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La Big Data est une discipline en pleine expansion qui concerne la gestion et l'analyse des données. Il englobe des sources, comme les médias sociaux, les capteurs, les appareils connectés, les transactions commerciales, etc. Ce concept permet d'extraire des connaissances et des informations précieuses pour prendre des décisions éclairées et trouver de nouvelles solutions dans différents domaines.
Qu'est-ce que le Big Data ?
Le Big Data fait référence à la gestion et à l'étude des données qui dépassent les capacités des méthodes de traitement traditionnelles.
Il se caractérise par la variété, le volume et la vélocité des informations, ainsi que par leur variabilité et leur valeur. Cette technique découle de nombreuses sources, comme les réseaux sociaux, les capteurs, les appareils connectés, les transactions commerciales, etc.
Le fonctionnement du Big Data repose sur plusieurs phases importantes.
Tout d'abord, il nécessite la collecte massive de données qui proviennent de différents formats.
Ces informations sont ensuite stockées dans des systèmes de stockage, tels que des clusters de serveurs ou des bases de données NoSQL.
L'étape suivante consiste à nettoyer et à traiter les requêtes afin d'éliminer les erreurs, les doublons et d'assurer leur cohérence.
Une fois les requêtes préparées, des techniques d'analyse avancées sont appliquées par le data scientist pour extraire des connaissances significatives.
Cela peut inclure des méthodes, telles que l'apprentissage automatique, l'exploration de données ou le traitement du langage naturel.
L'objectif est de découvrir des modèles, des tendances, des corrélations et des informations cachées au sein des données massives.
Des technologies et des outils spécifiques sont utilisés pour gérer et analyser la Big Data (Hadoop, Spark, Apache Cassandra, Apache Kafka…).
Ces outils permettent le traitement parallèle et distribué des données, ainsi que des opérations de stockage et de récupération efficaces.
Les 3 V de la Big Data
Les 3 V de la Big Data jouent un rôle crucial dans ce processus, car ils soulignent les défis liés à la gestion, à l'analyse et à l'utilisation efficace des données massives.
Volume
Le volume englobe l'ensemble d'informations générées et collectées.
Avec les avancées technologiques et la prolifération des supports connectés, la quantité de données produites a explosé.
Les médias sociaux, les appareils IoT, les capteurs, les transactions en ligne ou les bases de données sont des sources qui contribuent à un grand volume de données.
Les organisations doivent relever le défi de gérer et d'analyser ces informations.
Le volume croissant de données nécessite des capacités de stockage et de traitement spécifiques.
Les technologies d'archivage, telles que les bases de données NoSQL, les systèmes de fichiers distribués et les infrastructures cloud, permettent de sauvegarder et de gérer des volumes massifs de données.
Les techniques d'analyse Big Data (le traitement par lots ou le traitement en temps réel) sont utilisées pour extraire des informations précieuses.
Vitesse
La vitesse est un aspect essentiel de la Big Data qui se réfère à la rapidité à laquelle les données sont collectées, traitées et analysées.
Dans le monde actuel axé sur la connectivité et l'instantanéité, les informations sont produites et transmises à des vitesses impressionnantes.
Les réseaux sociaux, les capteurs, les transactions en ligne et les appareils IoT génèrent des données en temps réel, qui nécessitent des méthodes d'analyse rapides et efficaces.
La vitesse des données est critique dans de nombreux scénarios, tels que le suivi des activités des utilisateurs, la surveillance de la chaîne logistique, la détection d'anomalies ou la prévention des fraudes.
Variété
La variété désigne la diversité des types et des formats de données.
Contrairement aux informations traditionnelles structurées, telles que les bases de données relationnelles, la Big Data comprend également des données semi-structurées et non structurées issues de différentes sources.
Les sources de données incluent plusieurs éléments, comme des documents texte, des images, des vidéos, des fichiers audio, des informations de géolocalisation, des messages sur les réseaux sociaux, des journaux de serveur, des données de capteurs, etc.
Ces informations peuvent être non standardisées, hétérogènes et souvent complexes à gérer et à analyser.
Comment devenir Big Data Officer ?
ESG Executive est une école spécialisée dans les formations destinées aux professionnels en reconversion ou désirant monter en compétences. Différents Executive MBA permettent aux participants de s'orienter vers un domaine d'activité différent, d'améliorer leurs compétences et/ou de développer leur expertise.
L'Executive MBA Big Data est conçu pour les personnes qui souhaitent maîtriser la discipline en plein essor qu'est la collecte, la gestion et l'exploitation des données.
Ce cursus est organisé de manière à répondre aux besoins spécifiques des professionnels en quête d'évolution et de développement de leur carrière, avec des échanges sur des cas pratiques, des mises en situation appliquées, la constitution d'un réseau professionnel, la possibilité de continuer à travailler tout en suivant les cours, etc.
A l'issue de cette formation, les apprenants ont ainsi les compétences ainsi que l'expertise nécessaire pour exercer un métier dans le domaine du big data : Chief data officer, Data analyst, Data protection officer, etc.
