| Titre : | Mise en oeuvre d’une solution Big Data de géomarketing dans le secteur transport pour un client OMNIDATA | | Type de document : | projet fin études | | Auteurs : | Asma YACOUBI / Safouan ES-SEBBAR, Auteur | | Année de publication : | 2015 | | Langues : | Français (fre) | | Catégories : | Business Intelligence
| | Mots-clĂ©s : | Points de vente, billets de transport, gĂ©omarketing, Big Data, Hadoop, HDFS, Hortonworks, Pig, Hive, Map/Reduce, Qlikview. | | Index. dĂ©cimale : | 1413/15 | | RĂ©sumĂ© : | Le présent document constitue le fruit de notre projet de fin d’études réalisé au sein d’OMNIDATA Business Solution.
Ce projet est un premier prototype Big Data de géomarketing lancé par OMNIDATA dans le secteur transport. L’objectif principal de notre projet Big Data consiste à la mise en oeuvre d’une plateforme Big Data qui permettra l’analyse des données liées à la vente des billets de transport, ainsi que celles reliées à la densité des flux de passagers aux alentours des stations pour aider à la décision d’étendre le réseau des points de vente des billets en faveur des passagers.
Pour ce faire, nous avons dans un premier temps fait un tour d’horizon du Big Data : définitions, dimensions et composants de l’écosystème Hadoop.Dans un deuxième temps, nous avons établi, une étude comparative pour faire le choix de la plateforme Big Data et l’outil de visualisation les plus adéquats pour notre projet à savoir Hortonworks et Qlikview respectivement. Le projet a porté ensuite sur l’analyse des sources de données fournies par le client d’OMNIDATA pour arriver à relever et concevoir les indicateurs clé de performance nécessaires pour notre cas d’usage. Puis, nous sommes passés à la mise en oeuvre de la solution Big Data pour notre projet dans laquelle nous avons en particulier mis en place la plateforme Big Data Hortonworks sous le cluster de HDFS pour arriver à y intégrer les données préparés. Enfin, nous avons abordé l’implémentation des indicateurs de performance avec les composants Hadoop : Hive et Pig, pour arriver à générer les rapports nécessaires à l’analyse des ventes de billets de transport pour le client d’OMNIDATA sous Qlikview à l’aide du connecteur Hive ODBC.
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Mise en oeuvre d’une solution Big Data de géomarketing dans le secteur transport pour un client OMNIDATA [projet fin études] / Asma YACOUBI / Safouan ES-SEBBAR, Auteur . - 2015. Langues : Français ( fre) | Catégories : | Business Intelligence
| | Mots-clĂ©s : | Points de vente, billets de transport, gĂ©omarketing, Big Data, Hadoop, HDFS, Hortonworks, Pig, Hive, Map/Reduce, Qlikview. | | Index. dĂ©cimale : | 1413/15 | | RĂ©sumĂ© : | Le présent document constitue le fruit de notre projet de fin d’études réalisé au sein d’OMNIDATA Business Solution.
Ce projet est un premier prototype Big Data de géomarketing lancé par OMNIDATA dans le secteur transport. L’objectif principal de notre projet Big Data consiste à la mise en oeuvre d’une plateforme Big Data qui permettra l’analyse des données liées à la vente des billets de transport, ainsi que celles reliées à la densité des flux de passagers aux alentours des stations pour aider à la décision d’étendre le réseau des points de vente des billets en faveur des passagers.
Pour ce faire, nous avons dans un premier temps fait un tour d’horizon du Big Data : définitions, dimensions et composants de l’écosystème Hadoop.Dans un deuxième temps, nous avons établi, une étude comparative pour faire le choix de la plateforme Big Data et l’outil de visualisation les plus adéquats pour notre projet à savoir Hortonworks et Qlikview respectivement. Le projet a porté ensuite sur l’analyse des sources de données fournies par le client d’OMNIDATA pour arriver à relever et concevoir les indicateurs clé de performance nécessaires pour notre cas d’usage. Puis, nous sommes passés à la mise en oeuvre de la solution Big Data pour notre projet dans laquelle nous avons en particulier mis en place la plateforme Big Data Hortonworks sous le cluster de HDFS pour arriver à y intégrer les données préparés. Enfin, nous avons abordé l’implémentation des indicateurs de performance avec les composants Hadoop : Hive et Pig, pour arriver à générer les rapports nécessaires à l’analyse des ventes de billets de transport pour le client d’OMNIDATA sous Qlikview à l’aide du connecteur Hive ODBC.
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Mise en oeuvre d’une solution Big Data de géomarketing dans le secteur transport pour un client OMNIDATA / Asma YACOUBI / Safouan ES-SEBBAR
