"Le Big Data, c’est compliqué." "Il faut être ingénieur pour suivre une formation Big Data." "Le Big Data ne sert à rien pour mon entreprise." Si vous pensez cela, vous êtes au meilleur endroit pour changer d’avis ! Non, le Big Data n’est pas un sujet d’une extrême complexité dont la compréhension est réservé à une élite de l’informatique. Non, le Big Data n’est pas seulement utile aux grandes entreprises de l'high-tech et du web tels que Google, Facebook et Airbus. Dans l’imaginaire collectif, le Big Data est habillé de tous les fantasmes. Selon les personnes, il s’agit :

• d’un moyen de surveillance globale
• du futur de l’humanité
• d’une opportunité pour dépasser les concurrents de son entreprise
• le moyen de contrôler les individus.

Tout cela est-il vrai ? Oui et non. Dans cet article, apprenez ce qu’est vraiment le Big Data. Que signifie ce terme ? Comment est-il né ? Comment évolue-t-il ? Comment l’utiliser ? En triant le faux et le vrai, vous comprendrez ce qu’on appelle le Big Data, même si vous n’êtes pas un informaticien chevronné. Découvrez également des applications concrètes du Big Data en entreprise. Dans le secteur du e-commerce, du voyage, de l’aéronautique ou même des cosmétiques, il peut se révéler source de grandes opportunités. Alors qu’il était à l’usage exclusif des géants du web il y a quelques années, il est aujourd’hui appliqué dans des entreprises de tous les secteurs et de toutes les tailles. Car contrairement à ce que l’on croit instinctivement, les petites et les moyennes entreprises ont plus de facilité et tout autant d’intérêt que les grands groupes à exploiter le Big Data. Plus agiles, plus réactives, plus souples, ce sont elles qui sont les plus à même de mener à bien un projet Big Data. À condition d’avoir un but clair, le temps nécessaire et les personnes qui disposent des bonnes compétences. Les décisionnaires doivent comprendre les enjeux et le fonctionnement du Big Data pour savoir l’appliquer efficacement dans leur organisation et utiliser ses résultats. Les opérationnels doivent disposer de tous les savoir et les savoir-faire nécessaire à la conduite et à la mise en oeuvre du traitement des données. Surtout dans un domaine où les technologies évoluent presque tous les mois. Pour cela, il existe aujourd’hui une grande quantité de formations Big Data, pour tous les besoins et pour tous les niveaux. À l'université ou en entreprise, en présentiel ou à distance, de l’initiation au Big Data à l’apprentissage d’un langage de programmation complexe, une immense diversité de formations en Big Data s’offre à vous. Laquelle choisir pour répondre à votre besoin ? Nous vous proposons ici de dresser un panorama de la formations en Big Data et de découvrir celles que nos experts-formateurs ont conçu et animent, pour tous les publics qui ont affaire au Big Data, de très près ou de très loin.  

Navigation rapide :

• Le Big Data : définitions
• Utiliser le Big Data en entreprise
• Les différentes formations accessibles
• Nos formations Big Data pour tous les niveaux

 

Le Big Data, qu'est-ce que c'est ?

  Vous l'entendez et vous le lisez partout depuis plusieurs années mais savez-vous réellement ce qu'est le Big Data ? Ce terme très utilisé par les chefs d'entreprises, les journalistes et les décideurs politiques animent de nombreux fantasme. Avec lui, nous serions rentrés dans une ère dans laquelle tout est su, sur tout, tout le monde, tout le temps. Un rêve pour certains, un cauchemar pour d'autres. Donner une définition du Big Data universelle n'est pas simple puisque son sens peut changer selon le contexte dans lequel on en parle. Littéralement, "Big Data" signifie méga-données et désigne un volume colossal de données. Le Big Data désigne plus largement un courant technologique tourné vers l'utilisation de grands volumes de données et l'ensemble des processus et des technologies mis en oeuvre pour :

• extraire
• stocker
• sécuriser
• analyser
• exploiter les mégadonnées.

En 2001, Doug Laney a établi une définition du Big Data selon trois facteurs qui restent encore aujourd'hui déterminants. Il s'agit de la règle des 3V du Big Data. 3V pour :

• Volume : le nombre de données traité est sans commune mesure avec les volumes analysés grâce aux méthodes classiques.
• Variété : les données proviennent de sources nombreuses et sont en majorité non-structurées, c'est-à-dire qu'elles doivent faire l'objet d'un traitement préliminaire pour être identifiées et pour avoir un sens. Il s'agit par exemple de textes, de messages audio, de vidéos, etc.
• Vélocité : dans le Big Data, les données sont collectés, traitées et partagées à très grande vitesse, notamment grâce à un traitement en parallèle et non plus linéaire.

Un peu d'histoire

  Regarder dans le passé peut nous permettre de comprendre un peu mieux de quoi l'on parle lorsqu'on évoque le Big Data. Le Big Data a émergé lorsque les données de certaines entreprises sont devenues si volumineuses que les outils de stockage et de traitement utilisés jusque là (serveurs physiques, SQL) sont devenus insuffisants pour les exploiter efficacement. Ces entreprises, dont certaines sont des géants actuels du web (Yahoo, Google, etc) ont alors commencé à développer des moyens d'extraire les données de manière plus rapide, plus sûre et plus rentable. Selon l'Association for Computing Machinery (ACM), le terme de "Big Data" est apparu à partir de 1997 dans des articles universitaires. Il s'agit donc d'une problématique récente aux yeux de l'histoire mais très ancienne dans la temporalité du web. Aujourd'hui, le Big Data n'est plus un effet de mode. Ce n'est plus le terrain gardé des multinationales de la Silicon Valley mais bel et bien un enjeu pour les entreprises de toutes tailles et évoluant dans des domaines d'activité variés. Mécanique, médécine, aviation, e-commerce, marketing, immobilier, RH ... les entreprises qui ont recours au Big Data sont déjà très nombreuses et disposent d'avantages concurrentiels de taille dans ce que l'on appelle la quatrième révolution industrielle : celle de l'intelligence artificielle. Finalement, l'exploitation du Big Data par les entreprises semble logique puisque son émergence au eu lieu en leur sein et non au cours d'une guerre ou dans un laboratoire, à la différence d'autres innovations technologies.  

Ce qui a permis au Big Data de naître

  Comme dit plus haut, le Big Data est né dans les entreprises dont les volumes de données étaient tels que les méthodes classiques de stockage et d'analyse étaient devenus insuffisantes. L'émergence du Big Data a été favorisée par deux formes d'innovation technologiques :

• les serveurs "Cloud" permettant désormais de stocker des volumes de données bien plus grands que les serveurs physiques.
• de nouvelles méthodes de traitement des données sont apparues et apparaissent toujours aujourd'hui. Les informations ne sont plus traitées de façon linéaire car elles sont séparées en groupes pour être traitées en parallèle. Les traitements sont donc désormais :
  • plus rapides
  • plus sûrs

Ces deux changements ont permis d'arriver à exploiter des volumes de données diverses immenses en des temps toujours plus courts. Les entreprises qui le devaient et celles qui y ont vu des opportunités se sont très vite intéressées à ces questions. Des entreprises comme Google et Facebook ont créé des frameworks (= "cadre de travail") Big Data pour optimiser l'exploitation de leurs données.   [caption id="attachment_3794" align="aligncenter" width="1021"] Chronologie du Big Data et de la data science[/caption]  

Les évolutions rapides du Big Data ou la nécessité constante de se former

  Ce qui caractérise le Big Data est moins le grand nombre de technologies utilisées dans l'extraction et l'analyse de données que leur constante évolution. Très régulièrement, les outils, les algorithmes et les technologies sont améliorées et de nouvelles apparaissent et ce, toujours dans le même but : une exploitation plus rapide et plus efficace des données. Le Big Data évolue vite. Depuis plus de dix ans, il ne se passe pas une année sans qu'une mini-révolution n'ait lieu. Les acteurs de l'analyse de données ont donc le devoir d'être informés des innovations régulièrement pour ne pas risquer de se voir dépassés par un environnement qui change très rapidement. La formation professionnelle au Big Data fait partie intégrante de leur évolution. Au sein de notre organisme de formation en hautes technologies, cette adaptation à l'évolution des technologies se traduit par un temps de recherche et de développement important : plus de 180 jours en 2019.  

Utiliser le Big Data en entreprise

  Les entreprises qui utilisent le Big Data afin de se développer sont nombreuses et les applications qu'elles en font sont nombreuses. Les économistes et les experts en marketing ont ajouté aux 3V de la définition classique du Big Data, deux autres critères déterminants :

• Value (valeur) : les données sont caractérisés par la valeur qu'elles ont et celle que l'on peut tirer de leur exploitation.
• Véracité : l'authenticité des données collectées jouent un rôle dans les résultats de leur analyse. Peut-on tirer des conclusions fiables à partir de tweets non vérifiés ?

Cette définition enrichie du Big Data permet mieux d'appréhender le Big Data dans une logique de rentabilité et plus seulement dans une dimension technique. Une bonne exploitation du Big Data peut par exemple permettre à une entreprise de :

• d'améliorer sa capacité d'adaptation
• de mieux connaître ses clients
• d'identifier de nouveaux marchés
• de fidéliser ses clients
• de personnaliser ses offres
• d'identifier de nouveaux besoins
• d'améliorer ses processus de travail

Du fait des innovations et de la réduction des coûts des ressources, le Big Data peut être appliqué dans de très nombreux secteurs et de très nombreuses entreprises, qu'il s'agisse de multinationales ou de PME. En effet, l'application du Big Data dans les petites et les moyennes entreprises n'est pas impossible ni inutile, contrairement à ce que l'on pourrait croire. À vrai dire, son utilisation peut même être plus facile que dans de grands groupes. Les PME sont souvent plus maléables plus rapides à réagir que les entreprises internationales dans lesquelles les informations circulent moins vite et les structures bougent plus lentement. De plus, l'accès à des grands volumes de données et la location d'espace de stockage adaptées sont aujourd'hui beaucoup plus facile et bien moins onéreux que par le passé. Cependant, avant de se demander comment, il faut d'abord se poser la question essentielle : pourquoi utiliser le Big Data dans ma PME ? En effet, beaucoup d'entreprises font l'erreur de lancer des projets Big Data sans objectif précis ou "parce que tout le monde le fait". Que voulez-bous tirer de l'analyse de données ? Il peut s'agir de :

• connaître les besoins et les comportements de vos clients potentiels.
• trouver un nouveau marché que vos concurrents n'ont pas encore investi.
• améliorer votre produit ou votre service ou y intégrer de nouvelles fonctionnalités.
• diminuer des coûts en adoptant une démarche préventive.

Une fois le but fixé, vous devrez planifier les différente étapes de la mise en oeuvre du projet Big Data de votre entreprise. Vous devrez également faire appel à une ou des personnes(s) compétentes pour le diriger et l'animer : un data scientist ou un ingénieur Big Data par exemple. Si vous n'en avez pas au sein de votre entreprise, une solution consiste à faire appel à un cabinet de consultants spécialisés en Big Data.  

Exemples d'utilisation du Big Data en entreprise

Contrairement aux idées reçues, le Big Data peut être exploité dans tous les domaines et n'est pas uniquement une opportunité de développement pour les entreprises high-tech. En 2016, la Bpi France constatait déjà que 80% des dirigeants de PME n'étaient pas conscients qu'il représentait une opportunité pour leur société et que 100 000 entreprises françaises pourraient bénéficier de l'utilisation du Big Data. Comment utiliser le Big Data ? Exemples.   1 - Proposer une offre personnalisée Le Big Data peut servir à personnaliser des offres très en amont du processus de conversion. Ainsi, plusieurs agences de voyage parviennent à proposer à leurs futurs clients des offres hautement personnalisés grâce à l'analyse :

• de la navigation des internautes sur leur site Internet (pages visitées, temps passé, boutons cliquées, etc)
• des données issues des appels avec d'autres clients.
• des informations issues des réseaux sociaux
• de données externes aux entreprises (météo, saisonnalité, prix des concurrents, etc).

 

2 - Éviter les crashs d'avion

L'analyse de grands volumes de données peut également contribuer à prévenir les incidents et à optimiser les processus de travail. Par exemple, dans l'industrie aéronautique, le Big Data permet de prévoir le moment auquel des pièces peuvent se casser. Des algorithmes sont capables de calculer cette date en fonction de nombreux facteurs tels que le temps, la fréquence d'utilisation ou les contraintes exercées. Ainsi, elles sont en mesure de les commander en amont et de les remplacer avant qu'un problème survienne. Cette maintenance préventive permet d'éviter des accidents qui peuvent être dramatiques et de réaliser une révision plutôt qu'une réparation.  

3 - Avoir le meilleur prix. Toujours.

Dans le secteur du e-commerce, les données ont très tôt été exploitées afin de mettre en place des modèles de "dynamic pricing". Grâce à l'étude des besoins des utilisateurs et des concurrents, Amazon et d'autres plateformes de e-commerce sont en mesure de proposer en temps réel le prix qui est toujours le plus compétitif. Sur Amazon, cette exploitation des données amène à des millions d'optimisations de prix chaque jour !  

4 - Diviser ses coûts par deux. 

Dans son livre blanc "Modèles, data et algorithmes : les nouvelles frontières du numérique" le cabinet Aremus & Associés évoque plusieurs cas concrets d'utilisation du Big Data par des PME. Parmi elles, une PME spécialisée dans le déménagement a choisi d'exploiter le Big Data pour offrir un service de personnalisation en ligne. Cela permet à la société de diviser ses coûts par deux en allouant toujours uniquement les ressources nécessaires tout en offrant un service parfaitement adapté aux clients.  

Les différentes formations Big Data

  Comme dit plus haut, le Big Data est un environnement dans lequel les technologies évoluent continuellement. La formation Big Data fait donc partie intégrante de la vie de ses acteurs directs et indirects. Un Data Scientist doit se tenir informés de toutes les innovations pour réaliser ses missions. Un décisionnaire (chef d'entreprise ou chargé de ressources humaines, par exemple) doit être averti et initié afin d'être en mesure de prendre les bonnes décisions. Les formations Big Data sont multiples et existent selon plusieurs formats. Faisons ensemble un petit tour d'horizon.  

Les masters spécialisés et les formations continues en Big Data

  Désormais, beaucoup d'écoles proposent des formations spécialisées en Big Data et en analyse de données. Elles forment à des métiers variées : Data Analyst, Ingénieur Big Data, Data Scientist, Data Protection Officer ... L'INP de Grenoble, Telecom Paris, La Paris School of Business, l'Université de Reims, l'EDHEC ... toutes ces écoles ou universités proposent des masters spécialisés ou des MBA en Big Data. Ces formations sont généralement accessibles après une formation d'ingénieur et permettent aux étudiants de disposer du bagage théorique nécessaire tout en intégrant un volume important de travaux pratiques.  

Les formations au Big Data en ligne

  Il est facile de trouver des formations sur les thèmes du Big Data en ligne présentées sous forme de vidéos. Vous trouverez des formations de plusieurs heures pour quelques dizaines d'euros qui ont généralement un de ces deux objectifs :

• Apprendre aux non-initiés les enjeux du Big Data afin d'en avoir un vision globale.
• Former à une technologie en particulier : Python, Spark, Hadoop, etc.

Ces formations sont un excellent moyen d'aborder un sujet mais gardez à l'esprit qu'elles ne sont que des initiations. Ce n'est pas après un cours vidéo de 10 heures que l'on devient un Data Scientist chevronné !  

Les formations Big Data en entreprise

  Les professionnels de l'analyse de données se caractérisent par leur besoin fort en formation. En se formant régulièrement, ils apprennent à maîtriser les dernières innovations des technologies qu'ils utilisent ou ils apprennent à en utiliser une nouvelle lorsque cela est nécessaire. Vous pouvez voir les formations Big Data en entreprise comme des accélérateurs de performance. Pour l'expert IT à former, la formation professionnelle permet :

• de monter en compétences bien plus rapidement qu'en s'auto-formant.
• d'éviter une erreur de trajectoire en se formant à la mauvaise technologie.
• d'acquérir de nouveaux savoir en quelques jours grâce à une personne dont la transmission de connaissances est le métier.

Dans le secteur de l'exploitation de données, les formations doivent être plus fréquentes dans la majeure partie des autres domaines de compétences : tous les 1 à 2 ans.  

Et les formations Big Data à distance ?

  L'essor du e-learning n'est pas récent et la majorité des organismes de formations spécialisés en hautes techonologies proposent de suivre leurs formations à distance. Elles sont adaptées à ce mode d'apprentissage via des outils de communication vidéo. Le formateur anime la formation via le partage d'écran et reste à disposition pour répondre aux questions. La crise liée au Covid-19 a largement favorisé le recours à la formation à distance et il y a fort à parier que cette tendance va se confirmer dans le futur proche, étant donné l'aspect pratique de cette forme de transmission de connaissance.    

Nos formations en Big Data à Toulouse et Paris : tour d'horizon

  Notre organisme de formation propose neuf formations Big Data à Paris et à Toulouse. Celles-ci sont créées par nos formateurs-experts de l'IT et mis à jour tous les six mois au moins. Parce que nous pensons que l'on ne retient jamais aussi bien qu'en pratiquant, chacune de ces formations est composée en très grande majorité de travaux pratiques (mises en situation, cas concrets, exercices, etc). Ces 9 formations s'adressent à tous les niveaux :

• Les novices souhaitant comprendre le Big Data
• Les informaticiens voulant ajouter une corde à leur arc
• Les experts IT cherchant à approfondir leurs savoir-faire.

Découvrez-les ici en quelques lignes. Si l'une d'entre elles vous interpelle, consultez sa page dédiée, toutes les réponses à vos questions s'y trouvent :)  

Formation Big Data | comment le monde nous observe ?

 

Objectif : comprendre ce qu'est le Big Data

  Cette formation de deux heures s'adresse à un public large, à tous ceux qui veulent s'initier au Big Data pour connaître ses enjeux et ses applications dans l'entreprise. Basée sur des exemples et des cas concrets, elle vous permet d'appréhender l'exploitation de grands volumes de données à travers ses origines et les grandes étapes d'un projet Big Data. Imaginée pour un public pouvant aller jusqu'à 200 personnes, les membres de l'audience peuvent interagir en direct avec le formateur grâce à un outil collaboratif.

En savoir plus sur la formation Big Data : comment le monde nous observe ?

 

Formation Big Data | une journée pour comprendre

 

Objectif : comprendre le fonctionnement du Big Data et imaginer ses applications dans votre organisation.

  Parce que l’exploitation de grands volumes de données n’est plus le terrain de chasse gardé des GAFA et qu’elle s’impose à la réflexion des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs, les outils et les esprits doivent changer. Cette formation d'une journée a pour but de vous permettre de démêler le vrai du faux autour de l'analyse de mégadonnées et de visualiser les applications possibles du Big Data dans votre entreprise. Cette formation se décompose en deux parties. La première est consacrée à une présentation du Big Data et notamment :

• ses enjeux stratégiques
• son impact sur les entreprises et les organisations
• son impact sur notre quotidien
• ses utilisations envisageables

La seconde partie est dédiée à un tour d’horizon des principales technologies du Big Data à connaître pour être en mesure de prendre des décisions en connaissance de cause. Collecte, stockage, traitement des données etc.

Découvrir en détails cette formation d'initiation au Big Data

 

Formation Architecture Big Data

 

Objectif : connaître les technologies d'un projet Big Data et sélectionner les plus efficientes.

  Appréhender le Big Data avec un œil professionnel à travers un panorama complet et en profondeur : tel est l'objectif de la formation en architecture Big Data de notre organisme. Durant trois jours, les participants apprennent à connaître les technologies du Big Data pour collecter, stocker et traiter des données et à sélectionner celles qui s'appliquent à leurs problématiques. À l'issue de cette formation Big Data, vous connaîtrez les différentes technologies à votre disposition à chaque étape d'un projet Big Data et vous serez en mesure de choisir les plus adaptées à vos objectifs.

En savoir plus sur la formation Architecture Big Data

 

Formation à Python 3

 

Objectif : maîtriser l'utilisation de Python 3.

   Connaissant un regain d’intérêt depuis plusieurs années, Python est d’abord un langage de programmation complet et évolutif. Il est aujourd’hui l’un des langages les plus utilisées dans les projets de gestion d’infrastructures et d’analyse de données mais sert également dans le cadre de la création d’applications et de services web, dans un but d’automatisation. Langage lisible et visuel, Python présente l’avantage de libérer les développeurs de nombreuses contraintes de formes lors de la programmation et de gagner ainsi en productivité. Par ailleurs, la communauté Python en ligne est grande et active. Environnement de développement, syntaxe, classes, conteneurs, librairies … Dans le cadre de cette formation en Big Data de deux jours, nos formateurs en IT permettent aux participants d’acquérir la maîtrise technique de Python et leur fournissent les armes pour en exploiter tout le potentiel.

En savoir plus sur la formation Python 3

 

Formation Spark

 

Objectif : concevoir une application avec Spark

  Spark est un moteur de traitement de grands volumes de données qui permet de grandement réduire le temps de traitement. Durant cette formation de 4 jours, vous apprendrez à utiliser Spark et différentes de ses composantes : Spark SQL, Spark UI et Spark Streaming.

Découvrir notre formation à Apache Spark

 

Workshop Mongo DB

 

Objectif : maîtriser MongoDB

  MongoDB est un système de gestion de bases de données orienté document. Alors que dans le passé, sa mise en place était longue et fastidieuse, son évolution en fait maintenant un système rapidement facilement déployable. Il présente deux avantages de poids :

• Il est rapide à mettre en place.
• Peut s'exécuter sur des infrastructures peu coûteuses.

Cette formation de 3 jours a pour but de vous apprendre à utiliser MongoDB et son système de fonctionnement à travers une majorité de travaux pratiques.

Découvrir la formation MongoDB

 

Formation Kafka

 

Objectif : maîtriser l'écriture de programmes pour gérer les données de Kafka et son intégration

    Kafka est un outil de transport de données dont l'architecture a été pensée pour permettre des gérer des mégatonnes tout en conservant des performances impressionnantes. Cette formation a pour objectif de vous apprendre à maîtriser l'architecture, les composants et le développement avec Kafka. Vous apprendre également à utiliser Kafka Connect pour l'intégrer à l'existant, à assurer l'administration du traitement des données et à créer et utiliser une application avec Kafka Stream.

En savoir plus sur cette formation Kafka de 3 jours

 

Formation “Pensez comme un Data Scientist”

 

Objectif : comprendre le machine learning et créer un modèle de traitement des données.

  Cette formation au Machine Learning a pour but de fournir à ses participants les connaissances théoriques nécessaires pour comprendre le machine learning et les différentes approches du traitement de données. Vous apprendre à utiliser le langage Python et ses librairies pour devenir capables de :

• créer un modèle de traitement de grands volumes de données.
• traiter les données en parallèle avec Spark et Dask.
• Mesurer la pertinence d'un modèle de traitement.
• Déployer un modèle de production.

Cette formation Big Data s'adresse aux devéloppeurs, aux chefs de projets techniques et aux architectes logiciels.

Découvrir cette formation au Machine Learning de 4 jours

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Workshop Deep Learning

 

Objectif : maîtriser le Deep Learning et ses technologies.

  Le workshop Deep Learning s'adresse d'abord aux data scientists, data analysts, data miners et aux développeurs. Cette formation de 3 jours a pour objectif de vous vous permettre de maîtriser les fondamentaux du Deep Learning et les différentes architectures de réseaux de neurones. Des fondamentaux au déploiement d'un modèle de production en passant par l'apprentissage des frameworks du Deep Learning et la mise en oeuvre de cas concrets, les participants apprennent à créer un modèle de traitement et obtiennent les ressources pour le faire évoluer.

Découvrir le workshop Deep Learning

 

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Vous savez désormais ce qu'est réellement le Big Data, les opportunités qu'il permet de saisir au sein des entreprises et les différentes façons de s'y former. Si vous souhaitez échanger avec notre équipe, n'hésitez pas à nous contacter par message ou par téléphone. Nous serons ravis d'échanger avec vous autour de la formation et du Big Data :)