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Les tendances du BIG DATA

Big Data – L’essentiel

Reference : BD05

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Prochaines sessions
    Big Data – L’essentiel
    Objectifs

    • 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

    Pré requis

    • Connaissances sommaires en informatique

    Modalités et délais d’accès

    Bulletin d'inscription à retourner complété

    Inscription

    Programmes de Big Data – L’essentiel

    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 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 : gestion des données en cycles, de l’acquisition à la gouvernance

    TECHNOLOGIES DE RÉFÉRENCE DU BIG DATA À CONNAÎTRE

    • Stockage des données à traiter : fichiers, blocs et objets
    • Différents types de base des données NoSQL (Not Only SQL)
    • Architecture de cluster et composants économiques
    • Traitement parallèle des données (Grid)
    • Hadoop : un modèle d’open source du Big Data adopté par les grands acteurs de l’informatique (IBM, Oracle, Microsoft, Amazone, EMC, Google…)
    • Principaux composants d’Hadoop : HDFS (Hadoop Distributes File System), MapReduce…
    • Ecosystème et technologies associées à Hadoop : Pig, Flume, Zookeeper, H-BASE, Lucine, Hive, Oozie, Cassandra, Machine Learning…
    • Exemple de traitement en temps réel : traitement des données à la volée (Data Streaming)
    • Analyse de données (Data Analytics et Business Intelligent)

    INTRODUCTION AUX ARCHITECTURES DES SOLUTIONS DE CALCUL DISTRIBUÉ

    • Stockage objets (pas de verrouillage de fichier dans la cadre des multiutilisateurs)
    • Serveurs NoSQL et HDFS (Fichiers distribués)
    • Scalabilité horizontale
    • Enjeux des architectures distribuées selon l’organismes CSA (Cloud Security Alliance) dédié au Big Data : Sécurité, gestion des données en grandes quantités
    • Limitations en termes d’usages (Analytiques)
    • Impacts des choix de technologies et d’architectures sur les usages (traitement des données en batch, temps réel, streaming ….)

    PLATEFORMES CLOUD PUBLIC BIG DATA APAAS (DATA AS A SERVICE) À EXPLOITER

    • IBM Analytics de la plate-forme Bluemix
    • Amazone 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

    TROIS APPROCHES DE DÉPLOIEMENT DU BIG DATA : SUR SITE ET DANS LE CLOUD DAAS

    • Causes des nombreux échecs de projets Big Data selon des cabinets d’étude du secteur
    • Trois approches de déploiement « sur site » : Hadoop et son écosystème à télécharger, Big Data en versions distribuées et Data as a Service
    • Déploiement sur site : définition des objectifs, choix des solutions d’analyse et d’intégration, présentation des informations (Data Visualization) / revue des fournisseurs de composants Big Data
    • Déploiement sur site en version distribuée : Hortonworks, MapR, Cloudera, IBM
    • Déploiement dans les plates-formes Cloud Big Data et les précautions à prendre (métriques de qualité)

    QUALITÉ DES DONNÉES

    • Les 11 principales étapes de traitement des données selon les organismes internationaux
    • Processus de qualification des données (temporel, contextuel, liens aux autres données…) / cadres juridiques (CNIL, usages libres, payants…), formats ouverts et propriétaires
    • Approche d’enrichissement avec l’Open Data / WiKiData.org

    SÉCURITÉ DES DONNÉES ET CONFIDENTIALITÉ DU BIG DATA

    • Loi européenne et CNIL (protection de la vie privée)
    • Recommandation des bonnes pratiques de l’organisme international CSA (Cloud Security Alliance) pour le Big Data
    • Panorama des moyens conventionnels 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…)
    • Impacts sur les compétences des équipes informatiques, de DRH, du Management…
    • Rôle de la DSI face à la montée du Big Data et des solutions numériques