- ACN_ATLAS
- FSE
- Informatique
- Séminaire
Formation Big Data : Enjeux, concepts, architectures et outils
- Durée
- 2 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Big Data
Le Big Data est un phénomène aux multiples facettes et il ne se résume pas à une technologie. Il est essentiel de clarifier les termes, les rôles et les niveaux de dépendance, comprendre quels sont les acteurs majeurs du paysage informatique et comment chaque entreprise est concernée dans l’évolution de son informatique traditionnelle mais aussi quels sont les impacts sur les compétences internes, quel sont les nouveaux métiers.
La première question à laquelle répond ce séminaire Big Data est « de quoi parle-t-on » ?.
La réponse peut tenir en une seconde, en traduisant l’expression en français, ou tenir sur plusieurs jours. En effet, il existe une certaine confusion dans les termes, leurs rôles et leurs niveaux de dépendance (Big Data, IoT, Décisionnel, SGBD, NoSQL, Data Scientist, Cloud, Hadoop, Cloudera, MapReduce, Dataviz, etc.).
Et les acteurs ? Le Big Data ne concerne-t-il que les poids lourds du paysage informatique ou les PME sont-elles aussi concernées ? L’informatique traditionnelle (applications, infrastructure, outils, etc.) doit-elle s’adapter ou s’agit-il de technologies parallèles et autonomes ? Quels sont les impacts précis du Big Data au niveau des compétences des informaticiens ? De nouveaux métiers apparaissent ou sont-ils simplement remis sur le devant de la scène ?
Et que dit la loi sur le stockage et l’utilisation massive des données ? Quels sont les acteurs précis d’un projet Big Data et comment gère-t-on ce dernier par rapport à un projet « classique » ?
Quelles sont les spécificités d’une infrastructure Big Data, du stockage des données, de leur analyse ? Pourquoi la visualisation des données porte un nom (Dataviz) laissant penser qu’il s’agit d’une technologie à part entière ? Et plus généralement doit-on gérer un projet Big Data comme un projet classique ?
Bref, beaucoup de questions autour du Big Data et ce séminaire propose d’y répondre à travers une visite guidée et progressive du paysage Big Data en s’appuyant sur de solides retours d’expérience et des success-stories.
Objectifs pédagogiques
Objectifs pédagogiques :
À l'issue de cette formation Big Data, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Définir les principaux concepts du Big Data
- Appréhender les avantages et les contraintes du Big Data
- Identifier les enjeux stratégiques, organisationnels et économique du Big Data en entreprise
- Déterminer les technologies principalement utilisées dans l’écosystème Big Data
- Déterminer les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques
- Anticiper l’intégration du Big Data dans le SI de l’entreprise
Objectifs opérationnels
Objectif opérationnel :
Disposer d'une vue d'ensemble de l'écosystème Big Data, de la stratégie d'entreprise, aux outils, enjeux et contraintes.
Programme
Contenu du cours, module par module
8 modules
- Définir les origines du Big Data
- Envisager les données au cœur des enjeux
- Explosion du nombre de données
- Déterminer la place des objets connectés dans le Big Data
- Identifier les types de données : structurées, semi-structurées, non structurées
- Comment disposer de données de « qualité » ?
- Appréhender les limites des architectures actuelles
- Définition d’un système Big Data
Démonstration
- Définir la philosophie des données ouvertes et les objectifs
- Bénéfices escomptés
- Déterminer une synergie avec le Big Data
Démonstration
- Définir les spécificités d’un projet Big Data
- Lister les enjeux stratégiques et organisationnels
- Comprendre comment l’innovation constante accélère le phénomène
- Nouvelles technologies de transmission (vitesse de connexion accrue, mobiles en constante amélioration)
- Objets connectés et domotique
- Zoom sur le marché des biens et services proposés aux consommateurs
- Fusionner les données exogènes et endogènes pour mieux comprendre les usagers
- Méthodes de traitement de l’information : du traitement batch, au traitement temps réel
- Architectures décisionnelles d’aujourd’hui
- Les lacs de données (Datalake) en pleine émergence
Démonstration
- Cohabitation des solutions SGBDR et NoSQL
- Les outils permettant d’extraire les données (ETL)
- La nécessité de “nettoyer” les données (dataquality)
- Exemple de traitement avec un ETL dédié Big data
- L’apport d’un MDM (Master Data Manager)
- Le stockage avec Hadoop (base de données Hbase, système de fichiers distribué HDFS)
- Solutions big data alternatives (Sybase IQ, SAP Hana, Vectorwise, HP Vertica, etc.)
Démonstration
- Définition de l’analyse statistique
- Liens entre visualisation (Dataviz) et analyse
- Synthèse des principaux outils de dataviz utilisés dans les projets
- Quelques outils de traitements (Hive, etc.)
- Analyse et traitement de données massives avec Spark
- Comparaison avec Map Reduce
- Recherche et analyse (Elastic Search, Splunk)
- Les outils standard de reporting (Power BI, Tableau)
- Les coûts cachés
- Ce que propose l’IA dans un contexte Big Data pour l’analyse de données
Démonstration
Exemple de récupération et d’analyse de données dans un data lake par la solution Spark Hadoop
Exemples de rendus graphiques (reporting) autour de gros volume de données
- Les données personnelles
- Les informations sensibles, interdites de collecte
- La CNIL régule les données numériques
- Les accords intra-pays
Démonstration
- Comment répondre aux besoins de l'entreprise tout en conservant les acquis de l’existant ?
- Doit-on cantonner le Big Data à une infrastructure de stockage ?
- Spécificités de la Data science
- Réflexion sur comment exposer mes datasets du Big Data à l'entreprise
- Exemple d’architecture d’intégration
- Les (nouveaux) métiers autour du Big Data)
- Quelle sécurité doit-on mettre en place : intégration de l'annuaire, notion de Withelist, logique de l'API management, … ?
- Les risques d’un projet Big Data
Programme mis à jour le 23/02/2026
Public concerné
Ce cours Big Data s'adresse aux décideurs ou responsables des systèmes d'information amenés à opérer au quotidien avec des volumes massifs de données.
Elle intéressera également les architectes et développeurs chargés de concevoir des APIs ou des applicatives évolutives pour traiter les données de leur entreprise dans le cadre d'un projet Big Data.
Enfin, elle pourra intéresser toute personne souhaitant se sensibiliser à l'écosystème moderne du Big Data, que ce soit vis-à-vis de l'analyse, du traitement, de la protection ou du stockage des données : consultant, ingénieur, administrateur, référent aux données personnelles...
Prérequis
Il est recommandé d'avoir des connaissances de base sur les architectures techniques (serveur, site WEB, poste de travail, etc.) et sur les SGBD (stockage de données, SQL, …).
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
4,4/5
45 avis
« Mon avis sur le contenu du stage : "Cela m'a permis d'avoir une overview du big data qui est un sujet très pointu et riche à tous points de vue (techno, organisation ...)." Mon avis sur le formateur : "cf. commentaires dans Aspects les plus appréciés" Mon avis sur la salle de formation : "Très bon accueil, locaux bien adaptés à la formation dispensée" Ce que j'ai le plus apprécié : "Le formateur est un expert du domaine du big data. Les démos et autres expériences en mission permettent d'illustrer les concepts quelque peu complexes. Ayant un profil pur métier, le formateur a réussi à vulgariser des schémas techniques. C'était très bien. Cette formation est à suivre avant de mener des projets big data." »
LSCGI FRANCE « Mon avis sur le contenu du stage : "Bon équilibre théorie/pratique. Cours dynamique et interactif " Mon avis sur la salle de formation : "Ordinateur performant. Service support extrêmement réactif" Ce que j'ai le plus apprécié : "Adaptabilité du formateur" Ce que j'ai le moins apprécié : "Les slides semblent obsolètes (ne serait-ce que par la version des outils). Dommage car il ne reste que les notes perso pour relire post formation" »
ME « Mon avis sur le contenu du stage : "Stage intéressant qui permet de voir tous les éléments du Big Data. Peut-être vulgariser encore un peu plus et moins rentrer en détail sur des sujets techniques pointus et voir plus de cas d'utilisation et de cas concrets." Mon avis sur le formateur : "Bonne animation globale de la formation De très bonnes connaissances techniques. " Ce que j'ai le plus apprécié : "plateforme et outils très bons" »
CDCIMES POUR LE COMPTE DE CGI FRANCE
Les avis figurant ci-dessus sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
Formations liées
- Data Mesh : adopter le nouveau paragdime de l'architecture des donnéesRéf. DTMH2 joursFondamentalProchaine session : 14 déc.2 120 €
- Big Data : Architecture et InfrastructureRéf. OAIH3 joursFondamentalProchaine session : 4 nov.2 090 €
- Certification Big Data Foundation (CCC)Réf. ABDF3 joursFondamental
- Data Literacy : Donner du sens à la donnée à travers la Data LiteracyRéf. DLIT2 joursFondamentalProchaine session : 8 déc.1 740 €