Formation Big Data : Databricks, l'outil à maîtriser !
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Monter en compétences
 Publié le 
17/8/2021

Formation Big Data : Databricks, l'outil à maîtriser !

Databricks est une plateforme d'analyse de données Big Data proposant aux entreprises d'utiliser l'IA et le Machine Learning afin de réaliser au mieux des prédictions , tout en prenant en compte les meilleures décisions pour leur propre développement ! L'utilité de cette plateforme consiste avant tout d'accompagner ces entreprises au développement des projets IA poussés ! Pour quelles raisons est-il judicieux de se former à Databricks ? Les réponses dans cet article explicatif !

L'utilisation massive d'internet et des appareils numériques a entraîné la digitalisation de la plupart des processus. Cela impacte la plupart de nos modes de fonctionnement, en particulier celui des entreprises, du gouvernement ou encore de l'éducation. Internet génère en effet des quantités importantes de données que les organisations exploitent pour conduire leurs activités. L'analyse de ces informations permet de prendre des décisions stratégiques et concurrentielles.

Aujourd'hui, cette tendance implique la production de quantités astronomiques de données, ce qui pose des problématiques de stockage et de traitement approprié. Le Big Data ou donnée massive requiert des outils et techniques d'analyse de plus en plus évolués comme Databricks, l'un des plus efficaces sur le marché.

Qu'est-ce que le Big Data concrètement ?

Également appelé mégadonnées, le Big Data représente l'ensemble des données numériques qui sont extraites à partir de l'utilisation d'outils technologiques. Pouvant servir à des besoins professionnels ou personnels, les données du Big Data peuvent être des informations d'entreprises (documents partagés, email et autres bases de données), les échanges sur les réseaux sociaux ou des contenus publiés par les internautes (textes, images, vidéos ou sons), des données relevées grâce à des capteurs installés sur des machines ou transmises par des objets connectés, etc.

Le terme « Big Data » daterait d'octobre 1997 d'après l'Association for Computing Machinery, mentionné dans un article scientifique portant sur les défis technologiques à relever pour visualiser les « grands ensembles de données ». Le Big Data est également décrit d'après le principe des trois V, à savoir :

  • volume
  • variety
  • velocity
Définition Big Data
Illustration du Big Data

Le volume sert à indiquer que la quantité de données à traiter est de plus en plus massive. La variété exprime le fait qu'elles proviennent de plusieurs sources différentes et peuvent prendre diverses formes. Quant à la vélocité, le Big Data implique que les données produites soient recueillies et analysées en temps réel, d'où la nécessité de solutions qui permettent d'effectuer des analyses en continu. Avec le temps, plusieurs autres caractéristiques du Big Data se sont ajoutées, dont les plus populaires sont :

  • veracity
  • value
  • variabilty
  • visualisation

Autrement dit, il est important de vérifier la crédibilité des sources et la qualité des données avant de les exploiter. On doit pouvoir déterminer la valeur réelle qu'elles peuvent apporter à une organisation. La variabilité précise que les données ont la possibilité de changer de type au cours du temps et la visualisation exprime le besoin de les présenter de façon pertinente. Le Big Data ne cesse d'évoluer, et cela se fait en parallèle avec les systèmes de stockage et de traitement de données comme le montre l'adoption du cloud computing et des supercalculateurs. Pour quantifier les volumes que les Big Data produisent, on utilisera désormais les pétaoctets et les zettaoctets.

En 2020, le volume de données mondial a justement atteint un chiffre record de 64,2 zettaoctets, soit plus de 64 milliards de milliards d'octets. Ce niveau habituel peut s'expliquer par l'utilisation massive de nouvelles méthodes de travail notamment le télétravail, ainsi que les nombreuses situations de confinement pendant la crise sanitaire de la covid-19 qui ont grandement favorisé la consommation de données. Les prévisions IDC estiment d'ailleurs que la création et la réplication de données devraient progresser de 23% par an, entre 2020 et 2025.

Suivre une formation Big Data est un moyen idéal pour apprendre et maîtriser tous les fondements nécessaires à l'exploitation des données. L'avantage est qu'il n'est pas indispensable de détenir un diplôme universitaire en informatique ou un équivalent pour suivre une formation Data Science et même procéder à une reconversion professionnelle.

Quelles sont les applications du Big Data ?

Le Big Data est devenu incontournable pour les entreprises. Les données qui sont recueillies leur permettent de mettre en place des campagnes marketing personnalisées, qui sont beaucoup plus adaptées aux besoins, aux comportements et préférences des consommateurs. Les informations tirées de l'analyse du Big Data sont essentielles pour la conversion de nouveaux prospects, la fidélisation et l'amélioration de l'expérience client en général. Grâce à un ciblage amélioré, les campagnes marketing sont désormais plus efficaces et permettent de toucher directement ceux qui sont plus susceptibles d'être intéressés par les offres de l'entreprise.

Par ailleurs, le Big Data est un moyen pour les professionnels qui détiennent une multitude de données de se démarquer de la concurrence. Ils sont en mesure d'anticiper les changements de comportements et de comprendre les raisons pour lesquelles les clients se sont tournés vers un autre prestataire.

En dehors de ses applications en entreprise, l'exploitation du Big Data est également précieuse dans plusieurs autres domaines comme la politique lors des campagnes électorales, la recherche scientifique, la médecine, la finance, la communication, etc. Avec les outils analytiques et la modélisation des données, les professionnels sont en mesure de réaliser des analyses tendancielles ou prédictives, de dresser des profils, d'analyser des phénomènes en temps réel, d'anticiper des risques, etc. Pour les entreprises qui se spécialisent dans les solutions Big Data, c'est une véritable opportunité pour profiter d'une tendance qui s'inscrit sur la durée et d'un marché de plusieurs dizaines de milliards d'euros.

À quoi sert l'outil Databricks ?

Databricks est une plateforme analytique Big Data qui a été développée depuis 2013 par 7 anciens membres du projet Apache Spark. Elle met à la disposition des organisations, des technologies innovantes servant à l'analyse de données, à l'intelligence artificielle et au Machine Learning. Tout ceci aidant à faire des prédictions et à prendre les meilleures décisions pour assurer leur développement.

L'entreprise présente sa solution comme une plateforme analytique unifiée, un espace de travail partagé grâce auquel plusieurs types d'employés peuvent collaborer sur des tâches impliquant l'utilisation du Big Data. Dans la pratique, Databricks est une sorte de boîte à outils utilisée par les ingénieurs pour faire du Data Cleaning ou du Data Access. Vous y retrouverez différents outils d'analyse comme Spark, et des fonctionnalités supplémentaires comme la possibilité de communiquer avec des Data Scientists ou des Data Analysts.

Databricks est très apprécié dans le domaine du Big Data et compte parmi ses principaux clients des groupes comme HP, Shell, Salesforce.com, Hotels.com ou encore Viacom. La firme a également été financée par plusieurs sociétés de renom comme Andreessen Horowitz, Microsoft, Amazon Web Service, CapitalG, entre autres.

Outil Databricks
Illustration des enjeux de Databricks

Pourquoi se former à Databricks ?

Avec l'augmentation continue des volumes de données à traiter, les entreprises doivent faire face à des défis importants comme la collaboration entre les membres des équipes, l'entretien d'infrastructures, les coûts élevés, mais également la complexité liée à la formation en Data Science du personnel. La formation Databricks permet d'utiliser un service polyvalent qui donne aux professionnels du Big Data la possibilité de collaborer en utilisant une plateforme unique. L'infrastructure de la plateforme étant entièrement gérée et maintenue par Azure, Databricks facilite la tâche aux équipes informatiques.

Databricks offre une meilleure gestion des coûts

Vous profitez d'une intégration parfaite de Databricks aux solutions cloud Azure et Aws qui ont pour avantage de stimuler sa puissance de calcul à travers l'hébergement des clusters. Ceci implique également l'optimisation des coûts d'utilisation grâce au paiement à la consommation. Le fonctionnement des infrastructures au sein du cloud permet une correspondance avec les besoins et la diminution des frais en cas de non-utilisation. Les entreprises pourront ainsi optimiser leur retour sur investissement avec la réduction des coûts et l'augmentation des performances.

Une scalabilité intéressante

Un autre élément important lié à l'utilisation de Databricks est sa scalabilité. Vous pouvez configurer des clusters adaptés à la charge nécessaire. La répartition des calculs peut se faire sur plusieurs nœuds, avec l'option de paramétrage en taille fixe ou taille variable, oscillant dans un intervalle de nombres de cœurs choisis par l'administrateur. L'intégration du cluster dans les cœurs GPU est un moyen de mieux paralléliser l'exécution du code. De plus, la distribution du travail des nœuds des clusters réalisée par Spark peut être suivie en direct et optimisée au besoin.

La vitesse d'exécution et la sécurité

Les utilisateurs décrivent Azure Databricks comme étant beaucoup plus rapide qu'Apache Spark. Ceux qui ont déjà travaillé avec ce dernier savent qu'il dispose de capacités qui le rendent 100 fois plus rapide que Hadoop MapReduce pour une exécution en mémoire 10 fois plus rapide sur le disque. Imaginez donc la vitesse impressionnante proposée par Databricks. En ce qui concerne la sécurité, Databricks est directement intégré à AAD (Azure Active Directory), sans configuration personnalisée. Vous pouvez donc vous connecter à l'espace de travail avec les identifications AAD, une fois le service Azure Databricks créé.

La collaboration

Grâce à Databricks, vous pourrez développer de façon collaborative. Chaque utilisateur peut avoir son espace de travail sur la plateforme, avec la possibilité de partager des notebooks et sources de données avec les autres membres en toute sécurité. En un clic, vous autorisez l'accès à votre travail à un autre utilisateur. C'est un réel atout lorsque plusieurs personnes doivent travailler sur un même projet. Elles peuvent mettre des commentaires et différencier les versions des travaux de chaque collaborateur grâce à la liaison de l'espace de travail avec un répertoire GitHub.

Collaboration grâce à Databricks
Illustration d'une collaboration autour de l'outil Databricks

Databricks pour maximiser vos performances

Databricks est réputé pour ses utilisations remarquables au niveau des entreprises. En termes d'efficacité commerciale, vous bénéficiez de performances jusqu'à 8 fois supérieures que les autres solutions d'analyse de Big Data en ce qui concerne l'indexation, la requête avancée et la mise en cache.

Azure Databricks est une plateforme pouvant effectuer le traitement de téraoctets de données en seulement quelques minutes. L'ensemble des données qui sont explorées, partagées et gérées avec Databricks est soutenu par le service cloud de Microsoft, ce qui assure une connectivité et une disponibilité maximales. Enfin, Databricks est une solution rapide, sécurisée et collaborative qui se base sur Apache Spark. Elle facilite le travail des Data Scientists, des ingénieurs de données et analystes de données qui peuvent collaborer efficacement sur une interface unique.

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Marina Kia
Écrit par
Marina Kia
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