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Ulr l3i ayaline sujet stage m2 olap on hadoop 2018 cle06a995

PROGRAMME FEDER-FSE - Proposition de Stage Master II ou projet de ?n d ? études - Sujet Stage Participer au projet de mise en place d ? un OLAP entreprise basé sur l ? écosystème Hadoop Mots clés Modélisation multi-décisionnelle Entrepôt de données Data Warehouse Serveur OLAP-ROLAP Architecture Hadoop HDFS Yarn Hive Impala Kylin etc Informations complémentaires Encadrant s Jamal Malki Jean- Philippe Baron Cadre de coopération L i ?? aYaline Date de début du stage à partir de janvier Durée du contrat mois minimum Stage rémunéré Contexte Le stage se déroule dans le cadre du projet PLAIBDE Plateforme Intégrée Big-data pour les Données Entreprise ? Ce projet fait partie du programme FEDER-FSE - porté par la région Nouvelle Aquitaine Ce projet est dirigé par le consortium suivant L ? entreprise aYaline partenaire industriel et chef de ?l du projet Le laboratoire L i partenaire scienti ?que le L i laboratoire Informatique Image Interaction fait partie de l ? université de La Rochelle Le laboratoire LIAS partenaire scienti ?que le LIAS Laboratoire d'Informatique et d'Automatique pour les Systèmes fait partie de l ? ENSMA École Nationale Supérieure de Mécanique de d ? Aéronautique ?? Futuroscope université de Poitiers L'objectif du projet FEDER-PLAIBDE est le développement d'un écosystème Big-Data métier dans les domaines d'activités relevant de l'expertise de l'entreprise aYaline E-Commerce E-Tourisme E-Collectivé et d ? autres http www ayaline com http l i univ-larochelle fr https www lias-lab fr CObjectifs du stage Actuellement l ? entreprise aYaline développe pour ses clients des plateformes pour le traitement analytique en ligne OLAP Pour implémenter le concept OLAP dans le cadre de ses projets aYaline a choisi l ? architecture ROALP qui se base sur le principe de gestion des dataWarehouse dans des bases de données relationnelles L ? architecture technique des plateformes en production reposent sur le serveur OLAP Mondrian géré par le système Saiku en mode standalone ou intégré au système Pentaho Community En matière de traitement analytique en ligne en anglais BI Business Intelligence les architectes étaient confrontés à un choix relativement simple entre deux technologies de traitement analytique en ligne multidimensionnelle ou relationnelle Aujourd'hui l'intelligence décisionnelle proposée aux entreprises est considérablement plus exhaustive et les blocs fonctionnels qui font l'architecture des plates-formes BI se sont multipliés tout comme les systèmes de gestion d'entrepôts de données sous- jacents Deux points importants sont prises en compte les données les volumes de données augmentent rapidement les données sont hétérogènes les données sont temps réels etc les usages les exigences de l'utilisateur ?nal en matière de rapports et de données d'intelligence décisionnelle se développent et se complexi ?ent ? L ? entreprise aYaline souhaite exploiter les nouvelles sources de données émergentes la volumétrie croissante des données et leurs nouveaux usages pour développer des applications analytiques e ?caces répondant aux nouvelles exigences de ses clients Cependant les technologies traditionnelles ne sont pas su ?santes pour traiter de gros volumes de données ou di ?user des données en temps réel Par conséquent au cours des