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Big Data : Conception et pilotage de projets

Les clés pour un projet Big Data réussi

Le pilotage d’un projet Big Data est une combinaison harmonieuse entre la rigueur habituelle nécessaire à la conduite de projets informatiques, et l’agilité indispensable à la conduite de projets dans un environnement changeant. Les projets Big Data ne sont jamais figés, ils évoluent parce que les besoins métiers et les sources de données changent en permanence. Gérer un projet Big Data nécessite également de comprendre les implications juridiques et éthiques de toutes les décisions. Mais surtout, le big data est un travail d’équipe ; d’une équipe composée d’utilisateurs, d’informaticiens, de statisticiens et de communicants. Piloter un tel projet nécessite de comprendre leurs rôles et d’accepter leurs différences : le pilote de projet big data est un véritable diplomate !

Objectifs

  • Comprendre les spécificités propres aux projets Big Data
  • Savoir constituer une équipe technique réduite et efficace pour une meilleure communication avec les experts métiers
  • Comprendre comment prendre en compte la croissance des volumes de données pour dimensionner l’infrastructure
  • Savoir définir les livrables du projet en concertation avec les experts métiers
  • Être en mesure de budgéter un projet
  • Disposer des connaissances et compétences nécessaires pour gérer un projet Big Data de A à Z

Public

  • Toute personne en charge de la mise en œuvre et du pilotage d’un projet Big Data (Chefs de projet, Data Scientists, Data Miners, …)

Prérequis

  • Il est recommandé d’avoir suivi le module «Big Data - Enjeux et perspectives » pour suivre cette formation dans des conditions optimales
  • Une première expérience de gestion de projet dans le développement est un plus pour suivre cette formation

Programme de la formation

Les spécificités d’un projet Big Data

  • L’importance des environnements techniques
  • L’importance du cycle de vie des données, des données de référence, et de la gouvernance
  • Faire cohabiter des données structurées et non structurées
  • Différences entre les projets Data Warehouse et Big Data
  • Choisir les bons outils de stockage des données
  • Évaluer et anticiper la croissance du volume de données
  • Évaluer et anticiper les besoins d’évolutions des architectures réseaux
  • Aspects légaux et éthiques : que peut-on collecter, stocker, analyser

L’organisation d’un projet Big Data

  • Constitution de l’équipe projet : une équipe restreinte d’experts techniques
  • Définir les rôles et responsabilités de chacun
  • Faire dialoguer les experts métiers et statisticiens avec les experts techniques
  • Traiter les aspects fonctionnels en parallèle de ceux liés aux infrastructures

Piloter un projet Big Data

  • Délimitation du périmètre
  • Définition d’un projet pilote (PoC : Proof of Concept)
  • Inventorier les données à disposition et définir le mode de collecte
  • Dimensionner l’infrastructure technique
  • Assurer la cohérence du traitement des données
  • Mettre à disposition les résultats
  • Définir les livrables
  • Réaliser une estimation budgétaire

Gérer le projet au quotidien

  • Faut-il opter pour une gestion agile ?
  • La boite à outils du chef de projet Big Data
  • Indicateurs et outils de mesure de l’avancement du projet : mise en place de la méthode Nautile de mesure et de suivi des projets décisionnels agiles

Les + de cette formation

Une formation très opérationnelle durant laquelle s'alternent les phases d'apports théoriques, d'échanges, de partage d'expériences.
Une large place accordée à la pratique qui permet aux participants d'acquérir rapidement
Une formation très participative : les échanges animés lors des différents ateliers donnent lieu à l’élaboration de différents scenarios et mènent à la création d’une boite à outils pour le manager Big Data