Formation Big Data, l'essentiel

Le Big Data s’installe désormais dans le paysage des solutions de traitement des données massives. Il permet effectivement, grâce à la maîtrise des informations et des données, d’optimiser la performance opérationnelle de l’entreprise et ainsi de renforcer ses avantages concurrentiels. Si pour certains d’entre nous, le Big Data reste un concept imprécis, pour d’autres, il ouvre donc déjà la voie à de nombreuses applications. Ce séminaire apporte un éclairage sur les usages et les technologies associées au Big Data. Il répond aux questions de son exploitation au sein de l’entreprise ou sous la forme externalisée de Cloud DaaS (Data as a Service).

PROGRAMME DE FORMATION

 

Exemples d’usage pertinent du Big Data

  • Réseaux sociaux : Google, Twitter, Youtube
  • Gestion des clients (CRM) : Vue 360° des clients / Multicanal
  • Sécurité informatiques (étude de logs) : identification des tentatives d’attaques
  • Analyse des logs d’Internet (Web)
  • Profiling d’individus : ADN numérique
  • Synthèse des critères de succès d’un projet Big Data et de nombreuses causes d’échec

Définition commune du Big Data selon les grands acteurs du marché

  • Caractéristiques techniques des 3V de Gartner (Vélocité, Variété et Volume) et les variantes (Véracité, Valeur, Validité…)
  • Collecte et traitement des données structurées, semi-structurées et non-déstructurées
  • Transformation des données en informations
  • Création de la valeur à partir des données / Exemple de monétisation
  • Exemple de processus : gestion des données en cycles, de l’acquisition à la gouvernance

Introduction aux architectures des solutions de calcul distribué du Big Data

  • Principe
  • Scalabilité horizontale et verticale
  • Architecture de cluster et composants économiques
  • Traitement parallèle des données
  • Enjeux des architectures distribuées selon l’organisme CSA (Cloud Security Alliance) dédié au Big Data : sécurité, gestion des données en grandes quantités

Technologies de référence du Big Data à connaître

  • Stockage des données à traiter : Data Lake
  • Différents types de base des données NoSQL
  • Hadoop : un modèle de traitement distribué du Big Data adopté par les grands acteurs de l’informatique : HDFS, YARN, MapReduce…
  • Ecosystème de Hadoop : Pig, Flume, Zookeeper, HBase, Oozie …
  • Analyse de données : 4 types d’analytique
  • Machine Learning / Intelligence artificielle pour l’analytique

Trois approches de déploiement du Big Data

  • Déploiement sur site : définition des objectifs, choix des solutions d’analyse et d’intégration, présentation des informations / revue des fournisseurs de composants Big Data
  • Déploiement sur site en version distribuée : Hortonworks, MapR, Cloudera (choix des intégrateurs)
  • Déploiement dans les plates-formes Cloud Big Data
  • Précautions à prendre (métriques de qualité, système fermé …)
  • Difficultés techniques à anticiper

Plates-formes Cloud public du Big Data à exploiter

  • IBM Analytics de la plate-forme Bluemix
  • Amazon Web Services (stockage des données et plates-formes d’analytiques)
  • Google Platform Big Data
  • Microsoft Azure Big Data
  • Points communs et différents entre les plates-formes Big Data

Qualité des données

  • Bonne pratique internationale de gouvernance des données
  • Qualification des données (temporel, contextuel, liens aux autres données…) / cadres juridiques, formats ouverts et propriétaires
  • Enrichissement avec l’Open Data / WiKiData

Sécurité des données et confidentialité du Big Data

  • Règlementation RGPD à respecter
  • Recommandation des bonnes pratiques de l’organisme international CSA (Cloud Security Alliance) pour le Big Data
  • Panorama des moyens techniques de sécurité des données et d’accès au Datacenter (cryptage et DLP : Data Lost Prevention….)

Impacts du Big Data à anticiper

  • Évolution des données (Internet des objets, mobilité…)
  • Remise en question des bonnes pratiques actuelles
  • Impacts sur les compétences des équipes informatiques en place
  • Nouveaux métiers (Data Scientist, Data Steward…) et compétences nouvelles à acquérir
  • Rôle de la DSI face à la montée du Big Data et des activités numériques de l’entreprise

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre le concept du Big Data
  • Être capable d’identifier l’écosystème et comprendre les technologies associées
  • Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l’entreprise
  • Être en mesure de l’exploiter dans le respect des règles de sécurité et de confidentialité

Participants

  • Responsables de la DSI s’interrogeant sur les apports et le déploiement du Big Data
  • Chefs de projets, Responsables de métiers et consultants souhaitant aborder les projets
  • Toute personne impliquée dans la réflexion et l’étude du Big Data

Prérequis

  • Connaissances sommaires en informatique
Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30
Les participants sont accueillis à partir de 8h45
 
Durée : 2 jours
Réf : FBDE
Prix  2020 : 1275 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts

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