Mettre en place un système et une infrastructure d'analyse de big DATA

Le prestataire devra proposer une solution complète permettant de :

- Intégration des Sources de Données :
Connexion à des sources de données diverses (bases SQL, fichiers CSV/JSON et API).
Extraction, transformation et chargement (ETL) des données dans un entrepôt de données.
Gestion des relations entre tables, champs et bases de données pour permettre des analyses interconnectées.

- Analyses Granulaires et Agrégation :
Développement d’un moteur permettant d'analyser les données à différents niveaux de granularité, de la donnée brute à des agrégats plus larges.
Mise en place de mécanismes de regroupement et d'agrégation (par période, catégorie, géolocalisation, etc.).
Création de rapports et de visualisations qui permettent de basculer facilement entre différents niveaux de détail.

- Anticipation Statistique et Prévision :
Intégration d’outils statistiques pour l’analyse des tendances et la prévision.
Utilisation de méthodes classiques (régression linéaire, analyse de séries temporelles) ainsi que de modèles d’apprentissage automatique (machine learning) pour les prévisions de plus grande précision.
Création de modèles de prévision permettant d’anticiper les évolutions futures basées sur des données historiques.

- Analyse par Intelligence Artificielle :
* Intégration d’algorithmes d'IA pour :
La détection de patterns et de comportements atypiques.
La création de modèles de recommandation.
L'amélioration continue des prévisions par apprentissage automatique.
* Mise en place de modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que d'algorithmes de deep learning si nécessaire.

- Interfaces et Accessibilité :
Développement d'une interface utilisateur intuitive permettant de configurer, visualiser et exploiter les données à différents niveaux.
Mise en place d'accès aux rapports et aux analyses, avec possibilité de personnaliser les critères d’analyse.
Fourniture de tableaux de bord interactifs pour faciliter la prise de décision.

- Fonctionnalités Principales :
Connexion à des bases de données multiples et variées.
Agrégation des données selon différents critères.
Capacités de prévision avec analyse statistique et IA.
Outils de visualisation des résultats d'analyse.
Mécanisme de filtrage et de tri des données.

- Exigences Techniques :
Scalabilité : La solution doit pouvoir évoluer avec l’augmentation du volume de données.
Sécurité : Mise en place de systèmes de gestion des accès, de cryptage des données sensibles et de logs de sécurité.
Interopérabilité : La solution doit être capable d’interagir avec les autres systèmes de l’entreprise.

- Performance :
Temps de réponse acceptable pour l'exécution des analyses sur de grands volumes de données.
Optimisation des algorithmes pour gérer des données volumineuses (Big Data).

- Usabilité :
Interface graphique ergonomique pour la gestion des données et des analyses.
Système d’alertes et de notifications pour prévenir les utilisateurs de toute tendance ou événement important détecté par l’IA.

- Le prestataire devra fournir les éléments suivants :

Phase 1 : Analyse et Conception (A déterminer ensemble) :
Audit des systèmes existants et des besoins métiers.
Architecture technique de la solution proposée.

Phase 2 : Développement et Implémentation (A déterminer ensemble) :
Développement de la solution selon les spécifications.
Intégration des sources de données et développement des modules d’analyse.
Tests unitaires, d’intégration et de validation.

Phase 3 : Mise en Production (A déterminer ensemble) :
Mise en production de la plateforme.
Suivi et maintenance post-déploiement (A déterminer ensemble).