# Meilleur Bases de données de séries temporelles - Page 2 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Les bases de données de séries temporelles permettent aux entreprises de stocker des données horodatées. Une entreprise peut adopter une base de données de séries temporelles si elle a besoin de surveiller des données en temps réel ou si elle exécute des applications qui produisent continuellement des données. Quelques exemples d'applications qui produisent des données de séries temporelles incluent les outils de surveillance des performances réseau ou des applications (APM), les données des capteurs des dispositifs IoT, les données des marchés financiers, et un certain nombre d'applications de sécurité, parmi beaucoup d'autres. Les bases de données de séries temporelles sont optimisées pour stocker ces données afin qu'elles puissent être facilement extraites et analysées. Les données de séries temporelles sont souvent utilisées lors de l'exécution d'analyses prédictives ou d'algorithmes d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs de comprendre les données historiques pour aider à prédire les résultats futurs. Certains logiciels de traitement et de distribution de big data peuvent fournir des fonctionnalités de stockage de séries temporelles. Pour être inclus dans la catégorie des bases de données de séries temporelles, un produit doit : - Stocker des données basées sur des horodatages - Consommer des données en temps réel - Permettre aux utilisateurs d'extraire facilement les données pour l'analyse de séries temporelles ## How Many Bases de données de séries temporelles Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 52 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.46/5 - **New Reviews This Quarter**: 2 - **Buyer Segments**: Marché intermédiaire 63% │ Petite entreprise 38% - **Top Trending Product**: InfluxDB (+0.006) *Last updated: May 19, 2026* ## How Does G2 Rank Bases de données de séries temporelles Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 1,100+ Avis authentiques - 52+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Which Bases de données de séries temporelles Is Best for Your Use Case? - **Leader :** [CrateDB](https://www.g2.com/fr/products/cratedb/reviews) - **Meilleur performeur :** [dataPARC](https://www.g2.com/fr/products/dataparc/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [dataPARC](https://www.g2.com/fr/products/dataparc/reviews) - **Tendance :** [Prometheus](https://www.g2.com/fr/products/prometheus/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [InfluxDB](https://www.g2.com/fr/products/influxdata-influxdb/reviews) --- **Sponsored** ### RaimaDB RaimaDB : La base de données embarquée haute performance pour les systèmes Edge et IoT RaimaDB est une base de données haute performance et à faible empreinte conçue pour l'informatique de périphérie, l'IoT et les systèmes embarqués. Construite sur plus de trois décennies d'innovation en matière de bases de données, RaimaDB offre une solution puissante, fiable et efficace en ressources pour les développeurs créant des applications où l'intégrité des données, la vitesse et le stockage local sont essentiels. Contrairement aux bases de données d'entreprise à grande échelle, RaimaDB est spécialement conçue pour les environnements à mémoire et puissance de traitement limitées, tels que les contrôleurs industriels, les systèmes automobiles, les dispositifs médicaux et les appareils réseau. Son architecture légère permet des transactions rapides, des performances déterministes et un minimum de surcharge, ce qui la rend idéale pour les applications en temps réel. RaimaDB prend en charge à la fois les API SQL et C/C++, offrant aux développeurs une flexibilité dans la manière d'accéder et de gérer les données. Elle est entièrement conforme à l'ACID, garantissant la fiabilité des données même dans des environnements difficiles ou déconnectés. Avec des fonctionnalités avancées telles que la performance en mémoire, la haute disponibilité et la réplication flexible, RaimaDB permet un traitement sécurisé des données locales tout en s'intégrant parfaitement aux systèmes cloud ou d'entreprise lorsque la connectivité est rétablie. La base de données peut être déployée sur une large gamme de systèmes d'exploitation, y compris Linux, Linux embarqué, Windows, QNX et VxWorks, et peut fonctionner sur les architectures ARM et x86. Son design modulaire permet un redimensionnement efficace, allant des ordinateurs monocartes compacts aux réseaux distribués complexes. Fiée par des leaders mondiaux dans des industries telles que l'automobile, l'aérospatiale, l'énergie et les télécommunications, RaimaDB alimente des systèmes critiques qui exigent fiabilité et rapidité. Les développeurs choisissent RaimaDB pour sa facilité d'intégration, ses faibles besoins de maintenance et ses performances éprouvées dans des conditions exigeantes. Que vous construisiez la prochaine génération d'appareils connectés ou optimisiez la gestion des données à la périphérie, RaimaDB fournit la base robuste dont vous avez besoin. Découvrez l'efficacité d'une base de données conçue pour les systèmes embarqués et en temps réel : rapide, fiable et prête pour l'avenir de la gestion intelligente des données. 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[Hazelcast Platform](https://www.g2.com/fr/products/hazelcast-platform/reviews) La plateforme Hazelcast est la plateforme de données en direct qui fournit des données à la vitesse de la pertinence, offrant la base en mémoire pour les applications qui agissent sur les données dès qu'elles sont créées, garantissant que les entreprises ne manquent jamais une occasion. En convergeant la mise en cache distribuée, le calcul, le traitement de flux et l'IA en temps réel en un seul environnement d'exécution à faible latence, Hazelcast offre des performances en dessous de la milliseconde, une évolutivité linéaire et une résilience d'entreprise. Les entreprises du Global 2000 font confiance à Hazelcast pour simplifier les architectures, réduire les coûts et alimenter les applications critiques et sensibles au temps. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Hazelcast Platform?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Hazelcast Platform?** - **Vendeur:** [Hazelcast](https://www.g2.com/fr/sellers/hazelcast-9a5fe385-0ae1-4f16-99b0-f9f0ee1a4194) - **Année de fondation:** 2010 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, US - **Twitter:** @hazelcast (9,372 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hazelcast/ (152 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 54% Petite entreprise, 23% Marché intermédiaire #### What Are Hazelcast Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Traitement rapide (1 reviews) - Flexibilité (1 reviews) - Performance (1 reviews) - Efficacité de la performance (1 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (1 reviews) - Difficulté de navigation (1 reviews) - Pas convivial (1 reviews) - Mauvaise interface utilisateur (1 reviews) - Chronophage (1 reviews) ### 2. [QuasarDB](https://www.g2.com/fr/products/quasardb-quasardb/reviews) QuasarDB est une base de données de séries temporelles distribuée et haute performance qui combine de manière transparente des capacités en mémoire avec un stockage fiable. Elle est construite sur une approche verticale avec un seul package logiciel qui fournit le stockage, la distribution, la standardisation et l'analyse. Les données peuvent être ingérées à plusieurs centaines de millions d'entrées par seconde et sont disponibles immédiatement pour les requêtes. Les données sont traitées en temps réel et distribuées de manière transparente sur les disques et la mémoire ; et sont facilement accessibles en utilisant un langage de requête tel que SQL. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate QuasarDB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 5.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind QuasarDB?** - **Vendeur:** [QuasarDB](https://www.g2.com/fr/sellers/quasardb) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Paris, FR - **Twitter:** @quasardb (477 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9376682/ (11 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Entreprise, 33% Marché intermédiaire ### 3. [KairosDB](https://www.g2.com/fr/products/kairosdb/reviews) Base de données de séries temporelles rapide sur Cassandra. Un serveur de base de données de séries temporelles (TSDS) est un système logiciel optimisé pour la gestion des données de séries temporelles. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate KairosDB?** - **Qualité du support:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind KairosDB?** - **Vendeur:** [KairosDB](https://www.g2.com/fr/sellers/kairosdb) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Entreprise ### 4. [Proficy Historian](https://www.g2.com/fr/products/proficy-historian/reviews) Proficy Historian est un logiciel industriel utilisé pour collecter, archiver et analyser des données chronologiques provenant d'équipements de production, de capteurs et de systèmes de contrôle dans les environnements de fabrication et de services publics. Conçu pour des environnements de données à grande vitesse et à grand volume, Proficy Historian permet aux organisations de capturer et de stocker des données de processus et de production de manière efficace et économique. Il prend en charge la collecte de données horodatées à partir d'une large gamme de dispositifs industriels et de systèmes d'automatisation en utilisant des protocoles standard tels que OPC UA, MQTT et des interfaces de données traditionnelles. Les équipes d'exploitation, les ingénieurs, les analystes et les professionnels de l'informatique utilisent Proficy Historian pour améliorer la visibilité des processus, résoudre les problèmes d'équipement et soutenir la prise de décision basée sur les données. Le logiciel joue un rôle central dans la surveillance des performances, l'analyse de la qualité et la conformité réglementaire en permettant un accès à long terme aux données historiques et une intégration transparente avec les outils de reporting et d'analyse. Proficy Historian est conçu pour une flexibilité de déploiement. Il peut être installé sur site dans une installation, déployé à la périphérie pour prendre en charge la capture et la mise en mémoire tampon des données localisées, ou intégré dans une architecture hybride ou cloud pour prendre en charge l'analyse à l'échelle de l'entreprise et l'agrégation centralisée des données. Cette flexibilité permet aux organisations industrielles de s'adapter aux stratégies de données modernes tout en maintenant la continuité avec l'infrastructure existante. Les capacités clés incluent : • Compression et stockage haute performance des données industrielles chronologiques pour réduire la charge de l'infrastructure • Prise en charge des architectures distribuées, périphériques et connectées au cloud pour s'aligner sur les stratégies de données en évolution • Collecte de données sécurisée et évolutive à partir de multiples sources à travers les usines, les lignes ou les actifs distants • Intégration avec des outils de visualisation et d'analyse, y compris des plug-ins Excel et des plateformes d'analyse • Redondance, filtrage et fonctionnalités de qualité des données pour garantir un accès aux données cohérent et fiable Proficy Historian est utilisé dans des industries telles que la production d'énergie, l'alimentation et les boissons, les produits chimiques, le pétrole et le gaz, et l'eau/eaux usées. Il fournit une base fiable pour les stratégies de gestion des données industrielles, permettant aux fabricants et aux services publics d'obtenir des informations sur les opérations, d'optimiser les performances et de répondre aux exigences de conformité et de reporting au fil du temps. **Average Rating:** 3.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Proficy Historian?** - **Qualité du support:** 5.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Proficy Historian?** - **Vendeur:** [GE Vernova](https://www.g2.com/fr/sellers/ge-vernova) - **Emplacement du siège social:** Cambridge, MA - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/gevernova-power-software/ (1 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NYSE:GEV **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Marché intermédiaire #### What Are Proficy Historian's Pros and Cons? **Pros:** - Efficacité (1 reviews) - Gestion des stocks (1 reviews) - Intégration de la fabrication (1 reviews) - Efficacité de la performance (1 reviews) **Cons:** - Complexité d'utilisation (1 reviews) - Performance lente (1 reviews) ### 5. [Blueflood DB](https://www.g2.com/fr/products/blueflood-db/reviews) Blueflood est un système de traitement de métriques distribué à haut débit, à faible latence et multi-locataire derrière Rackspace Metrics, qui est actuellement utilisé en production par l'équipe de surveillance de Rackspace et l'équipe de cloud public de Rackspace pour stocker les métriques générées par leurs systèmes. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Blueflood DB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Blueflood DB?** - **Vendeur:** [Blueflood](https://www.g2.com/fr/sellers/blueflood) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire ### 6. [DataPortia](https://www.g2.com/fr/products/dataportia/reviews) DataPortia est un logiciel avancé d'acquisition et de reporting de données industrielles qui se connecte aux systèmes d'automatisation via le protocole OPC UA. Il stocke les données chronologiques dans une base de données PostgreSQL/TimescaleDB et offre une interface web pour la surveillance en temps réel, l'analyse des tendances et la génération de rapports. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate DataPortia?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind DataPortia?** - **Vendeur:** [Atorcom](https://www.g2.com/fr/sellers/atorcom) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Karstula, FI - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/atorcom/ (1 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 7. [Fauna](https://www.g2.com/fr/products/fauna-fauna/reviews) Fauna est une base de données opérationnelle véritablement sans serveur qui permet aux équipes de déployer des applications plus rapidement. Elle combine la flexibilité d'un modèle de document avec la forte cohérence et la puissance de requête riche des systèmes relationnels—le tout construit sur une architecture distribuée sans serveur qui s'adapte automatiquement, sans la complexité de l'approvisionnement manuel, du sharding ou de la réplication. Plus de 80 000 équipes de développement choisissent Fauna pour construire et faire évoluer des applications transactionnelles modernes, y compris des équipes de Tyson Foods, Unilever, Lexmark, Intelliculture, Hannon Hill, Cloaked, DTLR et Insights.gg. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 25 **How Do G2 Users Rate Fauna?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Fauna?** - **Vendeur:** [Fauna](https://www.g2.com/fr/sellers/fauna) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @fauna (93,224 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/faunadb/ (11 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 64% Petite entreprise, 24% Marché intermédiaire #### What Are Fauna's Pros and Cons? **Pros:** - Évolutivité (6 reviews) - Facilité d'utilisation (5 reviews) - Flexibilité (4 reviews) - Support client (3 reviews) - Intégrations faciles (3 reviews) **Cons:** - Apprentissage difficile (3 reviews) - Documentation médiocre (2 reviews) - Complexité (1 reviews) - Configuration complexe (1 reviews) - Problèmes de coût (1 reviews) ### 8. [Kinetica](https://www.g2.com/fr/products/kinetica/reviews) Kinetica est la base de données pour le temps et l'espace. Kinetica facilite et accélère : - l'ingestion de grandes quantités de données IoT et d'autres ensembles de données contextuelles - la fusion d'ensembles de données à l'aide de jointures spatiales et temporelles - l'analyse des données à l'aide d'analyses basées sur SQL pour les analyses spatiales, graphiques et de séries temporelles ou l'exécution de modèles ML conteneurisés **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Kinetica?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Kinetica?** - **Vendeur:** [Kinetica](https://www.g2.com/fr/sellers/kinetica) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Arlington, Virginia, United States - **Twitter:** @KineticaHQ (3,466 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kinetica/ (71 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire ### 9. [OpenTSDB](https://www.g2.com/fr/products/opentsdb/reviews) Base de données de séries temporelles évolutive. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate OpenTSDB?** - **Qualité du support:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind OpenTSDB?** - **Vendeur:** [OpenTSDB](https://www.g2.com/fr/sellers/opentsdb) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire ### 10. [RaimaDB](https://www.g2.com/fr/products/raimadb/reviews) RaimaDB : La base de données embarquée haute performance pour les systèmes Edge et IoT RaimaDB est une base de données haute performance et à faible empreinte conçue pour l'informatique de périphérie, l'IoT et les systèmes embarqués. Construite sur plus de trois décennies d'innovation en matière de bases de données, RaimaDB offre une solution puissante, fiable et efficace en ressources pour les développeurs créant des applications où l'intégrité des données, la vitesse et le stockage local sont essentiels. Contrairement aux bases de données d'entreprise à grande échelle, RaimaDB est spécialement conçue pour les environnements à mémoire et puissance de traitement limitées, tels que les contrôleurs industriels, les systèmes automobiles, les dispositifs médicaux et les appareils réseau. Son architecture légère permet des transactions rapides, des performances déterministes et un minimum de surcharge, ce qui la rend idéale pour les applications en temps réel. RaimaDB prend en charge à la fois les API SQL et C/C++, offrant aux développeurs une flexibilité dans la manière d'accéder et de gérer les données. Elle est entièrement conforme à l'ACID, garantissant la fiabilité des données même dans des environnements difficiles ou déconnectés. Avec des fonctionnalités avancées telles que la performance en mémoire, la haute disponibilité et la réplication flexible, RaimaDB permet un traitement sécurisé des données locales tout en s'intégrant parfaitement aux systèmes cloud ou d'entreprise lorsque la connectivité est rétablie. La base de données peut être déployée sur une large gamme de systèmes d'exploitation, y compris Linux, Linux embarqué, Windows, QNX et VxWorks, et peut fonctionner sur les architectures ARM et x86. Son design modulaire permet un redimensionnement efficace, allant des ordinateurs monocartes compacts aux réseaux distribués complexes. Fiée par des leaders mondiaux dans des industries telles que l'automobile, l'aérospatiale, l'énergie et les télécommunications, RaimaDB alimente des systèmes critiques qui exigent fiabilité et rapidité. Les développeurs choisissent RaimaDB pour sa facilité d'intégration, ses faibles besoins de maintenance et ses performances éprouvées dans des conditions exigeantes. Que vous construisiez la prochaine génération d'appareils connectés ou optimisiez la gestion des données à la périphérie, RaimaDB fournit la base robuste dont vous avez besoin. Découvrez l'efficacité d'une base de données conçue pour les systèmes embarqués et en temps réel : rapide, fiable et prête pour l'avenir de la gestion intelligente des données. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 7 **How Do G2 Users Rate RaimaDB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind RaimaDB?** - **Vendeur:** [Raima](https://www.g2.com/fr/sellers/raima) - **Site Web de l'entreprise:** https://raima.com - **Année de fondation:** 1982 - **Emplacement du siège social:** Seattle, US - **Twitter:** @RaimaDB (716 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/raima-inc. (13 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 57% Petite entreprise, 14% Entreprise #### What Are RaimaDB's Pros and Cons? **Pros:** - Support client (5 reviews) - Performance (4 reviews) - Vitesse (4 reviews) - Optimisation des performances (3 reviews) - Gestion de base de données (2 reviews) **Cons:** - Apprentissage difficile (2 reviews) - Limitations des fonctionnalités (2 reviews) - Expertise requise (2 reviews) - Problèmes de sauvegarde (1 reviews) - Débutant Inhospitalité (1 reviews) ### 11. [Riak TS](https://www.g2.com/fr/products/riak-ts/reviews) Riak TS est la seule base de données NoSQL de niveau entreprise optimisée spécifiquement pour les données IoT et les séries temporelles. Elle ingère, transforme, stocke et analyse d'énormes quantités de données de séries temporelles. Riak TS est conçue pour être plus rapide que Cassandra. **Average Rating:** 3.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Riak TS?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Riak TS?** - **Vendeur:** [Basho Technologies](https://www.g2.com/fr/sellers/basho-technologies-604d5e62-da2c-4669-bcb4-0bf79f093e16) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Bellevue, US - **Page LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/basho-technologies-inc (12 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 12. [Tembo](https://www.g2.com/fr/products/tembo/reviews) Tembo est un service géré Postgres multi-charge de travail qui permet aux organisations d'exploiter toute la puissance de Postgres pour les charges de travail transactionnelles, analytiques et d'IA. Avec des options de déploiement SaaS robustes et auto-hébergées, Tembo permet à tout le monde – des plus petites startups au Fortune 500 – d'adopter pleinement Postgres, atteignant une stabilité et une efficacité sans précédent à travers une variété d'applications et de cas d'utilisation. Avec Tembo, les clients bénéficient de toute la stabilité, la fiabilité et l'extensibilité de l'open source Postgres avec une observabilité, une conformité et une expérience développeur améliorées. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 26 **How Do G2 Users Rate Tembo?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Tembo?** - **Vendeur:** [Tembo](https://www.g2.com/fr/sellers/tembo) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** Cincinnati, US - **Twitter:** @tembo_io (3 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tembo-inc/ (31 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 85% Petite entreprise, 15% Marché intermédiaire #### What Are Tembo's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (16 reviews) - Caractéristiques (12 reviews) - Intégrations (10 reviews) - Facilité d'installation (8 reviews) - Intégrations faciles (8 reviews) **Cons:** - Flexibilité limitée (5 reviews) - Dépendance AWS (4 reviews) - Limitations du cloud (4 reviews) - Cher (4 reviews) - Personnalisation limitée (4 reviews) ### 13. [Versio.io Platform](https://www.g2.com/fr/products/versio-io-platform/reviews) Versio.io est une solution logicielle d'entreprise basée sur des données de surveillance informatique historisées pour optimiser et soutenir vos opérations informatiques. Avec Versio.io, vous pouvez historiser vos données de surveillance informatique en en extrayant une valeur supplémentaire. Cela vous permet de réduire les coûts de déploiement informatique et d'utiliser les ressources informatiques existantes plus efficacement. Les solutions d'optimisation nécessitent des informations provenant de l'historique fourni par Versio.io. Cela vous permet de réduire les coûts matériels et de licence, d'assurer l'auditabilité de votre informatique, d'automatiser la surveillance des règles de gouvernance et de conformité, d'assurer une répartition équitable de l'allocation des coûts informatiques, et bien plus encore. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Versio.io Platform?** - **Qualité du support:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Versio.io Platform?** - **Vendeur:** [QMETHODS - Business & IT Consulting](https://www.g2.com/fr/sellers/qmethods-business-it-consulting) - **Année de fondation:** 2005 - **Emplacement du siège social:** Berlin, DE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1232765 (4 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Entreprise ### 14. [VictoriaMetrics](https://www.g2.com/fr/products/victoriametrics/reviews) VictoriaMetrics est l'entreprise derrière la solution open source de surveillance et d'observabilité du même nom. Nous nous concentrons sur l'aide aux individus et aux organisations pour relever leurs défis liés aux big data grâce à des solutions de surveillance et d'observabilité à la pointe de la technologie. Fondée à Kyiv, en Ukraine, maintenant dirigée et ayant son siège social aux États-Unis, VictoriaMetrics est le leader en pleine croissance dans la catégorie de la surveillance des bases de données de séries temporelles open source. L'équipe de direction de VictoriaMetrics s'est réunie pour résoudre les problèmes complexes liés aux types de données très volumineux et en constante évolution qu'ils avaient eux-mêmes rencontrés. VictoriaMetrics compte désormais plus de 400 millions de téléchargements. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate VictoriaMetrics?** - **Qualité du support:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind VictoriaMetrics?** - **Vendeur:** [VictoriaMetrics](https://www.g2.com/fr/sellers/victoriametrics) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @VictoriaMetrics (2,724 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/victoriametrics/ (42 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Marché intermédiaire #### What Are VictoriaMetrics's Pros and Cons? **Cons:** - Courbe d'apprentissage (1 reviews) ### 15. [Aiven for M3](https://www.g2.com/fr/products/aiven-for-m3/reviews) M3DB entièrement géré – la base de données de séries temporelles haute performance avec évolutivité illimitée et haute disponibilité. **Who Is the Company Behind Aiven for M3?** - **Vendeur:** [Aiven](https://www.g2.com/fr/sellers/aiven) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,098 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 employés sur LinkedIn®) ### 16. [BangDB](https://www.g2.com/fr/products/iqlect-bangdb/reviews) BangDB est une plateforme qui offre une solution complète pour le processus d'analyse de données massives en temps réel. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate BangDB?** - **Qualité du support:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind BangDB?** - **Vendeur:** [IQLECT](https://www.g2.com/fr/sellers/iqlect) - **Emplacement du siège social:** Bangalore, India - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Petite entreprise #### What Are BangDB's Pros and Cons? **Pros:** - Options (1 reviews) - Efficacité de recherche (1 reviews) - Visibilité (1 reviews) **Cons:** - Apprentissage difficile (1 reviews) - Difficulté d'apprentissage (1 reviews) ### 17. [DATAHUB+](https://www.g2.com/fr/products/vroc-datahub/reviews) DataHUB+ est une plateforme d'historisation des données de processus en série temporelle et de visualisation pour les entreprises. Son stockage de données distribué et évolutif permet aux utilisateurs de stocker de manière fiable toutes les données disponibles, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. DataHUB+ est conçu pour des analyses rapides, réduisant le temps de manipulation des données. DataHUB+ est conçu pour être interopérable avec vos systèmes existants et peut être utilisé pour un nombre illimité d'usines, d'actifs et d'équipements. Les utilisateurs peuvent créer des visualisations de données à l'aide de tableaux de bord dynamiques ou personnaliser entièrement les visualisations grâce à la fonctionnalité de glisser-déposer. DataHUB+ inclut également des calculs libres et des capacités d'analyse statistique. Découvrez une plateforme d'historisation des processus et de visualisation de nouvelle génération sans frais de licence cachés, coûts matériels supplémentaires ou coûts par utilisateur individuel. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate DATAHUB+?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind DATAHUB+?** - **Vendeur:** [VROC](https://www.g2.com/fr/sellers/vroc) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** East Perth, AU - **Twitter:** @vrocai (61 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vroc-artificial-intelligence (12 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire ### 18. [Hawkular Metrics](https://www.g2.com/fr/products/hawkular-metrics/reviews) Hawkular Metrics est un moteur de stockage de métriques évolutif, asynchrone, multi-locataire et à long terme qui utilise Cassandra comme base de données et REST comme interface principale. **Who Is the Company Behind Hawkular Metrics?** - **Vendeur:** [Hawkular](https://www.g2.com/fr/sellers/hawkular) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Twitter:** @hawkular_org (240 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 19. [Hyprcubd](https://www.g2.com/fr/products/hyprcubd/reviews) Hyprcubd est une base de données de séries temporelles sans serveur. Nous sommes conçus pour des données en streaming à haut volume et haute vitesse. Hyprcubd alimente des tableaux de bord en temps réel. Nous offrons une interface simple, une haute disponibilité, une grande durabilité, et aucun surcoût pour la planification de capacité. Nous proposons deux options de déploiement - SaaS basé sur le cloud ou au sein de votre cluster Kubernetes. **Who Is the Company Behind Hyprcubd?** - **Vendeur:** [Hyprcubd](https://www.g2.com/fr/sellers/hyprcubd) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 20. [IRONdb](https://www.g2.com/fr/products/irondb/reviews) IRONdb est une base de données de séries temporelles hautement résiliente conçue pour évoluer jusqu'à des milliards d'événements par jour et des trillions de points de données pour la régression. IRONdb permet aux organisations de gérer une quantité massive de données - de manière fiable, efficace et économique - pour extraire les informations opérationnelles nécessaires pour gérer leurs entreprises et prendre de l'avance sur la concurrence. **Who Is the Company Behind IRONdb?** - **Vendeur:** [IRONdb](https://www.g2.com/fr/sellers/irondb) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Twitter:** @IRONdb (251 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 21. [Machbase](https://www.g2.com/fr/products/machbase/reviews) Machbase est un SGBD en colonnes conçu pour traiter les données des machines, c'est-à-dire les données de journal de séries temporelles générées par les machines composant l'infrastructure informatique à l'ère de l'Internet des objets (IoT) telles que les serveurs, les dispositifs réseau et les applications. **Who Is the Company Behind Machbase?** - **Vendeur:** [Machbase](https://www.g2.com/fr/sellers/machbase) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Sunnyvale, US - **Twitter:** @machbase (128 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/machbase (8 employés sur LinkedIn®) ### 22. [Macrometa](https://www.g2.com/fr/products/macrometa/reviews) Macrometa est une plateforme cloud hyper-distribuée dotée d'un réseau de données global (GDN) et de PhotonIQ, un réseau de livraison Edge alimenté par l'IA. Avec plus de 175 points de présence (PoPs) dans le monde, Macrometa permet aux entreprises de créer des applications et des API en temps réel qui stockent, traitent et servent des données en quelques millisecondes aux utilisateurs du monde entier. PhotonIQ : Services Edge pilotés par l'IA PhotonIQ, la suite de services Edge de Macrometa, exploite l'IA et l'apprentissage automatique pour offrir des expériences numériques plus rapides, plus efficaces et sécurisées dans divers secteurs, y compris le commerce électronique, le jeu et les services financiers. Les principaux services PhotonIQ incluent : Proxy de performance (P3) : Améliore les Core Web Vitals et optimise les actifs web Prérendu dynamique : Améliore la vitesse du site et le SEO Salles d'attente virtuelles : Gère les scénarios de trafic élevé Empreinte digitale numérique : Permet le suivi des utilisateurs tout en préservant la confidentialité Performance inégalée La plateforme de Macrometa assure des temps de réponse aller-retour P90 mondiaux de moins de 50 ms, avec la capacité de servir des résultats en moins de 50 ms à l'échelle mondiale. Cette performance ultra-rapide peut augmenter considérablement les conversions, avec des augmentations allant jusqu'à 72 % signalées pour les améliorations de performance des applications. Rentable et convivial pour les développeurs L'architecture efficace de Macrometa réduit généralement les dépenses cloud de 50 % ou plus par rapport aux fournisseurs traditionnels. La plateforme accélère les cycles de développement, permettant aux entreprises de mettre en œuvre les services Edge de PhotonIQ en 60 jours ou moins. Les développeurs peuvent exploiter l'API de Macrometa dans n'importe quel langage de programmation, facilitant le développement rapide de produits et le déploiement de fonctionnalités sans nécessiter d'expertise en systèmes distribués. En combinant technologie de pointe et facilité d'utilisation, Macrometa permet aux entreprises de fournir des expériences utilisateur exceptionnelles, de générer du trafic organique et d'obtenir des améliorations substantielles en matière de performance et de sécurité web. **Who Is the Company Behind Macrometa?** - **Vendeur:** [Macrometa](https://www.g2.com/fr/sellers/macrometa) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, US - **Twitter:** @macrometa (397 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/macrometa-corporation (54 employés sur LinkedIn®) ### 23. [Managed Apache Cassandra](https://www.g2.com/fr/products/managed-apache-cassandra/reviews) Le service géré d'Instaclustr pour Apache Cassandra vous permet de démarrer rapidement et est le moyen le plus fiable d'exécuter Cassandra pour votre application. Nous avons tellement confiance dans la performance de nos clusters que nous incluons des garanties de latence et de performance dans nos SLA contractuels. Le service géré entièrement géré et certifié SOC 2 d'Instaclustr pour Apache Cassandra® peut être fourni sur la plupart des principaux fournisseurs de cloud, y compris AWS, Azure, GCP et IBM Cloud. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Managed Apache Cassandra?** - **Vendeur:** [NetApp](https://www.g2.com/fr/sellers/netapp) - **Année de fondation:** 1992 - **Emplacement du siège social:** Sunnyvale, California - **Twitter:** @NetApp (118,203 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2105/ (12,677 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 24. [OneTick Time-Series Database](https://www.g2.com/fr/products/onetick-time-series-database/reviews) OneTick est une solution d'entreprise de premier plan pour la capture de données de ticks haute performance, l'analyse en continu, la gestion des données et la recherche. Conçu pour répondre aux exigences rigoureuses des institutions financières, il offre une plateforme unifiée multi-actifs qui intègre un moteur d'analyse en continu avec une logique métier intégrée, éliminant ainsi le besoin de multiples systèmes disparates. Cette approche globale garantit une gestion et une analyse efficaces des données à travers diverses classes d'actifs, y compris les actions, les revenus fixes, les contrats à terme, les devises étrangères (FX) et les options. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Gestion complète des données : OneTick capture, compresse, archive et fournit un accès uniforme aux données historiques mondiales, jusqu'au dernier tick inclus, sans limitations sur les volumes de données, les taux de pointe ou la durée de l'historique stocké. - Outils analytiques avancés : La plateforme permet aux utilisateurs d'exécuter des simulations historiques et des tests rétroactifs, de développer des stratégies de trading et de market-making, de construire des modèles de coûts de transaction, d'effectuer une surveillance en temps réel et de répondre aux exigences de conformité réglementaire. - Analyse en continu intégrée : En combinant l'interrogation et la relecture des données de ticks historiques avec l'analyse en temps réel, OneTick permet la publication d'analyses et de signaux en temps réel, l'interrogation des données intrajournalières et historiques avec une latence minimale, et l'application transparente des actions d'entreprise. - Options de déploiement flexibles : OneTick peut être déployé sur site, dans le cloud ou dans une configuration hybride, offrant une flexibilité pour répondre aux divers besoins organisationnels. - Évolutivité et performance : Avec une architecture serveur 64 bits multi-thread, OneTick gère efficacement les données de marché mondiales, traitant des millions d'enregistrements par seconde et supportant de hauts volumes de données sans dégradation des performances. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : OneTick répond au besoin critique d'une gestion et d'une analyse efficaces et complètes des données de ticks dans le secteur financier. En offrant une plateforme unifiée qui intègre la capture de données, le stockage et l'analyse avancée, il réduit le coût total de possession et rationalise les opérations. Les utilisateurs bénéficient de la capacité à effectuer des analyses complexes, à développer et tester des stratégies de trading, et à garantir la conformité aux exigences réglementaires, le tout au sein d'une solution unique et évolutive. Cela permet aux institutions financières de prendre des décisions éclairées, d'améliorer la performance de trading et de maintenir un avantage concurrentiel sur le marché. **Who Is the Company Behind OneTick Time-Series Database?** - **Vendeur:** [OneTick](https://www.g2.com/fr/sellers/onetick) - **Année de fondation:** 2005 - **Emplacement du siège social:** Hoboken, New Jersey, United States - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/onemarketdata (232 employés sur LinkedIn®) ### 25. [ReductStore](https://www.g2.com/fr/products/reductstore/reviews) ReductStore est une base de données de séries temporelles spécialement conçue pour stocker et gérer de grandes quantités de données blob. Elle offre des performances élevées pour l'écriture et les requêtes en temps réel, avec l'avantage supplémentaire de regrouper les données. Cela en fait une solution idéale pour l'informatique de périphérie, la vision par ordinateur et les applications IoT où la latence du réseau est une préoccupation. **Who Is the Company Behind ReductStore?** - **Vendeur:** [ReductStore](https://www.g2.com/fr/sellers/reductstore) - **Année de fondation:** 2024 - **Emplacement du siège social:** Hamburg, DE - **Twitter:** @reductstore (270 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/reductstore (2 employés sur LinkedIn®) ## What Is Bases de données de séries temporelles? [Logiciel de base de données](https://www.g2.com/fr/categories/database-software) ## What Software Categories Are Similar to Bases de données de séries temporelles? - [Bases de données relationnelles](https://www.g2.com/fr/categories/relational-databases) - [Bases de données documentaires](https://www.g2.com/fr/categories/document-databases) - [Fournisseurs de base de données en tant que service (DBaaS)](https://www.g2.com/fr/categories/database-as-a-service-dbaas) - [Logiciel d'intelligence des séries temporelles](https://www.g2.com/fr/categories/time-series-intelligence) - [Bases de données en colonnes](https://www.g2.com/fr/categories/columnar-databases) - [Logiciel de base de données vectorielle](https://www.g2.com/fr/categories/vector-database) - [Logiciel de base de données analytique en temps réel](https://www.g2.com/fr/categories/real-time-analytic-database) --- ## How Do You Choose the Right Bases de données de séries temporelles? ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels de bases de données de séries temporelles ### Qu'est-ce que les logiciels de bases de données de séries temporelles ? Le nombre croissant de différents types de données conduit à la prolifération de différents types de bases de données pour faciliter leur stockage et leur analyse. Parmi les types de données en forte croissance figurent les données de séries temporelles — des données horodatées et créées au fil du temps — qui augmentent avec la croissance de l'internet des objets (IoT). Bien qu'il soit souvent possible de stocker ces données dans d'autres types de magasins de données, les données de séries temporelles ont des propriétés spéciales — les données sont uniquement ajoutées, ce qui rend intéressant de considérer une solution de base de données sur mesure. Le premier défi pour choisir une base de données est de trouver la meilleure structure pour les données à stocker. Dans certains cas, il existe une adéquation naturelle — par exemple, les informations sur les vols aériens s'intègrent très bien dans une base de données graphique car cela imite les schémas de la vie réelle — tandis que le contenu web en format long se place généralement dans des bases de données de documents. Avec les logiciels de bases de données de séries temporelles, les utilisateurs peuvent stocker toutes les données qui ont un horodatage, telles que les données de journal, les données de capteur et les données de télémétrie industrielle. Les cas d'utilisation sont nombreux. Par exemple, les développeurs d'applications utilisent ce logiciel à des fins de surveillance des applications pour collecter des points de données en temps réel et mieux comprendre les performances des applications. De plus, les développeurs IoT bénéficient des bases de données de séries temporelles car elles stockent et traitent les données des capteurs, comme les appareils domestiques intelligents, pour déterminer comment ils fonctionnent au fil du temps. Principaux avantages des logiciels de bases de données de séries temporelles - Fournir échelle et vitesse, avec un temps de traitement plus rapide que les bases de données relationnelles - Offrir un outil spécifiquement orienté vers les données de séries temporelles - Permettre un stockage et une gestion des données structurés et organisés ### Pourquoi utiliser les logiciels de bases de données de séries temporelles ? Comme d'autres bases de données, les bases de données de séries temporelles sont principalement maintenues par un administrateur de base de données ou une équipe. En raison de sa large couverture, les bases de données de séries temporelles sont également accessibles par plusieurs organisations au sein d'une entreprise. Des départements tels que le développement, l'informatique, la facturation et d'autres peuvent également avoir accès aux bases de données de séries temporelles, en fonction de leurs utilisations assignées au sein de l'entreprise. **Prédire l'avenir —** Faire des prédictions éclairées sur les événements futurs, observer les changements en temps réel et capturer les anomalies historiques. **Comprendre le passé —** Comprendre les données passées avec une base de données conçue à cet effet. ### Qui utilise les logiciels de bases de données de séries temporelles ? Les logiciels de bases de données de séries temporelles sont très flexibles et sont utilisés par des équipes diverses au sein d'une entreprise, ce qui les rend particulièrement bénéfiques. Pour collecter des ensembles de données très volumineux en temps réel, les systèmes de traitement et de distribution de big data sont utiles. Ces outils sont conçus pour évoluer pour les entreprises qui collectent constamment d'énormes quantités de données. Extraire des ensembles de données peut être plus difficile avec les systèmes de traitement et de distribution de big data, mais les informations reçues sont précieuses en raison de la granularité des données. **Administrateurs de bases de données —** Les bases de données de séries temporelles ont gagné en popularité car elles sont plus faciles à mettre en œuvre, offrent une plus grande flexibilité et tendent à avoir des temps de récupération de données plus rapides. Les administrateurs de bases de données utilisent ces outils pour maintenir et gérer leurs données de séries temporelles, en s'assurant qu'elles sont correctement stockées. **Data scientists —** Comme la science des données, y compris l'intelligence artificielle, est alimentée par les données, il est essentiel que ces données soient stockées de la manière la plus efficace et efficiente possible. Cela garantit que les données peuvent être interrogées et analysées correctement. ### Types de logiciels de bases de données de séries temporelles Bien que toutes les bases de données de séries temporelles stockent des données horodatées, elles diffèrent dans la manière dont ces données sont stockées, la relation entre les différents points de données et la méthode par laquelle les données sont interrogées. **Bases de données relationnelles —** Les bases de données relationnelles sont des outils de base de données traditionnels utilisés pour aligner les informations en lignes et colonnes. La structure permet une interrogation facile à l'aide de SQL. Les bases de données relationnelles sont utilisées pour stocker à la fois des informations simples, telles que les identités et les informations de contact, et des informations complexes critiques pour les opérations commerciales. Elles sont hautement évolutives et peuvent être stockées sur site, dans le cloud ou via des systèmes hybrides. **Bases de données NoSQL —** Les bases de données NoSQL telles que les bases de données graphiques sont une excellente option pour les données non structurées. Si l'utilisateur a besoin de rendre une valeur facilement trouvée par sa clé, alors un magasin clé-valeur est le plus rapide et le plus évolutif. L'inconvénient est une capacité d'interrogation beaucoup plus limitée, impliquant ses limitations pour les données analytiques. Inversement, rendre une adresse e-mail d'utilisateur basée sur le nom d'utilisateur ou mettre en cache des données web est une solution simple et rapide dans un magasin clé-valeur. ### Fonctionnalités des logiciels de bases de données de séries temporelles Les bases de données de séries temporelles, conçues spécifiquement pour les données de séries temporelles, fournissent à l'utilisateur les fonctionnalités dont il a besoin pour stocker, traiter et analyser ces données avec succès. **Interrogation utilisant le temps —** Les bases de données de séries temporelles permettent aux utilisateurs d'interroger des données en utilisant le temps, leur permettant de rechercher ou d'analyser les données sur une période donnée, même à une fraction de seconde près. **Sécurité des données —** Les solutions de bases de données de séries temporelles incluent des fonctionnalités de sécurité des données pour protéger les données stockées par une entreprise dans ses bases de données. **Création et maintenance de bases de données —** Les logiciels de bases de données de séries temporelles permettent aux utilisateurs de créer rapidement de nouvelles bases de données relationnelles et de les modifier facilement. **Évolutivité —** Les solutions de bases de données de séries temporelles évoluent avec les données et sont donc évolutives, le seul point de douleur étant la capacité de stockage physique ou dans le cloud. **Compatibilité avec le système d'exploitation (OS) —** Les solutions de bases de données relationnelles sont compatibles avec de nombreux OS. **Récupération —** Que ce soit pour revenir en arrière ou récupérer complètement une base de données, certaines solutions de bases de données de séries temporelles offrent des fonctionnalités de récupération en cas d'erreurs. ### Tendances liées aux logiciels de bases de données de séries temporelles **Bases de données et agrégation de données —** Le débat continue sur l'utilisation des bases de données relationnelles par rapport aux bases de données NoSQL, alors que l'agrégation de données continue de croître parmi les entreprises. Les organisations doivent déterminer la meilleure façon de stocker leurs données car les produits et services axés sur les données nécessitent un soutien massif en données. En réalité, les deux types de bases de données devraient être utilisés ensemble. Alors que les bases de données relationnelles excellent dans le stockage de données structurées, les bases de données NoSQL (bases de données non relationnelles) brillent lorsqu'il n'y a pas de structure réelle sur la façon dont les données doivent être collectées et stockées. Les bases de données relationnelles et non relationnelles évoluent assez facilement, à condition d'avoir le bon logiciel pour les soutenir. Cela ne devrait pas être un débat "ceci contre cela", mais une collaboration "ceci et cela". **Big data —** Les données sont devenues l'épine dorsale de la conduite des affaires à l'ère de l'information. Comme les données orientent les décisions et les tendances commerciales, il est important que les données soient digestibles, faciles à suivre et faciles à référencer. C'est pourquoi les logiciels de big data se reposent principalement sur des solutions de bases de données relationnelles. Conçues avec une organisation stricte, une référence et un renvoi à l'esprit, les bases de données relationnelles absorbent et stockent d'énormes quantités de données pour être ensuite digérées dans le processus de prise de décision. ### Problèmes potentiels avec les logiciels de bases de données de séries temporelles **Données non structurées —** Les bases de données de séries temporelles ont du mal à gérer les données non structurées. Les bases de données de séries temporelles reposent sur des données structurées pour créer correctement des relations entre les points de données et les tables de données. Si une entreprise utilise principalement des données non structurées, elle devrait envisager une solution de base de données NoSQL ou un logiciel de qualité des données pour nettoyer et structurer les données non structurées. **Retard d'interrogation —** Les bases de données de séries temporelles stockent des quantités massives de données, mais avec cet avantage, ces outils de base de données exécutent lentement les requêtes sur des ensembles de données plus importants. Cela est principalement dû au volume considérable de données interrogées. Dans les situations où les requêtes peuvent traverser des quantités importantes de données, elles devraient être basées sur des valeurs spécifiques chaque fois que possible. De plus, interroger des chaînes prend beaucoup plus de temps que d'interroger des numériques, donc se concentrer sur ces derniers peut aider à améliorer les temps de recherche. ### Logiciels et services liés aux logiciels de bases de données de séries temporelles Trouver la bonne solution de base de données implique de trouver un outil qui correspond le mieux à un cas d'utilisation particulier, y compris le type de données impliquées et le type d'analyse qui doit être effectuée avec ces données. Le format des données détermine également la bonne solution de base de données pour une entreprise donnée. **Logiciel d'intelligence de séries temporelles —** Les utilisateurs se concentrant sur l'analyse, plutôt que sur le simple stockage des données de séries temporelles, peuvent tirer parti du [logiciel d'intelligence de séries temporelles](https://www.g2.com/categories/time-series-intelligence). En utilisant l'apprentissage automatique intégré, les outils d'intelligence de séries temporelles extraient des informations auparavant cachées — telles que des microtendances et des anomalies — sans nécessiter qu'un humain fouille manuellement dans les données, économisant ainsi du temps et des ressources à une entreprise. **Bases de données NoSQL —** Alors que les solutions de bases de données relationnelles excellent avec les données structurées, les [bases de données NoSQL](https://www.g2.com/categories/nosql-databases) stockent plus efficacement les données faiblement structurées et non structurées. Les solutions de bases de données NoSQL se marient bien avec les [bases de données relationnelles](https://www.g2.com/categories/relational-databases) si une entreprise traite des données diversifiées qui peuvent être collectées par des moyens à la fois structurés et non structurés. **Bases de données relationnelles —** [Les bases de données relationnelles](https://www.g2.com/categories/relational-databases) sont utiles pour créer des référentiels évolutifs pour les informations commerciales. Ce sont également des outils de qualité pour le support d'application back-end. Elles peuvent être synchronisées avec des applications pour rendre les données disponibles aux utilisateurs finaux. **Logiciel de qualité des données —** Les bases de données relationnelles ont du mal à gérer les données non structurées, et les données dupliquées ou incorrectes peuvent fausser l'exactitude des résultats une fois que les données deviennent structurées. Le [logiciel de qualité des données](https://www.g2.com/categories/data-quality) aide à nettoyer et structurer les données, ce qui facilite la création d'une base de données relationnelle formelle pour ces données.