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Description

Big Data en entreprise : cerner les enjeux, les architectures et les cas d’usage

Comprendre ce qu'une architecture Big Data change réellement dans l'organisation des données

  • 0,43 jours — 3 h
  • Classe virtuelle
  • Perfectionnement
  • Jusqu’à 6 participants

Les projets Big Data échouent rarement sur la technologie. Ils butent sur des données dispersées entre applications métiers, sur des volumes que les outils décisionnels historiques absorbent mal et sur des cas d'usage formulés trop vaguement pour être arbitrés. Les organisations se retrouvent avec une plateforme coûteuse et peu de valeur mesurable.

Deux heures pour replacer les briques d'une architecture de données dans un ensemble cohérent : ingestion, stockage distribué, traitement par lots ou en flux, restitution. Le format court privilégie la lecture des cas d'usage et les critères qui permettent de décider ce qui relève réellement du Big Data.

Objectifs pédagogiques

  • Distinguer un besoin Big Data d'un besoin décisionnel classique
  • Décrire les briques d'une architecture de traitement distribué
  • Comparer les traitements par lots et les traitements en flux
  • Qualifier un cas d'usage selon sa valeur et sa faisabilité
  • Identifier les points de vigilance sur la gouvernance et la qualité des données

Les points forts

Une grille de qualification des cas d'usage utilisable dès le retour en poste
La lecture comparée de plusieurs architectures rencontrées en entreprise
Un vocabulaire commun entre équipes techniques et équipes métiers

Programme

1Ce que recouvre vraiment le Big Data

Poser les repères avant les outils

  • Volume, vitesse et variété et ce que ces notions impliquent
  • Limites des entrepôts de données traditionnels
  • Données structurées, semi-structurées et non structurées
  • Place du Big Data dans le système d'information

2Les architectures de référence

Suivre la donnée de bout en bout

  • Ingestion et collecte des flux
  • Stockage distribué et lac de données
  • Traitement par lots et traitement en flux
  • Restitution et mise à disposition aux métiers

3Cas d'usage et conditions de réussite

Choisir ce qui mérite d'être lancé

  • Typologie des cas d'usage par fonction de l'entreprise
  • Critères de valeur et de faisabilité
  • Gouvernance, qualité et traçabilité des données
  • Compétences et organisation à prévoir

Public concerné

Responsables informatiques et chefs de projet data, ainsi que décideurs métiers associés aux projets de valorisation des données.

Prérequis

Connaître le fonctionnement général d'un système d'information et des bases de données.

Dates et lieux

12 dates programmées entre novembre 2026 et décembre 2027. Les places sont confirmées par ordre d’arrivée des demandes.

novembre 2026

décembre 2026

janvier 2027

février 2027

mars 2027

avril 2027

mai 2027

juin 2027

septembre 2027

octobre 2027

novembre 2027

décembre 2027

Aucune de ces dates ne vous convient ? Nous ouvrons des sessions supplémentaires sur demande, et chaque programme peut être organisé pour votre seule équipe.

Informations pratiques

Avant la formation
Questionnaire de positionnement en ligne. Vos objectifs de progrès sont transmis au formateur, qui adapte les cas pratiques à votre contexte.
Méthodes pédagogiques
Apports théoriques, ateliers et cas pratiques. Support de cours numérique et fiches méthodes fournis.
Évaluation
QCM et mises en situation. Évaluation des acquis en début et en fin de parcours, évaluation à chaud et à froid à 60 jours.
Après la formation
1 an d'accès à l'espace e-learning. Auto-évaluation des compétences acquises et point de suivi à 30 jours avec votre formateur.
Modalités d’inscription
Inscription en ligne ou sur devis.
Délai d’accès
11 jours ouvrés après confirmation de l'inscription.
Accessibilité
Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Contactez notre équipe accessibilité pour définir ensemble une solution adaptée : contact@mpf-academy.ae
Dates de démarrage
Entrées permanentes : en plus des sessions programmées, cette formation peut démarrer sur demande.