionals, and thousands of volunteers. The mission of UNOS is to advance organ availability and transplantation by uniting and supporting communities for the benefit of patients…

MITRE transforme le transport aérien
client
MITRE transforme le transport aérien

MITRE est une organisation à but non lucratif qui gère plusieurs centres de recherche et de développement financés par le gouvernement fédéral (FFRDC). Le CAASD (Centre de développement de systèmes d'aviation avancés) est l'un de ces FFRDC. Il sert l'intérêt public en améliorant la sûreté, la sécurité et l'efficacité de l'aéronautique aux États-Unis et à travers le monde. Transformation du…

Metro Transit of Saint Louis
client
Metro Transit of Saint Louis

Metro Transit of St. Louis (MTL) gère le réseau de transports en commun pour la région métropolitaine de Saint-Louis. L'objectif de l'organisation est de « répondre aux besoins de la région en matière de transport, en offrant un service sûr, fiable, accessible et orienté-usager, tout en étant financièrement responsable. »  Relever le défi d'offrir un transport public sûr et fiable afin d'assurer la sécurité des passagers et des...

UC Irvine Health
client
UC Irvine Health

Le centre hospitalier UC Irvine Health s'est tourné vers Hadoop et Hortonworks Data Platform pour améliorer le fonctionnement clinique de son hôpital et ses recherches scientifiques dans sa faculté de médecine. Ses équipes ont pu développer une pratique médicale rationalisée qui réduit les réadmissions, accélère les nouveaux projets de recherche et suit en direct les données médicales des patients. Une plateforme Hadoop pour deux...