Formation Big Data en ligne

Mise à jour le 18 aout 2022 Par Alain Fernandez

Cette formation Big Data en ligne est à destination des managers qui n'ont guère le temps d'investir dans un programme long et souhaitent savoir concrètement de quoi il en retourne afin de prendre les décisions les plus opportunes en matière d'investissement. Ce guide en ligne d'auto formation gratuit est fait pour eux.

1. Principe 2. Analyses hyper pointues 3. Formation en 12 chapitres 4. Ressources 5. À lire

Qu'est-ce que le Big Data ?

Le Big Data est la solution technologique assez révolutionnaire.

En effet, le Big Data remet en question les fondamentaux de l'exploitation des données disponibles, telle qu'elle était envisagée jusqu'à aujourd'hui dans la conception des systèmes d'information et, plus précisément, des Data Warehouse pour ce qui concerne la Business Intelligence.

La technologie mise en oeuvre pour le Big Data est à même de stocker et de permettre des analyses rapides sur d'impressionnants volumes de données de l'ordre de la centaine de pétaoctets, soit 100*10¹⁵.

Le Big Data offre aussi la capacité d’enregistrer des informations sous des formats disparates tels que numérique, textes ou images.

Le big Data, ce sont des analyses hyper pointues

Disposer d'une telle quantité de données peut s'avérer une précieuse source d'informations et d'aide à la décision pour celui qui dispose des compétences pour bâtir les indispensables algorithmes, et interpréter les modèles de données résultants. En théorie, en tout cas, on dispose de moyens pour connaître ses clients avec une précision inégalée.

Cette précieuse connaissance est quelque part le "Graal" de toute entreprise commerciale.

Tout le monde ne s'appelle pas Google, Facebook Amazon, ALibaba ou WallMart...

Les promoteurs du Big Data, éditeurs de solutions, installateurs ou consultants, nous vantent les mérites de cette solution avec emphase. Les stratégies de communications mises en oeuvre risquent de tromper les managers qui n'ont pas suffisamment de recul pour décoder le mythe.

Bien évidemment, les corrélations extraordinaires, qui flirtent avec le stade de la divination, nécessitent des volumes de données que seuls les leaders actuels sont en mesure de disposer (encore faut-il qu'elles soient justes ;-)).

Pour des entreprises de taille plus respectable et moins présentes sur le net, les bases de données disponibles Big Data sont bien plus modestes, et ce n'est pas peu dire ;-)...

Formation en ligne en 12 fiches pratiques

Pour se construire une idée assez solide du concept, et être à même de prendre les décisions en matière de choix d'opportunités le cas échéant, vous trouverez ci-après une formation rapide en 12 fiches pratiques traitant des trois thèmes principaux : les fondamentaux, l'infrastructure technologique et les critiques.

Pour pousser plus avant sa connaissance, la quatrième partie présente des ressources complémentaires : ouvrages, MOOC et des formations universitaires pour ceux qui envisagent une réorientation de carrière.

I. Les fondamentaux

1) Le Big data en trois mots
Commençons par le début avec un "Digest" introductif qui résume en une simple page le principe et l'usage, et propose une définition du Big Data.
2) Quoi ? Pourquoi ? Comment ?
Le Big Data expliqué au manager décideur en 3 questions/réponses : Quoi, Pourquoi et Comment ?
3) Le processus décisionnel
Ne perdons pas de vue que le Big Data est aussi une solution technologique récente pour faciliter la prise de décision. Voyons comment il peut améliorer le processus décisionnel.

II. Les technologies mises en oeuvre

4) L'infrastructure technologique
Le Big Data repose sur une infrastructure bien particulière. Voyons à présent les technologies mises en oeuvre pour mieux comprendre le principe.
5) La solution "Hadoop"
L'Open Source Hadoop est aujourd'hui la principale solution de stockage et de traitement réparti. Voyons le principe de Hadoop qui est surtout conçu pour réaliser des analyses massives.
6) À la base : le modèle Map Reduce
Hadoop a été conçu en s'appuyant sur la solution Map-reduce de Google Corp.
7) Les bases NoSql
Les bases de données relationnelles ne sont pas adaptées aux calculs massivement parallèles.
Ces calculs exigent de réformer le traditionnel principe ACID et de "dénormaliser" les bases pour introduire notamment une dose de redondance et de tolérance aux pannes : Nosql est une nouvelle structure de bases de données.
8) Les livres
Pour une meilleure compréhension, rien ne remplacera jamais les quelques heures consacrées à la lecture d'un bon ouvrage écrit par un auteur, non seulement spécialiste du sujet, mais aussi expert en transfert de connaissances. Le web ne remplit pas, et ne remplira jamais cette fonction.
Aussi pour vous faciliter votre recherche dans les rayons de votre librairie, qu'elle soit physique ou en ligne, je vous propose une sélection d'ouvrages de référence Big Data et machine learning pour bien en comprendre les principes et les enjeux.
Les meilleurs livres du Big Data.
9) Les architectures "In-Memory"
Pour accélérer les traitements, les modèles sont construits par itérations successives. Ces itérations prennent du temps machine. Certains éditeurs/constructeurs, profitant de la chute continue du coût des mémoires, ont conçu des systèmes de bases de données résidant en mémoire vive dit : In memory.

III. La critique

10) Les vendeurs d'illusions
Un article critique des vendeurs et autres promoteurs de solutions qui n'hésitent pas à employer des stratégies de communication trompeuses : Le Big Data et les vendeurs d'illusions .
11) Le Big Data est-il une nouvelle vache à lait ?
Il est important de ne jamais oublier que les promoteurs les plus actifs sont avant tout des vendeurs. Ils ont pour finalité bien naturelle l'amélioration durable de leur chiffre d'affaires : Big Data, la nouvelle vache à lait ?
12) Les limites du Big Data
Le Big Data n'est pas à la portée de toutes les bourses. Les investissements sont conséquents pour des résultats incertains. Pour bien en comprendre l'intérêt, il est prudent de soulever le capot de la technologie et d'en évaluer les limites : Les limites du Big Data.

La transformation démocratique de l'entreprise, le livre

Instaurer la démocratie dans l'entreprise
Pour en finir avec le mépris, principe délétère du management d'hier et d'aujourd'hui
Auteur : Alain Fernandez
Sujet : Expérience concrète d'instauration de la démocratie au sein d'une PME
Pages : 360 pages
Prix Format papier : 19,95 €
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L’auteur

Alain Fernandez est un spécialiste de la mesure de la performance, de l’aide à la décision et de la conception de tableaux de bord de pilotage. Au fil de ces vingt dernières années, il a conduit de nombreux projets de réalisation de système décisionnel en France et à l'International. Il est l'auteur de plusieurs livres publiés aux Éditions Eyrolles consacrés à ce thème, vendus à plusieurs dizaines de milliers d'exemplaires et régulièrement réédités.

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IV. Les ressources

Analyse, Data mining et Data Visualisation

Méthodes et outils d'analyse de la BI
L'analyse des données est une composante majeure de la Business Intelligence.
Data Mining
Il ne suffit pas de stocker une multitude de données au sein d'une base spécialisée, Data Warehouse ou Big Data, encore faut-il les exploiter. C'est là le rôle du Data Mining.
DataVisualisation, Dataviz
La datavisualisation, ou Dataviz, est une forme de représentation graphique d'informations particulièrement efficace pour les grandes masses de données.

Les MOOCs

Il existe de nombreuses solutions pour se former en ligne, tels que les MOOCs proposés par des universités ou des grandes écoles. Mais avant d'entreprendre une auto-formation de type MOOC, il est bon de faire un point sur son temps et son énergie disponible.

Le Mooc, la solution miracle de l'autoformation ?
Le mooc désigne un système de cours ouvert à tous et diffusé en ligne.

Les Masters

Pour tous ceux qui souhaitent réorienter leur carrière, il existe de multiples formations universitaires au Big Data, diplômantes de surcroît.
Le site studyramagrandesecoles propose une sélection d'universités et de grandes écoles ayant mis en place un master Big data.