Indispensable de nos jours, les outils de data science interviennent tout au long de la chaine d’exploitation des données, allant du stockage à la modélisation, en passant par les outils pour préparer la donnée et des IDE pour travailler. En quelques années, on a vu se multiplier le nombre de solutions disponibles sur le marché. Le choix de solutions adaptées peut s’avérer être un travail fastidieux. Pour vous faire économiser du temps, nous avons établi pour vous un comparatif des meilleurs outils de data science. Dans cet article, nous explorerons les différentes catégories d’outils qui composent la sphère de la data science, afin de présenter notre sélection des meilleurs outils selon leurs points forts et leurs gammes de prix. Sans plus attendre, le sommaire :
Les outils de stockage de données
Les solutions de stockage des données se présentent comme des référentiels centralisant l’information, offrant couramment la gestion, la protection et le partage des données. Avant de choisir une solution vous devez analyser au préalable le volume de données à stocker, le type de bases de données que vous utilisez (SQL, NoSQL etc.) ainsi que l’utilisation finale de ces données.
Face au multiples solutions du marché, les principales différences résident dans la scalabilité des systèmes de stockage, les possibilités de connections avec d’autres plateformes et la puissance de calcul des requêtes. Un autre facteur à prendre en compte est si vous souhaitez être facturé selon le temps d’utilisation ou plutôt sous forme d’abonnement. Voici notre sélection :
Outils | Point forts | Prix |
---|---|---|
Amazon s3 |
Leader dans sa catégorie : Ecosystème très flexible, scalable avec le plus de fonctionnalités 3 types de stockage disponibles : Stockage d’objets, de fichiers ou par bloc Requêtes SQL rapide : effectuées dans votre entrepôt et sans ETL traditionnel Très grand nombre de partenaires de sauvegarde, archivage, restauration des données |
A partir de 11€ /TB /mois |
Google Big Query |
Solution aux performances satisfaisantes avec opérations automatiques de maintenance Automatisation du formatage de données et de l’approvisionnement des ressources BigQuery exécute son remaniement en mémoire dans un sous-service distinct Import des données via une variété de logiciel tiers (Tableau, Looker, Qlikview, etc.) et la suite Google (Drive, Sheet etc.) |
A partir de 8€ /TB /mois 10 premiers Go gratuits |
Amazon Redshift |
Soltuion performante et très proche de son concurrent Snowflake Sécurité avancée : chiffrement des données au repos, isolement des clusters Scalabilité indépendante du stockage et de la puissance de calcul Solution Cloud très compétitive en termes de prix |
A partir de 0,20€ /heure |
Snowflake |
Solution Cloud complète, qui compte actuellement 1400 employés Architecture composée de plusieurs entrepôts virtuels, spécifiable selon chaque métier Supporte les formats de données les plus populaires comme JSON, Avro, Parquet, ORC et XML Langage de requête natif SQL Scalibilité instantanée lors des périodes de forte demande |
A partir de 21€ /TB |
Microsoft Azure |
Solution très proche d’Amazon concurentiellement, et largement adoptée par les très grandes entreprises Beaucoup d’outils pour déployer des applications (Service cloud, service de containers etc.) Ouvert à des systèmes de clouds hybrides, et efficace avec les outils microsofts (MySQL, Officee etc.) Service de stockage complet et varié : Fichiers, blobs, datalakes, disques, archives |
A partir de 1,1€ /heure |
Les outils de préparation de données
Selon Experian, 92% des entreprises n’ont pas confiance en leurs données. Les outils de cette catégorie permettent aux entreprises d’obtenir des données normalisées, traitées, enrichies si besoin afin de les rendre propres et exploitables. Chaque outil de préparation de données doit simplifier ces étapes au maximum par le biais d’automatisation des scripts, macros pour vos futurs données entrantes. Les 3 facteurs essentiels à prendre en compte sont :
- La compatibilité de vos sources de données avec les outils de préparation de données
- La profondeur fonctionnelles des différentes d’opérations disponibles : Exploration, nettoyage, enrichissement, transformation
- L’intituivité des plateformes et la facilité de mise en oeuvre
Nous vous avons sélectionnés pour vous 3 outils. Les voici :
Outils | Point forts | Prix |
---|---|---|
Talend |
Efficace pour l’enrichissement de données : Découverte sémantique, mapping, agrégation, fusion de données Diversité de connection aux bases de données, aux applications Cloud, aux distributions Hadoop Big Data, aux bases de données NoSQL etc. Expérience utilisateur intuitive et nettoyage massif et rapide de vos données |
Suite complète à partir de 1075€/mois par utilisateur |
Alteryx |
Soltuion complète à l’environnement intuitif sans aucun code SQL, Script ou fonction Large éventail de données importables : bases de données (Azure, redshift), applications (Salesforce, Marketo etc.), solutions tierces(Facebook, Google Analytics) Plus de 45 outils de préparation : ajout, analyse syntaxique, correspondance, remplacement etc. Nombreuses fonctions d’enrichissement avec des bases de données externes (Tomtom, Experian etc.) |
A partir de 5195 euros /an /utilisateur |
Trifacta |
Solution complète, plutôt destinée aux grandes entreprises Fonctionnalités innovantes : Transformation par l’exemple, macros, nettoyage cluster Interface intuitive destinée à faciliter le traitement et la validation des données Création facilitée d’une logique de transformation des données contenus dans Hadoop |
A partir de 18000€ pour la licence |
Contactez Cartelis
pour enfin capitaliser sur vos données clients.
Cartelis vous accompagne dans le cadrage et le déploiement d'une stratégie data et CRM vraiment impactante.
Analyse client, Choix des outils, Pilotage projet et Accompagnement opérationnel.
Prendre contact avec CartelisLes outils de visualisation de données
Quand on veut choisir un outil de visualisation de données, on fait face à un large choix de solutions. Afin de choisir une solution qui s’intégrera à votre écosystème, vous devez comprendre quelles compétences techniques votre équipe possède (SQL, R etc.) et sous quelles formes sont vos données à exploiter. Les différences principales résident dans la diversité des sources de données intégrables, dans l’intuitiveté des solutions (glisser-déposer, langage technique) et dans la profondeur fonctionnelle des visualisations proposées. Selon l’usage final, la facilité de collaboration et de partage est également à prendre en compte. Afin d’éclaircir les points forts de ces outils, voici notre sélection des meilleurs outils du marché :
Outils | Point forts | Prix |
---|---|---|
Tableau |
Solution leader, très flexible et adaptée à tous les niveaux S’intègre parfaitement avec Hadoop, Amazon AWS, MySQL, SAP et Teradata. Grande variété d’analyses pré-conçues pour l’obtention de graphiques très visuels |
De 32 à 65€/mois |
Qlik sense |
Outil tout niveau contenant une librairie très complète et variée de graphiques (géographique, diagramme etc.) Facilité d’exportation des rapports : PDF, Powerpoint, XLS Story telling: Fonctionnalité qui permet de convertir les informations issues des données sous forme de récits |
A partir de 27€ /utilisateur/mois |
Metabase |
Solution open-source à l’interface utilisateur très intuitive Intégration d’une grande variété de données (AWS, Google Analytics, Mongo etc.) Vaste choix de partage : Lien, application, blog etc. Contient les graphiques essentiels, fortement personnalisables |
Gratuit |
Power BI |
Solution facile à mettre en place et adaptable à l’évolution de votre organisation Intégration très facile avec les produits Microsoft (MySQL, Excel, Azure etc.) et autre (Google Analytics, Salesforce) Accès à plus de 20 types de visuels, et également aux modèles customisés par la communauté |
9€ /utilisateur /mois |
Looker |
Très grande diversité de type de visualisations (graphiques classiques, toiles d’arraignées, Sankey etc.) Solution très intuitive, très facile à installer avec un support client efficace Intégration avec +25 base de données dont Redshift, Big query etc. Look ML : Langage de modélisation natif à Looker |
2290-4580€ /mois (10 utilisateurs) |
Google Data Studio |
Outil très intuitif avec des graphiques simples, efficaces et personnalisables Grande librairie de templates de rapports pré-existants Extrêmement facile à mettre en place avec les outils google (Analytics, Bigquery) |
Gratuit |
Les outils IDE notebooks
La création de projets est grandement facilité avec l’utilisation de logiciels pour les coder. Les différences résident principalement dans les fonctionnalités pratiques telles que la mise en évidence de la syntaxe, des interfaces personnalisables et des outils de navigation complets. Afin de choisir le bon IDE, vous devez vous intéresser aux point suivants :
- La rapidité d’éxécution, et la capacité de debuggage du code
- Le nombre de librairies et packages disponibles
- Le nombre de langages dans lequel vous pourrez programmer (indépendamment ou non)
- Les fonctionnalités de bases : un compileur, un debugger
Outils | Point forts | Prix |
---|---|---|
Jupyter |
Solution Notebook ou l’on peut coder en Ruby, R, Julia, Scala et bien évidement Python Combine du code en direct, des équations, des textes narratifs, des visualisations, des tableaux de bord interactifs etc. intégration à l’API de python : ArcGIS. accès aux capacités du SIG Web ArcGIS telles que l’analyse de données, la gestion des contenus du portail etc. Permet d’éxécuter indépendament une étape spécifique d’un workflow séquentiel sans relancer tout le script |
Gratuit |
R studio |
Environnement open-source pour la programmation sous R Vaste collections de fonctions R, de données et de code compilé dans un format bien défini Résumé des variables chargées et il permet de cacher les cellules de code pour avoir un rapport plus clair |
A partir de 910€/ an /utilisateur |
Anaconda |
Outil open-source des langages de programmation Python et R Gestionnaire du paquet Conda qui regroupe 1000 packages pour la data science (pas d’installation indépendante) Jupyter Notebook est inclus dans la distribution : Pas d’installation séparée Fonctionne aussi bien sous Mac OS, Windows, que Linux |
Entreprise : A partir de 2300€ fixe + 9500€/an |
Les plateformes complètes de Data science
Les outils de cette catégorie comprennent tous un large spectre des fonctionnalités de la data science. Pour la majorité on retrouve les fonctionnalités suivantes :
- L’intégration et l’exploration de données provenant de diverses sources
- Les diverses étapes de préparation des données (nettoyage, normalisation)
- Le codage et la construction de modèles qui exploitent ces données
- Le déploiement de ces modèles en production
Ces outils sont relativement plus chers à déployer, et sont généralement plus spécialisés sur une ou plusieurs des étapes cités précédemment. Voici le comparatif de notre sélection des meilleures plateformes sur le marché :
Outils | Point forts | Prix |
---|---|---|
Dataiku |
Logiciel français, vraiment tout-en-un, ergonomique et ce même à la portée des débutants/juniors Grande transversalité des fonctions couvertes : Préparation, traitement, enrichissement, visualisation de données etc. Plateforme tout-en-un aux applications diverses : Analyse marketing, CRM, gestion des fraudes, analyses prédictives etc. Intégration Spark, Hadoop dans le cluster et notebook intégré (SQL, Python, R) |
Version gratuite, puis prix sur demande |
Domino Datalab |
Outil assez complet plutôt axé visualisation et construction de modèles avec les données existantes Grande flexibilité dans le choix des langages de programmation : Python, R, Julia Particulièrement efficace pour construire des modèles prédictifs : Machine Learning et Intelligence Artificielle Grande flexibilité dans la visualisation de données et de reporting (outils Knitr, D3, matplotlib) |
Prix sur demande |
Knime |
Outil complet tant sur l’ETL, la visualisation, l’exploitation de données que le deep learning Plateforme intuitive avec des nodes disponibles par la communauté ou programmable en Java De nombreuses fonctionnalités appliqués à l’industrie : détection d’anomalie, optimisation inventaire etc. Possibilité de programmer des nodes en R, Python, Javascript |
A partir de 900€/mois |
Databricks |
Plate-forme efficace pour les projets de plates-formes, ou d’analyse de données en utilisant Apache Spark. Fonctionnalités diverses : ETL, analyse de données, machine learning, opérations de flux de données Création facilitiée de clusters, de gestion des données et de collaboration, tout en codant dans différents langages (R, SQL, Python) MLlib : Libraire très complète de machine learning |
Sur mesure : A partir de 100€/mois |
Rapid miner |
Spectre de fonctionnalités très large à travers leurs 4 outils : Studio, Radoop, Server, Streams Environnement intégré pour l’ETL, le machine learning, deep learning, l’analyse prédictive etc. Bibliothèque permettant 1500 opérations de modèles, de traitement par lots, de visualisations de données etc. Dizaines d’opérateurs pour l’import-export du Big Data, les agrégations, les jointures, l’ETL |
A partir de 60.000 €/an pour la suite complète |
Laisser un commentaire