Client

Organisme de Placement Collectif en Valeurs Mobilières (OPCVM)

Domaine Métier

Bourse, Courtage

Solution

Crawling de Masse sur sources très actives, pour détection de signaux faibles

Un très grand nombre de sites sources, dans des formats inconnus…

Le client souhaitaient monitorer sur Internet, et plus précisément sur les Réseaux Sociaux, les signaux faibles pouvant avertir d’un changement de quotation sur les marchés boursier Download sims 1 for free full version german legal.

Le client a lui-même des opérateurs de trading, qui sont interessés pour recevoir ces signaux faibles, du fait qu’ils doivent anticiper à la baisse ou à la hausse les évolutions de leur portefeuille, et le cas échéant procéder à des arbitrages temps réel space images for free.

Afin d’avoir de pouvoir collecter les signaux faibles pouvant concerner les valeurs financières choisies, de très nombreuses sources ont été sélectionnées, news, blogs, articles et réseaux sociaux download whatsapp status photo. Ces données sont absorbés par un sytème de ranking/scoring interne, basé sur de l’Intelligence Artificielle.

Le premier enjeu du projet était le volume de données à crawler, la multiplicité des sources aldi life musik herunterladen. Avaient été sélectionné dès le départ 30.000 pages sur plus de 5.000 sites.
La disponibilité et la rapidité de capture de ces données, dans un créneau temps, permettant réellement d’interagir était le second enjeu, compte tenu du dynamisme des marchés financiers Download speedfan for free german.

Artificial Intelligence Scoring

La technologie Scrapy Ninja, distribuée dans le Cloud, a permis d’adresser les objectifs de faible latence et de crawling massif mediathek filme downloaden mac.

Le système global a été calibré pour se dimensionner automatiquement aux sources, à leur fréquence de rafraichissement, en ré-évaluant perpétuellement la pertinence et l’actualisation de cette classification herunterladen.

Un système d’alerte a été mis en place pour surveiller les sources éventuellement mortes, et pour identifier les accélérations de fréquence d’actualisation, qui s’est avéré être plus efficace que ce que le client lui-même attendait herunterladen. Afin d’adresser la problématique temps réel, et pour atteindre notre objectif de 5-10 minutes après production du signal, nous avons fait évoluer notre plateforme pour utiliser une technologie Big Data de répartition de tâches/processing quasiment illimitée whistle ton herunterladen.

Aussi bien au niveau de la collecte des données elle-même, que de l’utilisation massive d’API Intelligence Artificielle, cette démultiplication de notre capacité, nous a permis de répondre en terme d’effet financier sur le scoring positif/négatif des valeurs surveillées kahoot pubquiz.

Les données finales étaient fournies au système d’information client en format JSON.

Avantages pour le client

  • Le client avait enfin un service fournit à 100% par des API, bénéficiant d’un chargement continu
  • L’Ontologie, la Taxonomie du client, ainsi que les statistiques associées, étaient enfin directement graphiquement gérable par les analystes fonctionnels
  • Le client avait enfin un service fournit à 100% par des API, bénéficiant d’un chargement continu
  • Infrastructure et opérating complet fournit par Scrapy Ninja
  • Infrastructure à la demande, en scalabilié horizontale, avec une réduction des coût significative
  • Intelligence Artificielle et analyse Deep Learning
  • Le client a pu concentrer ses efforts sur l’analyse de données, sur la simulation et jeux d’historique Deep Learning sur le système de scoring

850000+
Sites Crawlés
80+
Clients Heureux
1900000+
Pages Crawlés / Jour

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