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Projet Big Data recherche chef d’orchestre de son IT

Les offres Big Data se développent, mais leur mise en œuvre induit des problématiques issues du digital. L’expertise d’Agarik sur l’exploitation informatique du Big Data a été choisie par différents clients.

Rencontre avec Joe Hellerstein, une carrière dédiée à la donnée

Professeur à Berkeley et fondateur de Trifacta, il est un des spécialistes de la donnée les plus respectés aux États-Unis. Peu connu en France, Joe Hellerstein est chercheur dans le domaine de la contextualisation des données. De passage à Paris, il a accepté de rencontrer L’Informaticien pour revenir sur son parcours et sur ses travaux actuels.

 

Sa carrière dans la recherche et l’industrie s’est concentrée sur les systèmes centrés sur les données et la façon dont ils conduisent l’informatique. En 2010, Fortune Magazine a inclus Joe Hellerstein dans sa liste des 50 personnes les plus intelligentes en technologie, et le magazine MIT Technology Review a inclus son langage Bloom pour le Cloud Computing sur sa liste TR10 des dix technologies « les plus susceptibles de changer notre monde ».

Un projet de recherche appelé Wrangler

En 2011, Hellerstein, Jeffrey Heer, un autre professeur à Stanford, et Sean Kandel, un étudiant et ex-analyste de données dans une banque américaine, ont publié un article intitulé “Wrangler : Spécification visuelle interactive des scripts de transformation de données.” Dans ce document, les auteurs ont décrit un projet de recherche appelé Wrangler, qui était « un système interactif pour créer des transformations de données.» Wrangler a introduit une nouvelle façon d’effectuer la préparation de données par interaction directe avec les données présentées dans une interface visuelle. Les analystes pourraient explorer, modifier et manipuler les données de manière interactive et voir immédiatement les résultats. Wrangler suivait les transformations de données de l’utilisateur et pouvait ensuite générer automatiquement du code ou des scripts qui pouvaient être appliqués à plusieurs reprises sur d’autres jeux de données (machine learning). 


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