Le pouvoir de ces multinationales grandit avec le Big Data. Google, Facebook, Amazon et Apple détiennent actuellement près de 80 % des données personnelles au niveau mondial.
Big Data, les enjeux
Le Big Data joue un rôle primordial pour toutes les entreprises, qu'importe leur secteur d'activité. Que l'entreprise soit grande ou petite, et qu'elle agisse dans le domaine de la santé, des assurances ou encore du sport, elle peut tirer parti du Big Data.
Une entreprise comme Netflix utilise le Big Data pour anticiper la demande de ses clients. Les équipes de Netflix ont construit des modèles prédictifs afin de proposer aux clients des nouveaux produits et services basés sur les attributs des produits et services consommés par le passé.
L'ARCHITECTE BIG DATA
C'est un métier du Big Data plus conceptuel que technique, qui assure la création des infrastructures de stockage et conçoit des solutions de gestion des données massives.
Data et expérience utilisateur
Netflix utilise la donnée pour améliorer l'expérience de ses utilisateurs. La plateforme retient parfaitement où vous vous êtes arrêtés, quel épisode et où à l'intérieur de l'épisode.
Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
Data Miner
Il peut même parfois porter plusieurs casquettes ! Ses compétences sont la maîtrise des outils de stockage des données, ainsi que des connaissances en statistiques pour pouvoir anticiper sur le travail du Data Analyst. En France, le salaire moyen d'un Data Miner est de 45 966 € par an, selon Glassdoor.
Junior : 45K €/an, Senior : 60K €/an.
Le Machine Learning et l'intelligence artificielle sont parmi les outils utilisés dans le cadre de la Data Science pour exploiter le Big Data.
Comment fait-elle ? Grâce aux données collectées à partir de son application Nike +, la société a échantillonné et analysé les préférences des athlètes pour créer une nouvelle collection de vêtements.
Un développeur web perçoit un salaire net d'environ 3000 à 3700 euros par mois lorsqu'il est débutant. Cette rémunération est variable selon son niveau d'expérience et de la localisation géographique de l'entreprise dans laquelle il se trouve.
5 ans d'études pour obtenir un master ou un master of science (Msc) spécialisés en mathématiques appliquées, informatique décisionnelle , data science, statistiques, etc. ou un diplôme d'ingénieur avec double compétence en mathématiques et informatique ou spécialisation big data, science des données..
Les formations en big data sont accessibles à plusieurs niveaux d'études. Il vous sera demandé d'avoir validé le bac ou un diplôme de niveau équivalent pour rejoindre un bachelor et vous devrez avoir un niveau bac+3 pour aspirer à un master. Les conditions d'admission varient en fonction des cursus.
1. Directeur des Systèmes d'Informations (DSI)
Qui achète ces données ? Outre des agences publicitaires et des partis politiques qui achètent ces données pour vous envoyer des messages politiques, d'autres acheteurs cherchent à acheter les données qui vous concernent, vous en particulier.
Le Big Data concerne les données informatiques générées continuellement par l'ensemble des internautes et les différents secteurs économiques. Son ampleur est tel qu'il constitue un secteur d'avenir incontournable pour l'emploi.
L'objectif de l'analytique Big Data est de mieux exploiter les ensembles volumineux de données dans le but de : Déceler des corrélations entre des informations, Identifier des schémas et tendances auparavant inconnus, Mieux comprendre les préférences des clients ou cibles.
Optimiser le traitement des données
Pour de nombreux experts, le traitement des données est l'un des enjeux les plus importants du Big Data. En effet, les informations arrivent en masse et se présentent sous divers formats.
Les big data sont souvent stockées dans un lac de données. Ces derniers peuvent prendre en charge différents types de données. La plupart du temps, il utilise des clusters Hadoop, des services de stockage d'objets dans le nuage, des systèmes NoS et des systèmes de gestion des données.
Le big data récupère automatiquement une grande quantité de données non structurées, alors que le smart data prend la peine de faire un tri intelligent de ces données avec un algorithme spécifique. Les données du smart data sont donc plus exploitables que celles du big data.
Le salaire d'un data analyst débutant oscille entre 35 K€ et 38 K€. Après 4 ans d'expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€. Le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s'établit à partir de 50 K€ à 60 K€.
Il doit maîtriser l'anglais, être force de proposition et avoir un esprit critique et une rigueur à toutes épreuves. Enfin, des compétences en mathématiques, statistiques et marketing, un sens de l'observation et de la pédagogie sont indispensables pour devenir Data Analyst.
1. Go : Les programmeurs de Go sont payés en moyenne 110 000 dollars par an, et ils occupent les premières positions depuis plusieurs années.