L’offre TeraLab

TeraLab est une plateforme de services constituant un environnement de recherche et d’expérimentation privilégié pour les porteurs de projets collaboratifs en analytique Big Data.

TeraLab est une plateforme de services conçue pour accélérer la recherche en matière de Big Data en mettant à disposition immédiate les ressources nécessaires aux expérimentations à échelle réelle.

Au-delà de l’infrastructure physique et logicielle, la plateforme offre un environnement complet pour les besoins en analytique. Ces services additionnels sont :

  • une équipe de support interne au projet.
  • accès à la communauté Big Data (réseaux sociaux, forums, alliances, etc) via le portail.
  • l’expertise, les produits et les solutions de l’écosystème TeraLab tels que des fournisseurs de données, prestataires ou partenaires du projet spécialistes Big Data.
TeraLab ouvre de nouvelles opportunités aux chercheurs, enseignants ou industriels, en mettant à disposition un environnement optimal pour qu’ils se consacrent au traitement applicatif des données et leurs innovations.

La plateforme exploitée en mode SAAS ou PAAS offrira des outils et services pour les analystes de données, dédiés au traitement statistique, l’analyse ou la visualisation des données. Par exemple :

  • statistiques (Ex: R-Evolution),
  • machine learning (MLlib, MAHOUT, SPARK)
  • deep Learning (TensorFlow…)
  • généralistes (Ex: Python),
  • mining (Ex: Knime),
  • graphiques (Ex: Dataviz, R-shiny, Bokeh)
  • de façon générale l’accès à l’Appstore analytics

Outre les outils ci-dessus, la plateforme comprendra des outils d’accès et services de gestion de l’infrastructure : portail d’accès, interface utilisateurs,  outils collaboratifs.

L’équipe support interne est composée d’experts dont la mission est d’entretenir, exploiter et faire évoluer cette plateforme. Dans une première phase, cette équipe établit les spécifications du service TeraLab à partir des besoins de projets “Proof of Concept”.

L’équipe TeraLab se tient également à disposition de ses utilisateurs afin de leur assurer un accompagnement complet dans leurs projets. Celui-ci comprend les besoins en formation et la montée en compétences sur les outils de l’écosystème Big Data (Spark, Cloudera, hadoop, Python, R …) mais aussi le conseil dans l’Appstore analytics.