Introduction au Big data

Data Value

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Objectifs

Comprendre le concept du Big Data
Être capable d'identifier l'écosystème et comprendre les technologies associées
Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l'entreprise

Programme

- 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....)
Big Data : pourquoi maintenant ?
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. Use Case et stratégies (GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon), exemples santé, grande distribution, bancassurance…)
Les grands acteurs et le marché du Big Data

- Description des technologies de référence du Big Data

NoSQL (Not Only SQL) et les nouvelles compétences attendues (Python, R, Scala, Java)…
Hadoop : un modèle d'open source du Big Data adopté par les grands acteurs de l'informatique (IBM, Oracle, Amazone, EMC, Google...)
Principaux composants d'Hadoop : HDFS (Hadoop Distributed File System), MapReduce, Pig, Flume, Zookeeper, H-BASE, Lucene, Hive, Cloudera, Oozie, Cassandra, Machine Learning...
Autres solutions : Docker, OpenStack, Elastic, Splunk…
Nouvelles architectures techniques pour traiter des données massives et non-structurées, en temps réel (SPARK)

- Relation entre Big Data et Cloud DaaS (Data as a Service)

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)

- Déploiement et utilisation du Big Data

Description d'une plate-forme de Big Data et bonnes pratiques
Intégration des données et systèmes existants à la plate-forme Big Data
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 Intelligence)
Présentation des informations (Data Visualization)

- L'apport du NoSQL

Description des principales familles de bases de données NoSQL
Zoom sur MongoDb
Zoom sur Cassandra
Zoom sur Neo4j

- Une journée au cœur des écosystèmes Hadoop et Spark

Introduction générale
Les principales briques et leur rôle
PIG, Hive, Oozie, Flume, HDFS, MapReduce, Sqoop, Zookeeper, Hbase, Mahout, les connecteurs, …
SparkML, SparkQL, MLlib, Kafka, Storm, Flink , Beam,