Les applications à usage intensif de données de présentent un très grand degré d'hétérogénéité, dû au fait que différentes applications sont mieux servies par différents types de données. Ainsi, les applications de commerce online sont déployées au dessus de bases de données relationnelles, des plateformes de gestion de contenus Web gèrent des documents semi-structurés, les capteurs fournissent des flots de données numériques, les applications scientifiques manipulent des vecteurs, les logs (journaux) des systèmes tels que des serveurs Web ou moniteurs transactionnels produisent du texte structuré etc.; souvent, des données très hétérogènes sont exploitées sous la forme de graphes RDF etc.
Le rhythme de production et de consommation des données Big Data de nos jours rend l'unification de telles sources de données hétérogènes dans une architecture unique (par les processus de Extract-Transform-Load ou ETL typiques des entrepôts de données relationnels) infaisable. L'équipe CEDAR s'attèle aux défis posés par cette variété de données produites et consommées à très grande échelle, en s'orientant sur des modèles expressifs et des outils efficaces pour le traitement de telles données. Nos outils sont conçu pour être déployés dans le cloud, afin de passer à l'échelle des très grands volumes de données.
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