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Data : enjeux actuels et futurs !

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Qu’est-ce que le Big Data ?

Le terme Big Data, également appelé données massives en français, fait référence à l’ensemble des données numériques générées par les nouvelles technologies. Elles sont relatives à tous les types d’informations véhiculées sur internet : les historiques de navigation, les transactions des boutiques en ligne, etc.

Ces informations numériques sont stockées dans des centres de données appelés Data Center. Depuis l’arrivée des technologies mobiles, elles sont d’autant plus volumineuses. En effet, chaque minute, les Data Center enregistrent des milliers de millions d’informations.

Pour les entreprises, le Big Data est une vraie mine d’or, une source inépuisable d’informations. Les données qui s’y trouvent peuvent être utilisées à plusieurs fins. Elles ouvrent également de nouvelles perspectives et constituent une véritable révolution. Pour mieux appréhender ses contours et l’exploiter au mieux, une formation dans le domaine s’impose.

Pourquoi faire une formation de Data Analyst ?

Plusieurs raisons peuvent motiver le choix d’une formation en Data Analyst.

Une formation en Data pour garantir un travail bien rémunéré

Selon la classification de Glassdoor en 2019, le métier de Data analyst est très convoité en France. Il fait également partie des postes les mieux rémunérés : le salaire varie entre 50 000 euros et 60 000 euros par an.

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Actuellement, la plupart des grandes entreprises se disputent les données pour avoir une longueur d’avance. Ils ne lésinent pas sur les moyens pour engager des Data analysts. De plus, le chiffre d’affaires de ce secteur était estimé à plus de 210 milliards de dollars en 2020.

Par ailleurs, les domaines d’application du Data analyst sont nombreux et variés : internet des objets, intelligence artificielle, etc. Ils sont tous basés sur la technologie qui, vous le savez, se développe très vite.

Une formation en Data pour cerner tous les contours du domaine

Au-delà de l’aspect financier, une formation en Data Analyst permet de comprendre les grands enjeux de la Data et de les utiliser à bon escient. En effet, à l’issue de la formation, vous aurez tous les outils nécessaires pour dénouer les problèmes liés à la gestion des données. Vous pourrez alors collecter, analyser et modéliser les données pour une meilleure utilisation.

Une formation en Big Data vous permet aussi d’avoir :

  • toutes les clés pour mener à bien un projet Data et en maîtriser tous les aspects (phase de diagnostic, déploiement en interne, etc.),
  • une perspective précise sur les éventuels progrès du data marketing et de la révolution digitale en entreprise,
  • les bases techniques pour interagir avec la direction des systèmes d’information,
  • les méthodes et les outils pour évaluer la performance des dispositifs Data.

Par-dessus tout, une telle formation vous permet de collaborer avec des professionnels qui appréhendent la complexité des enjeux Data.

Quels sont les réels enjeux du Big Data ?

Les attentes des entreprises pour cette décennie et celle à venir en ce qui concerne le Big Data sont énormes.

L’élaboration et le déploiement d’un Data Lab

L’un des besoins pressants des entreprises est la mise en place d’un point d’accès unique des données, d’un laboratoire de données. Ce centre porte le nom de Data Lab, Data Hub ou de Data Lake pour Lac de données.

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Le développement d’une telle structure passe bien évidemment par l’installation d’un centre de données. Ce Data Lab est capital, parce que dans plusieurs firmes les données sont constamment dispersées entre les différents services.

Cette dispersion est principalement due à la légèreté offerte par les outils de manipulation de données manœuvrés par les utilisateurs finaux. Elle entraîne une duplication des données au sein de l’entreprise.

Par conséquent, il est impossible de déterminer quel utilisateur dispose de la version originale de la donnée. Pour plusieurs entreprises, cette situation représente un vrai problème. D’où le besoin d’un point central de gestion et d’accès des données.

Ce dernier permettra à votre entreprise d’avoir un aperçu global des activités pour une meilleure prise de décision pour être en règle vis-à-vis des réglementations en vigueur, notamment celui de la Réglementation européenne sur la Protection des données (RGPD).

Bien que ce soit simple à expliquer, gérer l’entièreté des données d’une entreprise implantée dans différents continents est loin d’être une mince affaire.

L’industrialisation de l’analyse des données

Le Data Lab ne sera d’aucune utilité si les données collectées ne peuvent être traitées. Pour cause, sans analyse, le Big Data n’est juste que de la donnée. Dans ce domaine, l’ensemble des techniques utilisées pour extraire l’information des données est appelé Analytics.

Sur le marché, ces techniques varient à tel point qu’il y a une grande confusion. De plus, beaucoup d’entreprises sont toujours dans les reporting. Le deuxième besoin majeur est donc l’industrialisation des données pour être plus réactive.

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Présentement, elles ne peuvent le faire en raison de la dispersion des données. Cette dernière influe sur la qualité des données et la précision du modèle d’analyse de données.

La qualité des données

Comme nous l’avons notifié un peu plus haut, la dispersion des données entraîne des doublons et des versions incomplètes d’une même information. Il s’ensuit un problème d’incomplétude de données qui peut porter atteinte aux analyses et fausser le résultat. Avec le Big Data, ce problème est d’autant plus important.

La précision du modèle d’analyse de données

Un modèle est un schéma simplifié d’un évènement. Il permet d’avoir une vision globale de ce dernier. Pour ce faire, il supprime certains facteurs et retient les plus pertinents à la réalisation du phénomène. Un modèle est précis lorsqu’il parvient à représenter de façon plus ou moins nette la réalité qu’il modélise.

En analyse de données, il fait ressortir les principaux facteurs qui expliquent une source de donnée. Il intervient aussi dans la prédiction du schéma selon lequel les données sont générées. Pour les entreprises, ce schéma a une valeur inestimable. Malheureusement, il est impossible à utiliser parce que les données d’entreprises n’ont aucune source précise.

La gestion du volume de données

Le traitement des données fait également partie des principaux enjeux du Big Data. À chaque instant, les données affluent en masse, sous toutes les formes, et venant du monde entier. Pour les entreprises responsables des Data Center, il urge de mettre en place les outils adéquats pour gérer et suivre la vitesse des données.

La sécurité des données

La majorité des données qui transitent sur le Big Data sont à caractère personnel et proviennent des comptes utilisateurs des clients. Il en ressort un problème de sécurité et de la protection de la vie privée. Cet aspect est certes régi par la RGPD, mais c’est loin d’être suffisant.

La plupart des informations du Big Data sont récoltées malgré l’utilisateur, à travers le système de cookie. De plus, les cyberattaques se multiplient depuis peu. Pour venir à bout de toutes ces inquiétudes et problèmes liés à la sécurité des données, il presse de définir un cadre juridique universel. Celui-ci doit garantir les mêmes droits pour tous les internautes, quel que soit l’hébergeur choisi.

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En attendant que ce soit fait, nous vous recommandons les petites astuces suivantes durant vos navigations sur le web :

  • naviguer en fenêtre privée,
  • supprimer les historiques de navigation,
  • limiter les utilisations des cookies ou les supprimer régulièrement,
  • lire les chartes et mentions légales des sites pour évaluer le niveau de confiance.

Outre le fait d’être un amas colossal de données, le Big Data constitue une précieuse source d’information. Ces enjeux pour les entreprises sont incroyables. Cependant, pour connaître en détails ce dont il s’agit, il convient de faire une formation dans le domaine.

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