ELASTIC

Jean-Philippe Naggel

Sales Director EMEA-South

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Fondé en 2012, Elastic est le premier fournisseur mondial de logiciels permettant d’exploiter des données structurées et non structurées en temps réel, et ce de façon flexible. Ingérez, convertissez et enrichissez des données issues de n’importe quelle source ; puis recherchez, analysez et visualisez-les en temps réel.

 

UN DÉPLOIEMENT ADAPTÉ À TOUS VOS BESOINS

La Suite Elastic :

 • Le coeur open source composé d’Elasticsearch, Kibana, Beats et Logstash

 • Les fonctionnalités commerciales X-Pack : security, monitoring, alerting, reporting, Graph et machine learning

Elastic Cloud :

 • La Suite Elastic en quelques cliques

 • Les dernières versions logiciels disponibles immédiatement

 • Kibana et backups inclus et gratuits

 • Infrastructure surveillée 24h/24 et 7j/7

Elastic Cloud Enterprise (ECE) :

 • Un cloud Elastic dans votre data center

 • Gestion de plusieurs cas d’usage

 • Fournir de l’Elastic as a service à votre organisation

 • Backup et restauration des clusters avec l’API Elasticsearch Snapshot

 

NOS CLIENTS

Les produits Elastic activent plusieurs cas d’usage stratégiques tels que les applications de recherche, le logging, les analyses sécuritaires, les analyses d’indicateurs et le développement d’applications de données évolutives en temps réel. Nos produits sont adoptés par des milliers d’entreprises telles que la SNCF, Renault, Airbus, Société Générale, BNP Paribas, Orange, Carrefour, Enedis, BlaBlaCar, BUT, ContentSquare et plus encore.

 

CRÉATION DE VALEUR AJOUTÉE POUR TOUS LES CAS D’USAGE

Pour toute entreprise, la Suite Elastic s’avère être l’outil le plus performant pour collecter et analyser des ensembles de données volumineux, souvent hétérogènes, et en dégager de la valeur en temps réel. De nos jours, l’abondance et le volume de données disponibles signifient qu’il est d’autant plus vital pour les développeurs de créer des applications capables d’offrir une valeur immédiate à leur entreprise. Grâce à la Suite Elastic combinée avec X-Pack (fonctionnalités pour la sécurité, l’alerting, le monitoring, le reporting, l’analyse de graphes et le machine learning), les développeurs et utilisateurs finaux sont en mesure d’injecter de la valeur quel que soit le cas d’usage.

Search :

 • Tirez profit de la recherche plein texte en temps réel

 • Recherchez à travers tous types de données, qu’elles soient structurées ou non structurées

 • Optimisez l’expérience de recherche de vos utilisateurs avec des informations sur les termes les plus recherchés, les délais de réponse et les types de résultats

 • Choisissez comment ajuster la pertinence, mettre en œuvre des outils d’analyse et booster les résultats

Log Analytics :

 • Optimisez la performance du système, identifiez les problèmes en temps réel et gérez l’évolutivité

 • Respectez les SLA de service client, garantissez la disponibilité MTTI/MTTR, les opérations de développement à distance

 • Exploitez les données et créez de nouvelles opportunités de revenus à l’aide d’indicateurs.

Security Analytics :

 • Détectez automatiquement les anomalies et les tendances cachées au sein des données qui sont susceptibles de poser un risque de sécurité

 • Autorisez la détection des menaces en temps réel pour les initiatives de sécurité informatique et de lutte contre la fraude

 • Respectez les normes de conformité ; limitez les risques financiers et les risques encourus par les utilisateurs

Business Analytics :

 • Boostez la visibilité au sein de votre entreprise

 • Prenez des décisions éclairées basées sur des analyses en temps réel

 • Détectez facilement les KPI anormaux, tels qu’une chute soudaine des commandes ou du taux de cliques

Metrics Analytics :

 • Scalez sans être soumis à des restrictions de coût

 • Associez vos indicateurs à d’autres données, telles les logs d’exploitation

 • Réduisez vos coûts de fonctionnement et centralisez vos analyses

 • Allez au-delà de l’index inversé pour des recherches plus rapides et une utilisation réduite de la mémoire et de l’espace disque

 

SUITE ELASTIC + MACHINE LEARNING

Avec des ensembles de données complexes et dynamiques, il est pratiquement impossible de repérer des problèmes d’infrastructure, des intrusions ou des problèmes métier en utilisant des règles spécifiques ou un personnel scrutant des tableaux de bord. Les fonctionnalités de machine learning de X-Pack modélisent automatiquement le comportement de vos données Elasticsearch (tendances, périodicité, etc.), et ce, en temps réel afin d’identifier les problèmes plus rapidement, de rationaliser l’analyse des causes fondamentales et de réduire les faux positifs.

 

Pour découvrir comment Elastic peut vous aider et en savoir plus à propos de nos formules d’abonnement, n’hésitez pas à nous contacter. Ou testez Elastic Cloud gratuitement pendant 14 jours pour découvrir la Suite Elastic en pleine action : elastic.co/fr/cloud

Sunhotels

Juan

Cidade

Responsable des opérations IT

interview

Comment la croissance exponentielle des données entrantes a-t-elle affecté votre entreprise ?

L’activité de Sunhotels, société européenne de services de voyages en ligne a toujours été fondée sur l’acquisition de données. Par conséquent, l’adoption des technologies open source, en particulier Elasticsearch, nous aide à mieux comprendre nos données client et à améliorer nos services en conséquence.

 

Récemment, le volume des données que nous traitons a connu une croissance exponentielle. Nous traitons les demandes de recherche et de réservation de plusieurs milliers d’agences de voyages, fournisseurs B2B et agrégateurs tiers à travers toute l’Europe. En deux ans, le nombre moyen de requêtes par seconde est passé de 600 à plus de 4 000, soit 250 millions de demandes et des milliers de réservations par jour.

 

Comment les technologies Elastic vous ont-elles aidé à gérer la révolution des données ?

Depuis plusieurs années, Elasticsearch nous permet d’étudier les temps de réponse des recherches, de trouver un moyen de différencier les types de recherche et leurs résultats, et de capturer différents flux de métadonnées afin de mieux comprendre chaque interaction et de réagir plus rapidement en cas de problème. Nous avons commencé à consigner 15 champs différents sur chaque recherche et réservation, notamment le temps de réponse, la destination, le type de client, le contrat du produit (tiers ou direct).

 

Lorsque nous ajoutons toutes ces données brutes dans Elasticsearch, nous voyons les temps de réponse globaux à un niveau granulaire, et pouvons analyser et comprendre tous les facteurs susceptibles d’affecter la fréquentation d’un hôtel : faible disponibilité, saisonnalité et sensibilité aux prix. Grâce à ces informations, nous suggérons des solutions, telles que modification des tarifs, amélioration de la sous-traitance/cartographie/disponibilité ou connexion/déconnexion aux hôtels, destinations, fournisseurs ou autres clients.

 

Avec SQL, il était difficile de suivre les recherches en même temps que les types de réservations effectuées, et de trouver des angles morts de ventes. Maintenant, toute l’entreprise utilise les mêmes tableaux de bord que ceux du service d’exploitation, si bien que nous disposons d’informations pertinentes pour créer des stratégies à long terme.

 

En quoi cela est-il utile pour la stratégie d’innovation et de croissance de Sunhotels ?

Nos partenaires et nous-mêmes tirons profit de cette infrastructure de gestion des données de deux façons. Tout d’abord, nous détectons les changements de comportement plus rapidement et réagissons de façon proactive. En fonction des tendances qui se dégagent au fil du temps, nous sommes en mesure de prédire les comportements et d’adapter le service en conséquence.

 

Pouvoir prédire les comportements à partir de l’historique des données signifie que nous pouvons être proactifs et offrir à notre équipe commerciale l’information dont elle a besoin pour agir rapidement. Si nous prévoyons une demande élevée, cela peut se concrétiser par la multiplication des propriétés disponibles dans une certaine zone ou à un certain prix. Cela peut également entraîner une augmentation de l’activité dans des régions plus calmes, notamment en améliorant les réservations et en avertissant les partenaires des périodes calmes ou chargées.

 

Deuxièmement, notre capacité à traiter plusieurs téraoctets de données dans Elasticsearch allège considérablement notre organisation. L’industrie du voyage - particulièrement en B2B - est très traditionnelle avec de grandes équipes chargées de réaliser des analyses approfondies. Elasticsearch facilitant le traitement du volume de données, notre équipe peut se concentrer sur les résultats des analyses pour améliorer le service, ce qui réduit considérablement les délais de traitement et le nombre d’heures de travail.

 

Quel rôle le machine learning jouera-t-il dans la stratégie de Sunhotels ?

Puisque l’entreprise compte sur nous pour lui fournir des informations plus poussées, les fonctionnalités machine learning dans X-Pack, nous permettent d’automatiser une importante couche d’analyse actuellement gérée par 12 robots conçus sur mesure, eux-mêmes supervisés par une toute petite équipe d’ingénieurs. Nous pouvons aujourd’hui consacrer beaucoup de temps à la surveillance et à l’optimisation des paramètres, alors que nous avons dix fois plus de données, de connexions externes et de requêtes entrantes que nous n’en avions l’année dernière. Nous avons donc trouvé un moyen d’automatiser à grande échelle des analyses complexes.

 

Si un de nos clients fait 150 réservations par jour, nos robots peuvent examiner certains des comportements et des anomalies associées à ces transactions, mais, pour émettre des hypothèses sur la relation entre les points, un processus de codage complexe doit être exécuté. Sans le machine learning, il serait très difficile d’effectuer des analyses croisées et de sélectionner des indicateurs de mesure provenant de plusieurs index.

 

Nous voulons également que l’infrastructure prenne automatiquement en compte la saisonnalité. En temps normal, nous devons ajouter manuellement ce paramètre à tous les robots, ce qui prend beaucoup de temps et est très technique. Le machine learning nous aide à lancer des analyses conformément à des règles cohérentes, implémentées automatiquement.

 

Une multitude de clusters et de nœuds étant en jeu, nous savions que d’importantes sommes d’argent devraient être engagées. C’est pourquoi, après avoir enquêté sur un certain nombre de solutions de machine learning, nous avons été ravis de voir que cette fonctionnalité soit ajoutée à X-Pack. Celle-ci peut être facilement déployée dans l’écosystème Elastic existant sans nécessiter une intégration particulière ou des informations de connexion distinctes.