Face à l’immense volume de données à traiter par les entreprises, de nouvelles problématiques ont émergé dans le courant des années 2010. Comment procéder pour manipuler toutes ces données ? C’est dans ce contexte que le Big Data a fait son apparition, car il porte à la fois sur la récupération, le stockage et le partage de ces données.
Les enjeux du Big Data
Le terme de Big Data peut se traduire par « Mégadonnées », ou « Données Massives ». En effet, à la suite de l’avènement d’Internet, la quantité de données numériques a littéralement explosé. Aujourd’hui encore, cette quantité augmente constamment, car au quotidien, les données de chaque internaute sont stockées. Elles peuvent être liées à un site consulté par l’internaute, à un message ou à un mail qu’il reçoit, ou venir d’une application pour son smartphone. Les objets connectés (alarmes, montres, télévisions) génèrent également de très nombreuses données.
L’objectif du Big Data est d’enregistrer la plus grande quantité possible de ces données sur une base numérique.
Le Big Data se décline comme un principe en 3 V :
-le Volume, relatif à la masse colossale de données à traiter
-la Variété, relative à la diversité des sources contenant ces informations
-la Vélocité, relative à la vitesse à laquelle les données sont créées, collectées et partagées.
Chacun de ces facteurs doit impérativement être pris en considération pour l’analyse et le traitement des informations générées quotidiennement. Le but de cette collecte est de mieux connaître le consommateur, qui se voit alors proposer des services ou des produits ciblés selon son profil. Ce sont d’ailleurs les grands acteurs du web, tels que Facebook ou Google, qui ont été les premiers à instaurer cette technologie pour le traitement de leurs données.
Travailler dans le Big Data
Pour les sociétés commerciales, les enjeux du Big Data sont considérables, car il leur fait économiser un temps précieux au niveau de leurs études de marché. Le Big Data a également permis l’émergence de nouvelles possibilités dans de nombreux secteurs, tels que la communication, la finance ou la recherche scientifique. Il existe différentes professions spécialisées dans le Big Data : Data Engineering, Data Science, Développement logiciel, Architecture, Administration, Growth Hacking….
Pour exercer une activité professionnelle dans le Big Data, il faut préalablement acquérir des compétences propres à ce domaine, via une formation spécialisée. C’est pourquoi L’ESGI permet à l’étudiant de devenir expert en Intelligence Artificielle et Big Data en se spécialisant dans ce domaine dès sa troisième année de Bachelor. L’étudiant est ainsi formé aux bases fondamentales du Big Data, et il peut ensuite poursuivre sa spécialisation en enchaînant avec un Mastère. Ce Mastère, reconnu par l’Etat, prépare l’étudiant à des postes hautement qualifiés : Data Engineer, Data Scientist… Afin de développer ses compétences au mieux, une grande partie de la formation de l’étudiant est faite en alternance. Il doit également participer à des projets pluridisciplinaires, lui permettant d’imaginer des algorithmes ou de nouveaux modèles de stockage.
Les métiers du Big Data ont donc un avenir prometteur, car la nécessité de traiter des millions de données pour les sociétés est bien réelle et ne risque pas de disparaître. Afin de maîtriser les outils et les technologies nécessaires pour occuper un poste dans le Big Data, il est donc indispensable de se spécialiser le plus tôt possible et de rester à l’écoute des nouvelles avancées technologiques.
