Analytics & BI
Interrogez-les à grande échelle, puis présentez-les aux utilisateurs.
Interroger et visualiser ce que vous avez construit
Trino est le moteur SQL distribué derrière l'analytique interactive sur la platform, et quatre tutoriels le couvrent : extraire des données d'un projet vers un autre, connecter des outils externes avec une chaîne de connexion manuelle, les règles de type et de conversion qui piègent les requêtes cross-source, et Metabase comme exemple concret.
PySpark gère l'analyse qui ne tient pas dans une seule requête. La série NYC taxi traite un vrai jeu de données public en quatre parties, d'une seule table à une comparaison multi-datasets, et se termine par un pense-bête à garder ouvert.
Deux tutoriels vont plus loin. AI Endpoints applique des modèles aux données du projet. L'analyse de facturation OVHcloud construit un dashboard de coûts à partir de l'API OVHcloud comme source, ce qui sert aussi de point de départ FinOps.
Apache Superset couvre la couche de présentation : le déployer contre un projet, puis un cas d'usage FinOps au format FOCUS construit par-dessus.
Extraire les données d'un projet avec Trino→
Déplacer des données d'un projet vers un autre.
Intégrer Trino avec des outils externes→
Connecter un client externe avec une chaîne de connexion manuelle.
Types et conversions de données Trino→
Le mapping à l'origine de la plupart des erreurs de requêtes cross-source.
Utiliser Metabase avec Trino→
Une connexion BI externe mise en pratique.
Analyse des données de taxis new-yorkais avec PySpark→
Un vrai jeu de données public en quatre parties, pense-bête inclus.
Analyse de données avec AI Endpoints→
Appliquer des modèles aux données du projet.
Analyse des données de facturation OVHcloud→
Construire un dashboard de coûts à partir de l'API OVHcloud.
Déployer Apache Superset→
Faire tourner Superset sur un projet.
Cas d'usage FOCUS et Apache Superset→
Reporting FinOps sur des données au format FOCUS.
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