Big Data Technologies et usages

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    Dates au choix

Cette formation Big Data Technologies et usages permet de comprendre le concept du Big Data, d'identifier l'écosystème et d'en les technologies associées. De plus, la formation vous apportera les clefs pour anticiper son intégration dans les activités informatiques de l'entreprise et veiller à la sécurité et à la confidentialité des données. .

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Les Avis

Le programme

Implication et rôle du Big Data dans

  • Les réseaux sociaux (ex : Facebook, Twitter)
  • Les moteurs de recherche Internet (ex : Yahoo!, Google...)
  • La gestion des données massives d'entreprises des secteurs publics et privés
  • Le développement des Clouds et Datacenters
  • Les nouvelles approches de l'exploitation des données collectées
Définition commune du Big Data selon les grands acteurs du marché
  • Caractéristiques techniques des 3V de Gartner (Vélocité, Variété et Volume) et les variantes (Véracité, Valeur, Validité....)
  • Traitement des données structurées, semi-structurées et déstructurées
  • Transformation des données massives en informations utiles et en valeur
  • Gestion des données en cycles, de l'acquisition à la gouvernance.
Description des technologies de référence du Big Data
  • Nouvelles architectures techniques pour traiter des données massives et non-structurées, en temps réel
  • NoSQL (Not Only SQL)
  • Architecture de cluster et composants économiques
  • Traitement parallèle des données (Grid)
  • Hadoop : un modèle d'open source du Big Data adopté par les grands acteurs de l'informatique (IBM, Oracle, Amazon, EMC, Google...)
  • Principaux composants d'Hadoop : HDFS (Hadoop Distributes File System), MapReduce...
  • Ecosystème et technologies associées à Hadoop : Pig, Flume, Zookeeper, H-BASE, Lucine, Hive, Cloudera, Oozie, Cassandra, D3...
Relation entre Big Data et Cloud DaaS (Data as a Service)
  • Intégration du Big Data dans le stockage selon l'organisme international SNIA (Storage Networking Industry Association)
  • Complémentarité de deux solutions majeures d'open source : Hadoop (Big Data) et OpenStack (Cloud)
  • Technologies associées au Cloud (datacenters, stockage, virtualisation, Grid, OS d'orchestration d'Openstack, réseaux...)
  • Emergence des solutions Big Data proposées en mode Cloud DaaS (Data as a service)
  • AWS
Déploiement et utilisation du Big Data
  • Définition des objectifs du Big Data
  • Description d'une plate-forme de Big Data inspirée de l'IBM Big Data Platform
  • Intégration des données et systèmes existants à la plate-forme Big Data
  • Coordination et orchestration des composants
  • Acquisition et qualification des données ouvertes des organisations publiques et sociales (Open Data)
  • Traitement des données à la volée (Data Streaming)
  • Analyse de données (Data Analytics et Business Intelligent)
  • Présentation des informations (Data Visualization)
  • Exemples des domaines d'application du Big Data en entreprise
Sécurité des données et confidentialité du Big Data
  • Loi européenne et CNIL (protection de la vie privée)
  • Recommandation des bonnes pratiques de l'organisme international CSA (Cloud Security Alliance) pour le Big Data
  • Panorama des moyens conventionnels de sécurité des données et d'accès au Datacenter (cryptage et DLP : Data Lost Prevention....)
Grandes tendances et impacts
  • Intégration des données de l'IoT (Internet of Things) et du M2M
  • Impacts sur les compétences des équipes informatiques
  • Rôle de la DSI face à la montée du Big Data et Cloud DaaS

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