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Enjeux et perspectives du Big Data

Cette formation vous permet d'identifier les enjeux, opportunités et évolutions du Big Data, de définir les enjeux stratégiques et organisationnels des projets Big Data en entreprise, de comprendre les technologies principalement utilisées selon les processus de mise en place des projets Big Data, de déterminer les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques. Consolider ses connaissances à travers un cas d'usage

14 heures sur 2 jours

à Paris & à distance
(Zoom, Google Meet, etc.).
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1 350 € HT / personne

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Objectifs de la formation

Enjeux et perspectives du Big Data

Identifier les enjeux, opportunités et évolutions du Big Data
Définir les enjeux stratégiques et organisationnels des projets Big Data en entreprise
Comprendre les technologies principalement utilisées selon les processus de mise en place des projets Big Data
Déterminer les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques
Consolider ses connaissances à travers un cas d'usage.

Pré-requis

Cette formation Enjeux et perspectives du Big Data nécessite une bonne culture générale sur les systèmes d'information et/ou les organisations.

Pour qui ?

Cette formation Enjeux et perspectives du Big Data est destinée aux Managers, Chefs et Directeurs de projet Directeurs d'études, Data Stewards.

Formations recommandées

Aucun programme supplémentaire n'est requis pour suivre cette formation.

Au programme de la formation
Enjeux et perspectives du Big Data

Big Data : Enjeux et opportunités / évloution des données

  • Le Big Data et ses 4 grands défis : volume, variété, vélocité, véracité.
  • Données massives : Web, réseaux sociaux,Open Data, capteurs, données industrielles.
  • Ouverture des données publiques : le mouvement Open Data.
  • Variété, distribution, mobilité des données sur Internet.
  • Vélocité et flux continus de données.
  • Le Edge Computing, vers une informatique de flux

Les enjeux pour les entreprises

  • Le processus de création de valeur grâce au Big Data
  • Véracité des données provenant de sources variées pour la prise de décision.
  • Analyses complexes sur Big Data, Big Analytics.
  • Production d'informations en temps réel à partir de Big Data.
  • Réactivité : traitement de flux de données en temps réel, Complex Event Processing (CEP).
  • Définir sa stratégie de déploiement : Cloud, "on-premise" ou hybride

Opportunités offertes par les progrès matériels

  • Le stockage : Disques durs HDD vs SSD "on premise" et stockage objet ou bloc dans le Cloud.
  • L'impact de la baisse du coût de la mémoire : l'avènement du traitement de données in-memory
  • Couplage CPU/GPU pour une meilleure optimisation du calcul parallèle.
  • Les stratégies de stockage disque en réseau NAS/SAN/Isilon (stockage élastique) : Quels impacts sur les architectures de gestion de données ?
  • Les architectures massivement parallèles (MPP) vs Hadoop
  • Les appliances.

Compréhension des technologies utilisées / Motiviation

  • Le théorème CAP (Consistency, Availability, Partition tolerance) : analyse et impact.

La pile logicielle Big Data (la "STACK HADOOP")

  • Les fondamentaux des Big Data
  • L'organisation fonctionnelle et les principaux composants : stockage, organisation, traitement, intégration, outils d'analyse.
  • La gestion de clusters.
  • Les "design pattern" d'Hadoop (architectures Lambda, Kappa, Omega, etc.), pour répondre à quels usages
  • Comparaison avec les SGBD relationnels.

Les différentes méthodologies adatpées au Big Data

  • Gouvernance des projets
  • Organisation et rôles
  • Les grands principes des méthodes agiles
  • Le design thinking pourquoi est-il adapté aux enjeux du Big data ?
  • Les méthodes de développement
  • Les impacts sur l'organisation d'une DSI (privilégier la conception collaborative)
  • Intégrer les métiers dès la phase de conception
  • Définir les différents ateliers (modeling, intercation design, prototypage)

La sécurité du Big Data

  • Les 5 cercles de défense du Big Data
  • Sécurité périmétrique
  • Gestion des authentifications
  • Gestion des autorisations
  • Sécurité du système d'exploitation

Utilisation de la cryptographie

  • Comprendre les fondamentaux (cryptographie, cryptanalyse, kleptographie, etc.).
  • Les trois approches de gestion des clés de chiffrement dans une architecture Big Data.
  • Les enjeux du chiffrement homomorphe.
  • Les outils de data management de la donnée
  • Les bonnes pratiques en matière de chiffrement et les recommandations de l'ANSSI et de l'ENISA.

Autres techniques de protection des données

  • Comprendre le cycle de vie des données dans une architecture Big Data.
  • Les outils en charge de la gouvernance et du cycle de vie des données
  • La classification des données. L'importance de la classification dans les projets Big Data.
  • L'anonymisation et la pseudonymisation des données.

Éthique et enjeux juridiques / Principes généraux de conformité et de responsabilités

  • Responsabilités sur le plan Informatique et Libertés
  • Responsabilités sur le plan identités
  • Responsabilités sur le plan régulation
  • Responsabilités sur le plan économique
  • Responsabilités sur le plan sécurité
  • Responsabilités sur le plan patrimoine
  • Responsabilités sur le plan de l'archivage
  • Responsabilités sur le plan ressources humaines

Cas d'usage, retours d'expérience

  • Méthodologie pour aider l'entreprise à devenir Data Centric, c'est-à-dire en partant de zéro, comment se former, se transformer, choisir sa distribution Hadoop, l'installer, la paramétrer, préparer la gouvernance et préparer les premiers usages.

Méthode pédagogique

8 participants maximum, un poste par stagiaire et un support de cours est envoyé en fin de stage (vidéos tutorielles et/ou support spécifique). La formation est constituée d'apports théoriques, de démonstrations et de mises en pratique basées sur des exercices applicatifs et/ou ateliers.

Accessibilité

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap.

Modalité de validation des acquis

Évaluation continue via des exercices applicatifs et/ou des ateliers de mise en pratique. Évaluation en fin de stage par la complétion d'un questionnaire et/ou d'une certification officielle issue du Répertoire Spécifique. Émargement quotidien d'une feuille de présence (en présentiel ou en ligne). Complétion par le formateur/la formatrice d'un suivi d'acquisition des objectifs pédagogiques. Remise d'une attestation individuelle de réalisation.

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du 12 Nov au 13 Nov 2024
1350 €
Disponibilité Automne
du 04 févr au 05 févr 2025
1350 €
Disponibilité Hiver
du 29 avril au 30 avril 2025
1350 €
Disponibilité Printemps
du 22 juil au 23 juil 2025
1350 €
Disponibilité Été
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