Capacité SI principale
Données et analytiqueSystème open source
Bokeh
Librairie Python de visualisation interactive dans le navigateur, adaptée aux usages data science et apps analytiques.
Partage repo
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Pratique pour envoyer rapidement un repère open source exploitable, pas seulement un lien brut vers le repo.
Ressources essentielles
Rôle dans le SI
Cycle de vie principal
Construire
Position architecturale
Composant embarqué
Effet organisationnel
Accélération
Catégorie / sous-catégorie
Visualisation / Data viz PythonPublic cible
Renforcer accélération dans un contexte data scientists, développeurs python, analystes.
Quand le choisir
- Positionnement clair: Data viz Python.
- Interopérabilités naturelles: pandas, notebooks, Panel.
- Niveau de maturité élevée pour des usages data scientists, développeurs python, analystes.
Quand ne pas le choisir
- Complexité intermédiaire: cadrer la mise en œuvre pour éviter la dette d’exploitation.
- Nécessite une gouvernance explicite du périmètre données et analytique.
Interopérabilités naturelles
pandasnotebooksPanelapps analytiques Python
Cas d’usage types
- Concevoir une trajectoire données et analytique sur composant embarqué.
- Accélérer le cycle construire sans rompre la gouvernance d'ensemble.
- Renforcer accélération dans un contexte data scientists, développeurs python, analystes.
Maturité, complexité et exploitation
Maturité
élevée
Complexité
intermédiaire
Licence
BSD-3-Clause
Stars / activité
20.4k
activité récente sur branch-3.10, date exacte non remontée proprement dans ce lot
Topologies où ce système a du sens
Décisions d’architecture associées
Systèmes proches ou complémentaires
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