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Big Data : synthèse


 
L'accroissement continuel des données numériques dans les entreprises et les organismes publics a conduit à l'émergence du «Big Data». Ce concept recouvre les questions de stockage et de conservation de vastes quantités de données, mais aussi celles liées au gisement potentiel de valeur que représentent ces masses de données. Ce séminaire présente les problèmes spécifiques du Big Data et les solutions techniques potentielles, de la gestion des données aux différents types de traitement, qui témoignent d'une rupture par rapport aux moyens usuels d'analyse du fait des quantités traitées.
 
Objectifs pédagogiques :
  • Découvrir les principaux concepts de la Big data
  • Identifier les enjeux économiques
  • Evaluer les avantages et les inconvénients de la Big data
  • Comprendre les principaux problèmes et les solutions potentielles
  • Identifier les principales méthodes et champs d'application de la Big data

 Introduction

Les origines du Big Data : un monde de données numériques, l'e-Santé, chronologie.
Une définition par les quatre V : la provenance des données.
Une rupture : changements de quantité, de qualité, d'habitudes.
La valeur de la donnée : un changement d'importance.
La donnée en tant que matière première.
Le quatrième paradigme de la découverte scientifique.

 Big Data : traitements, depuis l'acquisition jusqu'au résultat

L'enchaînement des opérations. L'acquisition.
Le recueil des données : crawling, scraping.
La gestion de flux événementiel (Complex Event Processing, CEP).
L'indexation du flux entrant.
L'intégration avec les anciennes données.
La qualité des données : un cinquième V ?
Les différents types de traitement : recherche, apprentissage (machine learning, transactionnel, data mining).
D'autres modèles d'enchaînement : Amazon, e-Santé.
Un ou plusieurs gisements de données ? De Hadoop à l'in-memory.
De l'analyse de tonalité à la découverte de connaissances.

 Relations entre Cloud et Big Data

Le modèle d'architecture des Clouds publics et privés.
Les services XaaS.
Les objectifs et avantages des architectures Cloud.
Les infrastructures.
Les égalités et les différences entre Cloud et Big Data.
Les Clouds de stockage.
Classification, sécurité et confidentialité des données.
La structure comme critère de classification : non structurée, structurée, semi-structurée.
Classification selon le cycle de vie : données temporaires ou permanentes, archives actives.
Difficultés en matière de sécurité : augmentation des volumétries, la distribution.
Les solutions potentielles.

 Introduction à l'Open Data

La philosophie des données ouvertes et les objectifs.
La libération des données publiques.
Les difficultés de la mise en œuvre.
Les caractéristiques essentielles des données ouvertes.
Les domaines d'application. Les bénéfices escomptés.

 Matériel pour les architectures de stockage

Les serveurs, disques, réseau et l'usage des disques SSD, l'importance de l'infrastructure réseau.
Les architectures Cloud et les architectures plus traditionnelles.
Les avantages et les difficultés.
Le TCO. La consommation électrique : serveurs (IPNM), disques (MAID).
Le stockage objet : principe et avantages.
Le stockage objet par rapport aux stockages traditionnels NAS et SAN.
L'architecture logicielle.
Niveaux d'implantation de la gestion du stockage.
Le "Software Defined Storage".
Architecture centralisée (Hadoop File System).
L'architecture Peer-to-Peer et l'architecture mixte.
Les interfaces et connecteurs : S3, CDMI, FUSE, etc.
Avenir des autres stockages (NAS, SAN) par rapport au stockage objet.

 Protection des données

La conservation dans le temps face aux accroissements de volumétrie.
La sauvegarde, en ligne ou locale ?
L'archive traditionnelle et l'archive active.
Les liens avec la gestion de hiérarchie de stockage : avenir des bandes magnétiques.
La réplication multisites.
La dégradation des supports de stockage.

 Méthodes de traitement et champs d'application

Classification des méthodes d'analyse selon le volume des données et la puissance des traitements.
Hadoop : le modèle de traitement Map Reduce.
L'écosystème Hadoop : Hive, Pig. Les difficultés d'Hadoop.
Openstack et le gestionnaire de données Ceph.
Le Complex Event Processing : un exemple ? Storm.
Du BI au Big Data.
Le décisionnel et le transactionnel renouvelés : les bases de données NoSQL.Typologie et exemples.
L'ingestion de données et l'indexation. Deux exemples : splunk et Logstash.
Les crawlers open source.
Recherche et analyse : elasticsearch.
L'apprentissage : Mahout. In-memory.
Visualisation : temps réel ou non, sur le Cloud (Bime), comparaison Qlikview, Tibco Spotfire, Tableau.
Une architecture générale du data mining via le Big Data.

 Cas d'usage à travers des exemples et conclusion

L'anticipation : besoins des utilisateurs dans les entreprises, maintenance des équipements.
La sécurité : des personnes, détection de fraude (postale, taxes), le réseau.
La recommandation. Analyses marketing et analyses d'impact.
Analyses de parcours. Distribution de contenu vidéo.
Big Data pour l'industrie automobile ? Pour l'industrie pétrolière ?
Faut-il se lancer dans un projet Big Data ?
Quel avenir pour les données ?
Gouvernance du stockage des données : rôle et recommandations, le data scientist, les compétences d'un projet Big Data.
SÉMINAIRE
Réf : BGA
Prix 2016 : 1950 € H.T. *
Durée : 2 jours
* collations et déjeuners offerts
PROCHAINES SESSIONS 2016
Bruxelles :
Genève :
Luxembourg :
INTERVENANT(S)
Guy CHESNOT
Guy CHESNOT
Responsable avant-vente stockage et Big Data chez Silicon Graphics, c’est un ancien élève de l’Éc...

PARTICIPANTS
DSI, directeurs techniques, chefs de projet, architectes, responsables SI.

HORAIRES
De 9h à 17h30
Le 1er jour, le séminaire commence à 9h30.
Le dernier jour, il se
termine à 17h.
PDF Impression,Print FACEBOOK Présentation du centre de formation Orsys
 
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