Formation Big Data : Enjeux, concepts, architectures et outils
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Big Data, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Définir les principaux concepts du Big Data
- Appréhender les avantages et les contraintes du Big Data
- Identifier les enjeux stratégiques, organisationnels et économique du Big Data en entreprise
- Déterminer les technologies principalement utilisées dans l’écosystème Big Data
- Déterminer les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques
- Anticiper l’intégration du Big Data dans le SI de l’entreprise
| Tarif |
A partir de 1 780,00 € |
| Durée | 2 jours (14h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 780,00 € |
| Durée | 2 jours (14h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Le Big Data est un phénomène aux multiples facettes et il ne se résume pas à une technologie. Il est essentiel de clarifier les termes, les rôles et les niveaux de dépendance, comprendre quels sont les acteurs majeurs du paysage informatique et comment chaque entreprise est concernée dans l’évolution de son informatique traditionnelle mais aussi quels sont les impacts sur les compétences internes, quel sont les nouveaux métiers.
La première question à laquelle répond ce séminaire Big Data est « de quoi parle-t-on » ?.
La réponse peut tenir en une seconde, en traduisant l’expression en français, ou tenir sur plusieurs jours. En effet, il existe une certaine confusion dans les termes, leurs rôles et leurs niveaux de dépendance (Big Data, IoT, Décisionnel, SGBD, NoSQL, Data Scientist, Cloud, Hadoop, Cloudera, MapReduce, Dataviz, etc.).
Et les acteurs ? Le Big Data ne concerne-t-il que les poids lourds du paysage informatique ou les PME sont-elles aussi concernées ? L’informatique traditionnelle (applications, infrastructure, outils, etc.) doit-elle s’adapter ou s’agit-il de technologies parallèles et autonomes ? Quels sont les impacts précis du Big Data au niveau des compétences des informaticiens ? De nouveaux métiers apparaissent ou sont-ils simplement remis sur le devant de la scène ?
Et que dit la loi sur le stockage et l’utilisation massive des données ? Quels sont les acteurs précis d’un projet Big Data et comment gère-t-on ce dernier par rapport à un projet « classique » ?
Quelles sont les spécificités d’une infrastructure Big Data, du stockage des données, de leur analyse ? Pourquoi la visualisation des données porte un nom (Dataviz) laissant penser qu’il s’agit d’une technologie à part entière ? Et plus généralement doit-on gérer un projet Big Data comme un projet classique ?
Bref, beaucoup de questions autour du Big Data et ce séminaire propose d’y répondre à travers une visite guidée et progressive du paysage Big Data en s’appuyant sur de solides retours d’expérience et des success-stories.
Programme
Contexte et opportunités du Big Data
Définir les origines du Big DataEnvisager les données au cœur des enjeux
Explosion du nombre de données
Déterminer la place des objets connectés dans le Big Data
Identifier les types de données : structurées, semi-structurées, non structurées
Comment disposer de données de « qualité » ?
Appréhender les limites des architectures actuelles
Définition d’un système Big DataDémonstrationDifférences entre BI, Big Data et Data Science
Open data
Définir la philosophie des données ouvertes et les objectifsBénéfices escomptés
Déterminer une synergie avec le Big DataDémonstrationVisites guidées de sites gouvernementaux proposant des gros volumes de données
L’écosystème de projets Big Data en entreprise
Définir les spécificités d’un projet Big DataLister les enjeux stratégiques et organisationnels
Comprendre comment l’innovation constante accélère le phénomène
Nouvelles technologies de transmission (vitesse de connexion accrue, mobiles en constante amélioration)
Objets connectés et domotique
Zoom sur le marché des biens et services proposés aux consommateurs
Fusionner les données exogènes et endogènes pour mieux comprendre les usagers
Méthodes de traitement de l’information : du traitement batch, au traitement temps réel
Architectures décisionnelles d’aujourd’hui
Les lacs de données (Datalake) en pleine émergenceDémonstrationExemple de cahier des charges d’un projet Big Data
Technologie : Architecture et infrastructure Big Data
Cohabitation des solutions SGBDR et NoSQLLes outils permettant d’extraire les données (ETL)
La nécessité de “nettoyer” les données (dataquality)
Exemple de traitement avec un ETL dédié Big data
L’apport d’un MDM (Master Data Manager)
Le stockage avec Hadoop (base de données Hbase, système de fichiers distribué HDFS)
Solutions big data alternatives (Sybase IQ, SAP Hana, Vectorwise, HP Vertica, etc.)DémonstrationSchéma exemple d’architecture Big DataJour 2
L’analyse des données et la visualisation
Définition de l’analyse statistiqueLiens entre visualisation (Dataviz) et analyse
Synthèse des principaux outils de dataviz utilisés dans les projets
Quelques outils de traitements (Hive, etc.)
Analyse et traitement de données massives avec Spark
Comparaison avec Map Reduce
Recherche et analyse (Elastic Search, Splunk)
Les outils standard de reporting (Power BI, Tableau)
Les coûts cachés
Ce que propose l’IA dans un contexte Big Data pour l’analyse de donnéesDémonstrationExemple d’utilisation de Elastic Search en entreprise pour disposer d’un tableau de bord de recherche et d’analyse sur les meilleurs ventes d’articles
Exemple de récupération et d’analyse de données dans un data lake par la solution Spark Hadoop
Exemples de rendus graphiques (reporting) autour de gros volume de données
Sécurité éthique et enjeux juridiques du Big Data
Les données personnellesLes informations sensibles, interdites de collecte
La CNIL régule les données numériques
Les accords intra-paysDémonstrationLes points à surveiller dans les projets Big Data
Conclusion et cohabitation avec le SI existant
Comment répondre aux besoins de l'entreprise tout en conservant les acquis de l’existant ?Doit-on cantonner le Big Data à une infrastructure de stockage ?
Spécificités de la Data science
Réflexion sur comment exposer mes datasets du Big Data à l'entreprise
Exemple d’architecture d’intégration
Les (nouveaux) métiers autour du Big Data)
Quelle sécurité doit-on mettre en place : intégration de l'annuaire, notion de Withelist, logique de l'API management, … ?
Les risques d’un projet Big Data
Cas d’usage et success-stories
Prérequis
Public
Elle intéressera également les architectes et développeurs chargés de concevoir des APIs ou des applicatives évolutives pour traiter les données de leur entreprise dans le cadre d'un projet Big Data.
Enfin, elle pourra intéresser toute personne souhaitant se sensibiliser à l'écosystème moderne du Big Data, que ce soit vis-à-vis de l'analyse, du traitement, de la protection ou du stockage des données : consultant, ingénieur, administrateur, référent aux données personnelles...
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