Qu’est-ce qu’un projet Big Data ?

Les « Big Data » permettent aux organisations de traiter de larges volumes de données pour extraire les informations pertinentes qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions. Le terme « Big Data » couvre un large éventail de technologies, dont des bases de données NoSQL, des systèmes de gestion distribués et des outils d’analyse. Ces technologies peuvent aider les entreprises à gérer plus efficacement leurs données et à tirer parti des informations qu’elles contiennent.

La formation aux technologies du Big Data est donc de plus en plus importante pour les employés de ces entreprises, pour qu’ils puissent utiliser les bonnes méthodes et les bons outils pour atteindre leurs objectifs.

Le Big Data est composé de trois principaux composants :

• le volume : capacité permettant de stocker un grand nombre de données
• la vitesse : fait référence à la vitesse de collecte et de traitement des données
• la variété : mesure du nombre de différents types de données et d’informations qui peuvent être stockées et traitées

Un projet Big Data est donc un projet qui implique la collecte, le traitement et l’analyse de grands volumes de données. Les données peuvent provenir de différentes sources, telles que des bases de données, des réseaux sociaux, des capteurs et des systèmes d’informations géographiques. On s’attend à ce que les projets Big Data exploitent des technologies de traitement de données avancées telles que le traitement par lots, le traitement en temps réel, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. L’objectif final d’un projet Big Data étant de pouvoir extraire des informations et des connaissances à partir des données, grâce à une intégration des différentes sources de données et l’utilisation de l’apprentissage automatique.

Quel est l’enjeu du traitement des données à l’ère du numérique ?

A l’ère du numérique, des données massives et des technologies de l’Intelligence Artificielle, de nouvelles opportunités économiques pour les organisations sont apparues. La transformation des métiers par la data représente donc un enjeu stratégique fort. En effet, la Big data permet aux entreprises de collecter, stocker et analyser des données à une échelle sans précédent. Elles peuvent ainsi développer des produits et services plus efficaces. Le traitement des données peut même s’effectuer en temps réel et en conséquence, permettre de réduire le temps nécessaire pour prendre des décisions. Il est donc primordial de mettre en place des processus de formation pour les collaborateurs afin qu’ils soient capables de comprendre les méthodes et les outils utilisés pour traiter les données de manière efficace.

La Big data permet ainsi aux entreprises de mieux connaître leurs clients et leurs besoins. Elles peuvent ainsi créer des produits et services qui répondent plus précisément à leurs attentes. Les changements apportés par les technologies du Big Data ont également des enjeux éthiques qu’il est important de prendre en compte pour garantir un usage responsable des données.

Cela leur permet par ailleurs de réduire leurs coûts de développement et de production, car elles disposent d’un nombre important de données à analyser et à utiliser pour prendre des décisions plus éclairées. Les nouveaux projets Big Data doivent donc intégrer ces technologies pour être efficaces.

Enfin, le Big data donne l’opportunité aux organisations de mieux comprendre le comportement des consommateurs et de leur fournir des produits et services personnalisés qui répondent à leurs besoins et leurs attentes. La science des données est donc primordiale pour répondre à ces enjeux.

Quels sont les nouveaux métiers liés aux technologies du Big Data ? 

Au vu de l’avantage compétitif que permet le Big Data aux entreprises en permettant d’analyser et de croiser des masses de données, de nouveaux métiers liés aux technologies du Big Data se sont développés. Il est donc important de mettre en place une formation pour les collaborateurs pour qu’ils soient capables de comprendre les méthodes et les outils utilisés pour traiter les données de manière efficace.

Nous pouvons citer par exemple :

• Data Scientist qui travaille sur l’analyse de données massives et complexe, et utilise des techniques statistiques et de machine learning pour extraire des insights utiles.

• Data Engineer qui est chargé de construire et de maintenir les infrastructures de traitement de données, telles que les bases de données et les pipelines de données. Il est donc important qu’il ait une bonne connaissance des modèles de données et des technologies d’intégration.

• Data Analyst qui est chargé de collecter, nettoyer et analyser des données pour en extraire des insights et des informations utiles. Il doit donc avoir une bonne compréhension des sciences de données et des méthodes statistiques.

• Data Visualization Specialist qui est chargé de créer des visualisations de données pour aider les entreprises à mieux comprendre et à interpréter leurs données. Il doit donc avoir une bonne connaissance des outils de visualisation de données.

• Data Product Manager qui est chargé de développer des produits de données pour répondre aux besoins des entreprises et de leur faire bénéficier de l’analyse de leurs données. Il doit donc avoir une bonne compréhension des processus de développement de produits et des enjeux liés à la gestion de projets.

• Data Ethics Officer qui est chargé de veiller à ce que les données soient collectées et utilisées

Quelles sont les nouvelles technologies utilisées ?

Toute la chaîne décisionnelle est impactée par ces « big data », de la collecte des données hétérogènes à leur analyse et leur visualisation. L’organisation de l’entreprise est également impactée, avec de nouveaux modes d’organisation et de méthodologies à mettre en place. De même, pour traiter ces données volumineuses, des technologies spécialisées sont également utilisées, telles que :

• Hadoop, un framework open source qui permet de stocker et de traiter des données sur de nombreux serveurs en parallèle

• Spark, un moteur de traitement de données en temps réel qui permet de traiter et d’analyser rapidement de grandes quantités de données

• NoSQL, une base de données qui permet de stocker et de traiter des données non structurées de manière flexible et évolutive

• Machine learning, une technique de l’IA qui permet à une machine de « apprendre » à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmée pour le faire

Quelle formation propose CentraleSupélec Exed ?

CentraleSupélec Exed propose la formation Executive Certificate Big Data pour l’entreprise numérique pour vous permettre d’être en mesure de concevoir et de mettre en œuvre un projet Big Data. L’objectif de cette formation est de dresser un état des lieux des usages permettant de valoriser les données et d’optimiser les processus, ainsi qu’un panorama des technologies disponibles pour permettre aux entreprises de garder la maîtrise de ces données et gérer la transformation vers l’entreprise data-centric. Les données sont ainsi placées au centre de la gestion opérationnelle et stratégique de l’entreprise.

« La valorisation des données est un enjeu stratégique pour les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité. La compréhension des enjeux des technologies sous-jacentes est un levier fondamental. Nos programmes permettent de comprendre et maitriser les différentes facettes du « big data » : comment cadrer les projets, gérer la sécurité et les aspects juridiques, définir des usages, des architectures et aborder les technologies de stockage distribué, de traitement distribué ou encore d’analyse de données et de machine learning. Cette approche mêlant technologie, métier et juridique permet de prendre en compte toute la diversité du sujet des big data. »

Marie-Aude Aufaure – Responsable pédagogique des programmes Big Data