Big Data – Enjeux et perspectives

Objectifs & compétences

Disposer d'une vision claire du Big Data et de ses enjeux Connaître les concepts sous-jacents Comprendre comment les entreprises les plus avancées, dans tous les secteurs économiques, ont mis en place et tiré profit de projets Big Data Connaitre les informations essentielles pour lancer une initiative Big Data Connaitre l'écosystème, et les principales technologies et solutions associées au Big Data Savoir mesurer les impacts de tels projets sur l'entreprise et son organisation

Public visé

Toute personne amenée à participer à un projet Big Data et qui souhaite acquérir les bases du sujet (MOA, Chef de projet, Urbaniste fonctionnel, Responsable de domaine, Développeurs, Analystes...) Futurs Data Scientists, Data Analysts et Data Stewards Cette formation convient également aux spécialistes le la BI souhaitant intégrer une dimension Big Data dans leurs projets BI

Pré-requis

Savoir manipuler un outil bureautique comme Excel et connaitre le fonctionnement d'un système de gestion de base de données (SGBD/R)

Programme

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) LES ORIGINES DU BIG DATA Collecte et traitement des données dans le but commercial Grandes entreprises utilisatrices du Big Data : Google, Facebook, Twitter LES FACTEURS D'ÉVOLUTION DU BIG DATA La prolifération des données en provenance des réseaux sociaux, de l'Internet des objets, de l’Open Data... La diminution des coûts de stockage 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) LE MARCHÉ BIG DATA 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)Opportunités pour les entreprises de services informatiques LES PRINCIPAUX CAS D'USAGES D'ANALYTIQUES 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 … LES FREINS ET LES CHALLENGES DE SÉCURITÉ, JURIDIQUES ET TECHNIQUES Etat 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 donnéesCadre juridique (CNIL et PLA (Privacy Level Agreement)), Sécurité des données, et enjeux juridiques (juridiction, corrélation interdite ...) LES IMPACTS DU BIG DATA SUR L'ENTREPRISE Performance, Avantages concurrentiels et Modèle économique Chaîne des valeurs, Développement des nouvelles activités... Productivité et Optimisation des dépenses LES IMPACTS ORGANISATIONNELS 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 LE PROJET BIG DATA ET LES TECHNOLOGIES FONDAMENTALES DES SOLUTIONS Méthodologie/démarche de gestion d'un projet Big Data Calcul 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 BILAN ET PERSPECTIVES L'état de l'offre : solutions privées installées dans les entreprises et solutions proposées dans le Cloud : AWS, IBM Bluemix, Google, Microsoft Azure ...) Les perspectives CONCLUSION Les démarches recommandées pour lancer un projet Big Data : les étapes essentielles et les précautions à prendre Questions / Réponses

Modalités

Méthodes