Seminaire Big Data

Big  Data: La Synthèse

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Présentation

MPMA051
2 jours ( 14 heures )
Présentation

A la fin de ce  seminaire, les participants auront toutes les informations essentielles pour utiliser avec efficacité et en toute sécurité des services Big Data proposés par les grands opérateurs de Cloud DaaS (Data as a Service).


Objectifs du cours

Ce seminaire Big Data, permettra aux participants d'avoir toutes les informations essentielles pour utiliser avec efficacité et en toute sécurité des services Big Data proposés par les grands opérateurs de Cloud DaaS (Data as a Service).

Pré-requis

Aucun

 

Programme

 

Apports et définition commune du Big Data
Domaines d’utilisation actuels et Apports
génériques du Big Data
Définition commune du Big Data selon
l’institut d’étude Gartner (Volume, Vélovité
et Variété ainsi que leurs variantes
indispensables)
Traitement des données structurées et non
structurées et semi-structurées
Cycle de gestion du Big Data de la collection
des données à leur transformation en
informations utiles

Technologies et architectures du Big Data
Architecture à base de Cluster et de Grid
Gestion des données sous NoSQL (Not only
SQL)
Composants essentiels des architectures du
Big Data utilisées par les géants de l’Internet
(Hadoop, HDFS et leur écosystème : PIG,
Zookeeper, Hive…)
Intégration de solutions existantes (Business
Intelligent, Data Warehouse, Datamining) au
Big Data
Connecteurs et API d’intégration

Solutions de Big Data disponibles sur le marché
Définition des objectifs d’analyse
des données (Analyses de constats,
diagnostiques, prospectives et prescriptives)
Recherche de questions ou de réponses
Différents modèles : Freeware, Distribution
avec le packaging et Cloud DaaS (Data as a
services)
Critères de choix des différents modèles
(avantages et inconvénients)

Usages du Big Data en toute sécurité
et en respectant les lois relatives à la
confidentialité des données personnelles
Exploitation des données : authentification
des accès aux données, DLP (Data Lost
Prevention), Respect des recommandations
du CNIL et des lois européennes
Sécurité et attaques possibles des points
faibles du Cloud pour accéder aux données
Vérifier la présence des dispositifs de
protection et leur positionnement dans
l’architecture du Cloud (Contre le vol
des données, Séparation des utilisateurs
différents des Clouds et Inter-Clouds….)
Valider l’éligibilité des données à mettre sur
le Cloud Public
Analyser la disponibilité et l’accessibilité aux
services et applications Cloud Big Data
Valider les termes du contrat SLA (Service
Level Agreement) et la QoE (Quality of
Experience)
Choix des Datacenters (DaaS souverain avec 

des données en France ou DaaS Cloud ouvert
avec l’intégration des Clouds publics)

 

Vérification de la pertinence et de la performance
d’une solution de Big Data
Vérifier la pertinence des données
structurées et non structurées ainsi que
l’efficacité de leur traitement
Valider la vélocité de la solution (temps réel)
Déterminer la valeur des informations
traitées (selon le modèle Temps-Volume-Lieu,
la représentation des informations et les
critères spécifiques de l’entreprise comme la
relation de causalité)

Compétences d’un spécialiste du Big
Data et des connaissances à acquérir
Définition des compétences de base d’un
Business Data Analyst
Compréhension des usages de l’informatique
(Big Data, Cloud DaaS, Traitement en temps
réel, Dispositifs de collecte et de traitement
…)
Connaissance du métier et du Business
Model et de la chaine de valeur des activités
pour orienter la compréhension des données
traitées.
Savoir-faire en gestion des projets
stratégiques et d’envergure
Maîtrise des services des Cloud DaaS Public
(Big Data as a Service)

Grandes tendances et impacts
Abstraction de la technicité rendant les
services des Big Data sous Cloud (DaaS)
accessibles à tous,
Adaptation des moyens informatiques des
entreprises aux traitements des données
venant du grand public (Tweeters, Facebook,
Réseaux sociaux connectées, Données de
géolocalisation, Internet of Things, M2M
etc…)
Redéfinition des rôles et des activités de la
DSI dans le domaine du Big Data

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