Formation - Big Data - Enjeux et perspectives

Public admis

  • Salarié en Poste
  • Demandeur d'emploi
  • Entreprise
  • Etudiant

Financements

Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel

Objectifs de la formation

  • Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.

IB Cegos


Formations aux technologies et métiers du Numérique
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Durée 2 jours (14 heures)
Modes
  • Centre
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Lieux Partout en France

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Programme

1 - La définition du Big Data

  • Phénomène Big Data
  • Définition opérationnelle et commune selon les grands acteurs du marché et les instituts d'étude internationaux
  • Différence entre le Big Data et les systèmes existants de Business Intelligent (BI)

2 - Les origines du Big Data et les facteurs d'évolution du Big Data

  • Étapes de l'évolution du Big Data
  • Collecte et traitement des données
  • Grandes entreprises utilisatrices du Big Data : Google, Facebook, Twitter
  • La prolifération des données en provenance des réseaux sociaux, de l'Internet des objets, de l'Open Data...
  • La diminution des coûts de stockage, la virtualisation
  • L'augmentation des capacités de traitement des solutions éprouvées exploitées par des géants de l'Internet
  • L'avènement du Cloud Big Data (Data as a Service), l'Internet des Objets et de l'Open Data

3 - Le marché Big Data et les principaux cas d'usages d'analytiques

  • Marché data au niveau mondial
  • Évolutions et les acteurs de la chaine de l'offre Big Data
  • Enjeux stratégiques (création de la valeur et d'activités nouvelles dans les entreprises et organisations)
  • Description des 4 types d'analytiques fondamentales du Big Data
  • 5 usages populaires du Big Data en entreprise
  • Exemples : profiling des consommateurs (360° du Client), sécurité informatique (préventions contre les attaques potentielles), maintenance préventive des équipements industriels, fraudes financières, d'aides sociales...

4 - Les freins et les challenges de sécurité, juridiques et techniques

  • État des lieux des projets : échecs et réussites (causes, facteurs clés de succès FCS)
  • Freins financiers et techniques face aux exigences des solutions de Big Data
  • Qualification complexe des données et de nombreux échecs de projets
  • Cadre juridique (CNIL/RGPD et PLA (Privacy Level Agreement))
  • Sécurité des données et enjeux juridiques (juridiction, corrélation interdite ...)

5 - Les impacts du Big Data sur l'entreprise ou l'organisation

  • Performance opérationnelle des activités de l'entreprise ou organisation
  • Avantages concurrentiels
  • Modèle économique
  • Chaîne des valeurs

6 - Les impacts organisationnels

  • Différence entre la DSI et la Direction Numérique
  • Nouvelle organisation des équipes dans le cadre d'une coopération informatique/domaines d'affaires
  • Impacts sur les équipes en place (compétences en Big Data ...)
  • Apparition des nouveaux rôles/métiers (data scientists et CDO)
  • Compétences nouvelles à acquérir

7 - Le projet Big Data et les technologies fondamentales des solutions

  • Méthodologie/démarche d'intégration de la gestion des données du Big Data dans la gestion des activités de l'entreprise ou organisation
  • Calcul difficile du retour sur investissement d'un projet Big Data
  • Démarches recommandées pour lancer un projet Big Data : les étapes essentielles et les précautions à prendre
  • Critères d'évaluation d'une plate-forme de Big Data
  • Questions à poser aux prestataires et fournisseurs des plates-formes

8 - Bilan et perspectives

  • L'état de l'offre : solutions privées installées dans les entreprises ou organisations et solutions proposées dans le Cloud (AWS, IBM, Google, Microsoft Azure...)
  • Choix stratégique d'usage des services du Cloud Big Data
  • Les perspectives comme l'implication de la virtualisation, l'usage intensif de l'Intelligence Artificielle et de la Machine Learning
  • CNIL et Intelligence Artificielle : cadrage

9 - Conclusion

    Prérequis

    Public

    • Toute personne amenée à participer à un projet Big Data (MOA, Chefs de projet, Développeurs, Analystes...)
    • Futurs Data Scientists, Data Analysts et Data Stewards
    • Spécialistes de la BI souhaitant intégrer une dimension Big Data dans leurs projets

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    Tarif

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    • Manager la relation avec les équipes internes, les prestataires et le client.
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    Objectifs de la formation

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    • Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
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    • Importer de nouvelles données dans un modèle à partir d'un fichier local
    • Décrire toutes les fonctionnalités de SAP Analytics Cloud Planning
    • Utiliser la prévision intelligente, la prévision prédictive et la prévision glissante
    • Utiliser les processus de Data Actions et d'allocation
    • Utiliser les processus de collaboration et de calendrier.
    Tarif

    A partir de 3 280,00 €

    Durée

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    Modes
    • Centre
    • Distance

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