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Big Data - Enjeux et perspectives

Big Data - Enjeux et perspectives

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Objectifs
Programme

A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

  • Identifier l'ensemble des enjeux et facteurs à prendre en compte pour réussir l'intégration du Big Data dans la vision large du SI
  • Evaluer et sélectionner les outils appropriés dans le cadre d'un plan de mise en oeuvre du Big Data
  • Définir l'articulation entre Big Data et l'Intelligence Artificielle (IA).

Jour 1

Introduction

  • Introduction au Big Data : de quoi s'agit-il ?
  • Perspectives offertes par le Big Data
  • Articulation entre Big Data et Intelligence Artificielle (IA)
  • Les acteurs du Big Data
  • Démystification du Big Data
  • Les technologies concernées
  • Les outils du Big Data : de Hadoop et Spark à l'architecture lakehouse
  • Les différents métiers du Big Data
  • Les distributions Big Data

Enjeux et évolutions du Big Data

  • La qualité des données
  • Open Data
  • Le traitement des données
  • La protection des données
  • L'image de la donnée

Enjeux stratégiques et organisationnels

  • Le challenge technique
  • Investissement dans la capacité de stockage
  • Investissement dans l'analyse
  • Le Web sémantique
  • L'enjeu économique
  • L'impact organisationnel
  • La conduite du changement
  • L'apparition de nouveaux métiers
  • Cas d'usage du Big Data
    • Industrie
    • Marketing
    • Service public...

Jour 2

Les technologies utilisées dans des projets Big Data

  • Les outils de stockage
  • Les exigences de stockage
  • Le NoSQL
  • Le Big Data on-premises vs hybride vs sur le Cloud :
    • Avantages et inconvénients
  • Les architectures modernes de Big Data : les Data Lakes et lakehouses
  • Les plateformes modernes de Big Data
    • Databricks
    • Microsoft Fabric
    • AWS SageMaker
    • Google Cloud AI...
  • Les solutions de visualisation en Big Data
    • Kibana
    • QlikView
    • Superset

Sécurité, éthique et enjeux juridiques

  • Assurer la protection des données
    • L'anonymisation d'une donnée
    • Le contrôle d'intégrité
    • Le chiffrement d'une donnée
  • Réglement Général sur la Protection des Données (RGPD)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Migration réussie d'un SI hétérogène vers une urbanisation orientée Big Data
Public visé

Managers, architectes fonctionnels, chefs de projets, directeurs de projets, consultants SI.

Prérequis

Avoir une bonne connaissance de l'environnement de projet SI.

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