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Vous songez à une future carrière dans le big data? Certaines personnes semblent simplement connaître le chemin qu'elles doivent emprunter parce que cela semble bien et qu'elles l'aiment. D'autres personnes ont besoin d'un peu plus de preuves pour valider leur choix. En examinant les données - des preuves empiriques et anecdotiques - vous pouvez voir qu'il existe une formidable opportunité de croissance dans le domaine des mégadonnées. La croissance des emplois Big Data De plus en plus de preuves suggèrent que la tendance de la demande d'emplois Big Data continuera de croître, ce qui est une excellente nouvelle si vous pensez à présent à vos perspectives professionnelles! Non seulement il y a des milliers de publications sur les sites d'emploi et les sites de médias sociaux, mais d'autres preuves suggèrent que nous en sommes encore aux toutes premières étapes de la croissance. McKinsey et Gartner font toutes deux des déclarations énormes sur le nombre d'emplois de Big Data qui seront disponibles et non remplis dans les années à venir.
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Le big data ne fait pas seulement référence à des données mais aussi à leur analyse et à leur utilisation. Le défi n'est pas seulement représenté par le grand volume de données mais aussi par la rapidité des traitements et la diversité des informations. Les données sont collectées, stockées et travaillées, le plus souvent possible en temps réel. Une infrastructure importante de données est donc nécessaire pour pouvoir les lire et les mettre correctement en rapport. Quelle solution pour mettre en place une plateforme Big Data? Pour mettre en place une plateforme big data, il est nécessaire d'avoir l'élément de base: Hadoop. Hadoop est un Framework open source, c'est-à-dire un ensemble de composants qui forment un logiciel, conçu pour réaliser des traitements sur des volumes de données massives. Hadoop dispose d'un système de fichiers qui va permettre de gérer la répartition du stockage des données. Il est nommé HDFS (Hadoop Distributed File System). Une fois qu'on dispose d'Hadoop, il faut choisir une distribution.
Bien que le Big Data se classe actuellement parmi les principales tendances en matière de veille économique et d'analyse de données, les entreprises continuent de souffrir d'un manque de talents connaissant les données. Une étude du BARC montre que la moitié des répondants signalent un manque de savoir-faire analytique ou technique pour l'analyse des mégadonnées. C'est une bonne nouvelle pour les débutants en technologie, cependant, dont les connaissances et les compétences sont bien accueillies par les entreprises qui souhaitent profiter des avantages du Big Data. Si vous trouvez que la science des données est une opportunité alléchante, vous bénéficierez de cet aperçu des bases du Big Data pour les nuls. Ci-dessous, nous discuterons des exigences pour les emplois et des compétences que vous devez maîtriser pour démarrer une carrière réussie en science des données. QU'EST-CE QUE LE BIG DATA? Au lieu de réciter une définition ou de donner un aperçu générique, examinons les principales caractéristiques du Big Data à travers le prisme de quelque chose qui est bien connu de nous tous: les moteurs de recommandation.
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Chaque fois qu'un visiteur commence une nouvelle visite sur le site Web, le système analytique suit toutes ses activités et les
compare avec les activités précédentes de ce visiteur particulier et celles des autres visiteurs. Afin d'effectuer cette tâche rapidement, le système analytique répartit les tâches entre de nombreuses machines pour permettre le traitement parallèle des données. Les résultats de l'analyse jettent les bases de recommandations personnalisées. Pour résumer: les Big Data sont des ensembles de données qui ressemblent à un journal d'événements par nature et qui nécessitent un stockage de données distribué, un traitement de données parallèle et des approches et méthodes spéciales. Vous pouvez en savoir plus sur les cas d'utilisation du Big Data dans cette introduction. PILE TECHNOLOGIQUE BIG DATA
Vous devez généralement vous attendre à maîtriser plusieurs technologies pour devenir un expert du Big Data. Nous avons sélectionné les frameworks et langages de programmation les plus populaires pour qu'un débutant se familiarise.
En 2012, Gartner a prédit qu'il y aura plus de 4, 4 millions d'emplois liés aux mégadonnées d'ici 2015, et seulement environ un tiers de ces emplois seront pourvus. McKinsey dit qu'en 2014, les États-Unis seuls ont dû faire face à un manque de 140 000 à 190 000 personnes pour pourvoir des emplois de Big Data, avec une pénurie supplémentaire de 1, 9 million d'analystes et de gestionnaires. Ils disent que d'ici 2018, les États-Unis ne seront pas en mesure de remplir 50 à 60% de ces rôles. Donc, si vous partez avec l'une ou l'autre conclusion, la croissance de l'emploi est importante, tout comme les opportunités pour ceux qui sont prêts à les saisir. Pourquoi y a-t-il un tel écart? Trois principaux facteurs qui existent aujourd'hui suggèrent que la demande d'emplois Big Data se poursuivra: Le manque d'adoption généralisée actuelle des mégadonnées au sein des organisations: combinez cela avec le désir d'entreprendre des projets de mégadonnées à l'avenir, et vous avez une opportunité de croissance.
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Ces données First Party peuvent, grâce à une DMP, être facilement enrichies et croisées avec deux autres types de données:
Données dites « Second Party »,
fournies par d'autres entreprises utilisatrices de la Data Management Platform et qui ont fait le choix de monétiser leurs données en les proposant à d'autres sociétés. Les sociétés qui acquièrent ces données vont enrichir leurs bases de données et ainsi disposer d'une capacité de ciblage plus précise de leur marché. En effet, certaines DMP, comme BlueKai d'Oracle, proposent ce type de services de « data exchange ». Données dites « Third Party » ou « donnée tierces », proposées par des fournisseurs de données. Ainsi, en B2B, il peut s'agir de données marketing sur les entreprises, de coordonnées de contacts décideurs, etc.
Scalabilité des données: Dans un contexte d'explosion des volumes de données disponibles sur les clients et prospects, une DMP permet d'agréger des millions de données sur son marché, et de les traiter en temps réel pour fournir des analyses utiles à la prise de décision marketing.
Ce sont des outils largement utilisés dans le commerce électronique pour faciliter l'expérience client, mais qui aident également à collecter des données sur les consommateurs. Les visiteurs de la boutique en ligne recherchent des produits, les visualisent, les ajoutent et les suppriment de leur panier, font des achats comme, etc. – et chaque activité est une entrée dans une base de données. L'entrée peut ressembler à « Le client X a ouvert la page du produit Y ». Des millions de clients existent, et ils effectuent des dizaines d'activités par visite, ce qui signifie qu'un détaillant a besoin d'une capacité de stockage impressionnante pour enregistrer toutes ces actions. Le stockage de données distribué est devenu une solution à ce problème. Selon ce principe, les données sont stockées sur de nombreux ordinateurs standards plutôt que sur une machine puissante construite sur mesure. Cela permet aux entreprises d'atteindre une évolutivité élevée: lorsque le nombre d'enregistrements augmente, le détaillant peut simplement ajouter des machines supplémentaires.