Big Data - concevoir et piloter un projet Big Data

- Comprendre les spécificités d'un projet Big Data. - Comprendre les risques et le cadre juridique d'un projet Big Data. - Comprendre l'ensemble des technologies et les liens entre elles. - Comprendre les métiers concernés par un projet Big Data. - Savoir constituer et piloter l'équipe d'un projet Big Data. - Savoir mettre en place une gouvernance des données efficace. - Savoir piloter le cycle de vie des données (collecte, exploitation, analyse, visualisation). - Savoir mettre en place des tests cohérents.

- Définition et contexte spécifique des projets Big Data. Les origines du Big Data. Les données au coeur des enjeux. Explosion du nombre de données. Liens entre Big Data et internet des objets (IoT). Problématique des données structurées, semi-structurées, non structurées dans un projet Big Data. Définition d'un système Big Data. Architecture générale et fonctionnement. Les différentes offres du marché. - Propriété de la donnée, environnement juridique du traitement, sécurité. Sécurité éthique et enjeux juridiques. Les données personnelles. Les informations sensibles, interdites de collecte. La CNIL régule les données numériques. Les accords intra-pays. - Technologies, compétences et métiers. Ranger les technologies dans les bonnes cases (Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Impala, Spark, Elasticsearch, etc.). Différences de savoir-faire pour le chef de projet avec la BI « traditionnelle ». Léger zoom sur Hadoop. Les métiers « informatiques » concernés par le Big Data (administrateur, développeur, analyste, data scientist, etc.). Quel élargissement des compétences pour les administrateurs et les développeurs Hadoop ? Synthèse : exemple d'une architecture Big Data en production et positionnement des métiers. La journée type du chef de projet Big Data. Conséquences financières des choix techniques. - Comprendre et traiter les spécificités d'un projet Big Data au sens organisationnel, méthodologique, technologique, économique, juridique et humain. Quelle démarche méthodologique et quelles étapes clé du chantier ? Les prérequis à réunir et points de vigilance à surveiller ? Comment gouverner et piloter le chantier Big Data ? Quels sont les contributeurs internes à mobiliser ? Les profils et compétences nécessaires à intégrer ? La connaissance de la question. - Composer et piloter une équipe Big Data. Hadoop dans le SI : Processus d'adoption. Comment conserver les ressources humaines « rares » dans le contexte du Big Data ? Datalab : une équipe, un lieu, une approche. Comment élaborer un Datalab ? - Manager le processus de mise en place d'un projet Big Data. Gouvernance des Données et « Culture Données ». Définir une véritable stratégie Données. Partager les enjeux. Investir sur des initiatives ciblées et porteuses de valeur pour les métiers. Rompre avec les visions en silos. Promouvoir une « Culture Données ». Savoir communiquer (marketing digital). - Identifier les besoins et le type de données à traiter avec les métiers (use cases). - La collecte et le stockage des données. - L'exploitation des données. - L'analyse des données. - La visualisation des données (Dataviz). - Piloter et maîtriser les risques des projets Big Data. - Tests et analyses de performances. - Études de cas / mises en situation.

Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence

Pour suivre ce cours, il est demande de connaitre les bases de donnees relationnelles, le langage SQL et d avoir une experience en conduite de projet.