Recolte et analyse de donnees volumineuses Big Data 100pour-cent sur mesure et a duree variable et pour tous les niveaux

Les Caractéristiques à la mise en place d'un projet Big Data

• Différencier les projets habituels des projets Big Data ;


• Analyser les échecs des projets Big Data ;


• Organiser un processus de Data Science ;


• Construire un projet Big Data.

Le cadre d'un projet Big Data

• Délimiter le périmètre du projet ;


• Discerner les sources de données ;


• Identifier les différentes entités par ces mêmes sources de données ;


• Déterminer les besoins technologiques à mettre en place ;


• Déduire le budget.

Gestion des projets Big Data

• Appréhender les différentes phases du projet ;


• Découvrir l”Agile Data Management ;


• Fixer les livrables du projet ;


• Mesurer les performances ;


• Percevoir la gestion des obligations juridiques.

Les composants du projet

• Identifier les composants ;


• Affecter une valeur à chaque composant ;


• Vérifier la validité technique du projet.

Les risques du projet

• Caractériser les risques métier et stratégiques ;


• Déterminer les KPIs du projet ;


• Connaître les solutions du marché.

L'organisation d'un projet en équipe

• Se répartir les compétences à avoir au sein de l'équipe ;


• Percevoir les interactions entre les parties prenantes ;


• Choisir les outils adaptés au projet ;


• Déployer une gestion de projet sur le long terme.