Définition du Big Data
La Big Data désigne un ensemble massif de données complexes et volumineuses, générées à grande vitesse, provenant de diverses sources telles que les réseaux sociaux, les capteurs, les transactions commerciales et les appareils connectés.
Mieux comprendre l'univers et le langage du Big Data grâce à 10 expressions-clés :
Le Big data :
Big data est le terme anglais pour désigner les mégadonnées ou données massives. Il s'agit des données issues de la sphère web et des objets connectés. Ces dernières sont tellement volumineuses et de nature diversifiée qu'elles requièrent de nouvelles techniques de collecte, de stockage et de traitement pour pouvoir être exploitées.
La CRM :
Le customer Relationship Management ou la Gestion de la relation client (GRC) regroupe les diffents outils et techniques visant à capter, à analyser et à traiter les donnée relatives aux prospects et aux clients.
Le concept SoLoMo :
SoLoMo est l'acronyme de Social, Local, Mobile. Il s'agit d'une des grandes tendances apparues en 2012. Elle est liée au fait que le nombre de Smartphones et de tablettes vendus est devenu supérieur à celui des ordinateurs. Cette nouvelle situation nécessitait en retour, une communication cross-canal (tous réseaux) de la part des entreprises.
Le cloud :
Le cloud ou Nuage est une organisation externalisée dans la sphère web. Elle offre un accès omniprésent et à la demande, à un réseau partagé et à des ressources informatiques configurables. Le cloud computing est notamment apprécié pour sa grande souplesse d'utilisation.
La direction des systèmes d'Information :
La Direction des Systèmes d’Information est une entité qui gère l'ensemble des composants matériels (serveurs, postes de travail, systèmes de stockage…) et logiciels d'un système d'information. Elle est responsable du choix et de l'exploitation des télécommunications utilisées dans l’entreprise.
L'open Data :
L'open Data est une donnée numérique produite par une entreprise, un service public ou une collectivité. Sa particularité vient du fait qu'elle est mise en ligne selon une méthode structurée permettant son libre accès et sa libre réutilisation par tous (open data = donnée ouverte).
Le data Mining :
Le data Mining ou exploitation de données consiste à extraire une connaissance ou un savoir d'une masse de données souvent issues du Big data. Les professionnels spécialisés dans le data Mining utilisent des méthodes semi-automatiques ou automatiques.
La Business intelligence :
La business intelligence ou informatique décisionnelle est destinée aux décideurs et aux dirigeants d'entreprises. Elle réunit les outils et les méthodes élaborées pour modéliser les donnée issues du Big Data afin de les rendre intelligibles par les dirigeants et de faciliter la prise de décision.
Le Data Management :
Le Data Management ou gestion des données est une discipline qui valorise les données comme ressources numériques. La gestion des besoins des organismes est optimisée à travers le développement d'architectures et de pratiques spécifiques permettant d’exploiter ces nouvelles ressources de l’entreprise.
Les Analytics :
Les Analytics sont l'application de l'informatique, de la statistique et de la recherche opérationnelle à la résolution des problèmes industriels et entrepreneuriaux. Cette discipline est liée à l'expansion de l'informatique et se réalise dans un système d'information donné.
Quelles formations pour travailler en Data Analytics ?
Les formations pour travailler en Data Analytics sont nombreuses et permettent d’accéder à des métiers variés, de l’analyse de données au business intelligence, en passant par le data management et l’intelligence artificielle. Elles vont généralement de Bac+3 à Bac+5 et plus.
Paris School of Business propose les formations suivantes :
Charlotte HAMEL
Cloud Sales Specialist, Microsoft
J’ai intégré Paris School of Business après un Bac S et j’ai rejoint en 4e année la spécialisation Marketing & Data. Ma dernière année a été très riche en apprentissages grâce à mon alternance chez SAP France en tant qu’ingénieur d’affaires.
Paris School of Business m’a permis d’échanger avec des professeurs brillants et passionnés. Ils m’ont transmis les connaissances et outils pour faire la différence en entreprise. Les forums et séminaires, notamment le Cours Florent, associés aux cours et expériences professionnelles, me permettent aujourd’hui d’être réactive, attentive, pugnace et d’avoir confiance en moi.
Nelson BODA
Data Engineer en alternance chez Crédit Agricole Payment Services
J’ai choisi d’intégrer cette formation car elle a une solide réputation en big data et grâce aux matières passionnantes qu'elle propose, telles que l'intelligence artificielle et la gestion de projet. Les principaux atouts de ce cursus sont qu’il est dispensé en alternance et que le diplôme est reconnu à l’international, ce qui nous ouvre des portes à des opportunités mondiales. Les enseignants, en grande partie des doctorants, fournissent un enseignement de qualité, orienté vers le conseil.
Actuellement, en alternance depuis 2 ans en tant que Data Engineer au Crédit Agricole, cette formation m'a véritablement propulsée. Mon objectif futur est de poursuivre un doctorat en intelligence artificielle ou en big data, en partenariat avec des entreprises de renommée mondiale, grâce à la solide base que cette formation m'a offerte.
Demander un rendez-vous d'orientation
Vous voulez en savoir plus sur l'école, ses formations et discuter de votre orientation ? Laissez-nous vos coordonnées afin d'accéder aux créneaux pour un rendez-vous téléphonique ou sur le campus.