Choisir entre MS SSAS et Azure Machine Learning

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Un article intéressant qui pourra vous aider à comprendre quel est l'outil à utiliser en fonction de l'usage entre MS SSAS et MS Azure Machine Learning.

http://blogs.msdn.com/b/mlfrance/archive/2014/09/30/data-mining-avec-ssas-et-machine-learning-avec-azure-ml.aspx
SSAS et Azure ML ne remplissent pas les mêmes fonctions.
SSAS est un outil flexible permettant de :
  1. traiter les données (modification des noms de colonnes à la volée, gestion des données manquantes, etc.)
  2. générer rapidement un modèle compréhensible de prédiction des données.
Azure ML nécessite d’avoir de son côté des données relativement propres avant d’appliquer des méthodes de Machine Learning plus avancées mais difficilement interprétables.
Il est toutefois possible de combiner ces deux outils : entraîner un modèle avec Azure ML, l’exporter sous forme de service Web et le consommer ensuite depuis la plateforme  SQL Server à l’aide de SSIS (SQL Server Integration Services).
Vous pouvez vous inspirer du billet Tirer parti d’un cluster Hadoop depuis SSIS qui propose un livre blanc présentant la démarche à adopter.
Un grand merci à mes collègues Jérémy Samama, Sébastien Pertus et Damien Cudel pour leur contribution active à la réalisation de ce billet.

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