Big Data

Famille de métiers

Le Big Data désigne la capacité à collecter, stocker et traiter en temps réel des flux très importants de données.

Zoom sur le Big Data

L’objectif est d’appliquer toutes sortes de traitements automatiques, analytiques et statistiques avancés qui relèvent de l’Intelligence Artificielle (IA) :

  • analyse prédictive
  • machine learning (algorithmes d’apprentissage automatique)
  • deep learning (réseaux de neurones artificiels)

Ces traitements analytiques et statistiques puissants visent à révéler des informations difficilement détectables par les voies traditionnelles et susceptibles de créer de la valeur.

Ils permettent l’analyse en continu et en temps réel de l’environnement.

Source : Le livre blanc «Industrie du futur» – Syntec Numérique

 

Toujours plus de données

L’ Homme a créé plus de données au cours de ces deux dernières années que dans toute l’histoire de l’humanité, et ce n’est pas fini !

44 zettabytes : en 2020 toutes les connaissances en numérique que l’Homme aura emmagasinées atteindront environ 44 zettabytes, soit 44 mille milliards de gigabytes, contre seulement 4,4 zettabytes aujourd’hui.

1,7 mégabyte / seconde : c’est l’estimation de la quantité d’information créée pour chaque être humain de la planète à l’horizon 2020.

Le challenge résidera dans notre faculté à analyser correctement toutes ces données.

C’est pourquoi le Big Data n’est pas une simple révolution technique mais il constitue un changement de paradigme parce qu‘il bouleverse notre manière d’appréhender l’information et la donnée !

Chaque entreprise peut y trouver des sources d’innovation et de Valeur Ajoutée.

Big Data, créateur de valeurs !

Le Big Data répond à la nécessité de travailler la donnée de façon :

  • + systématique
  • + rigoureuse
  • + structurée
  • + stratégique

Le travail de la donnée est rendu possible par l’émergence de nouvelles technologies, dans l’objectif d’une amélioration continue pour la création de valeur.

Beaucoup d’applications du Big Data n’en sont qu’à leurs prémices, on s’attend à voir apparaître de nouveaux usages que nous n’imaginons pas encore aujourd’hui.

En quelque sorte, le Big Data est un tournant pour les organisations au moins aussi important qu’internet en son temps.

 

Les innovations boostées par le Big Data

Le Big Data est une brique essentielle de la transformation digitale des entreprises

Voici quelques exemples de l’apport du Big Data dans la transformation digitale d’une entreprise :

  • Exploitation des Open Data par les PME/TPE
  • Accès à la donnée en temps réel: 24h/7j
  • Maintenance connectée
  • Segmentation marketing avancée
  • Prérequis aux technologies d’analyse avancée de données (Intelligence Artificielle, datascience, deep learning, bot…)
  • Optimisation de systèmes complexes : énergie, transport…

Depuis plusieurs années déjà, les entreprises ont pris conscience de l’enjeu stratégique du Big Data:

  • 61% des entreprises sont conscientes de l’utilité du Big Data en tant que « moteur de croissance à part entière ». En conséquence, les entreprises accordent au Big Data beaucoup plus d’importance qu’à leurs produits et services existants.
  • 43% des entreprises se sont déjà réorganisées ou se restructurent pour exploiter le potentiel du Big Data.

Source : Étude commanditée par Cap Gemini en mars 2015

Big Data, des métiers à haute valeur ajoutée

Les études montrent que les entreprises ont pris conscience de l’enjeu stratégique du Big Data pour la transformation digitale de leur structure.

Les opportunités sont là :
métier pour les grandes entreprises
rôle à prendre dans les PME

Chief Data Officer | Data Scientist | Data Miner | Data Engineer | Data Architect | Data Analyst | Data Protection Officer

Focus sur différents métiers dans la famille Big Data

Découvrez 3 profils clés pour un projet Big Data conséquent. Ce sont aussi les plus demandés parmi tous les métiers de la Data.

Data Scientist

Le ou la Data Scientist est au coeur de la valorisation des données.

Il ou elle est là pour comprendre les enjeux et les problématiques de l’entreprise autour de la donnée et proposer des méthodes et des algorithmes issus du machine learning et de la Datascience.

Les Data Scientists vont à la rencontre des métiers pour en recueillir les besoins, identifient les données pertinentes permettant d’extraire les signaux faibles caractérisant un phénomène et son évolution.

Ils ou elles interviennent à toutes les étapes du cycle de valorisation de la donnée :

  • définition de la problématique
  • collecte des données
  • nettoyage des données
  • choix des algorithmes (modèles de classification ou de prédiction)
  • validation à partir des données.

 

Découvrez le métier de Data Scientist

Data Analyst

Le ou la Data Analyst accompagne l’entreprise dans le développement de création de valeur autour de la donnée.

Sa boîte à outils statistiques et informatiques lui permet d’organiser, synthétiser et traduire les informations utiles aux organisations pour orienter les prises de position des acteurs décisionnels.

Ils agissent tout au long de la chaîne de valorisation de la donnée tout en collaborant avec les Data Scientists sur les dimensions technico-scientifiques. Ils cartographient les sources de données pertinentes, et les mettent à disposition des Data Scientists.

Ils sont amenés à vulgariser et à restituer de manière pertinente et sous un format exploitable les résultats des différents modèles aux décideurs, notamment au travers de la data visualisation.

 

Découvrez le métier de Data Analyst 

Data Engineer

Le ou la Data Engineer est un/une professionnel(le) de la donnée.

Il ou elle prépare l’infrastructure Big Data pour l’exécution de traitements, notamment ceux conçus par les Data Scientists.
Ce sont des ingénieurs en développement informatique qui mettent en service le socle matériel et logiciel permettant d’exécuter différents traitements informatiques optimisés :

  • l’intégration de grands volumes de données à partir de diverses sources
  • la transformation de ces données au moyen de différents traitements de nettoyage, normalisation, et enrichissement
  • les traitements analytiques conçus par les Data Scientists
  • les traitements décisionnels permettant d’établir des rapports périodiques automatisés, ou des visualisations à la demande.

Découvrez le métier de Data Engineer

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