1/ Les enjeux et impacts du Big Data dans le monde de la finance
Définition du Big Data et principaux impacts
Les apports du Big Data par rapport aux outils prédictifs
Améliorations de performance délivrées par le Big Data
Principaux domaines d'application: Scoring, KYC, fraude, ciblage marketing
Flux de nouvelles données couverts par le Big Data (réseaux sociaux, Open Data, signaux faibles, text mining…)
2/ Comment réussir son projet Big Data ?
Des réussites inégales (cas d’étude de projet Big Data)
Principales fonctions impliquées, organisation du projet, profils clés et nouvelles fonctions Big Data
Objectifs, calendrier, milestones des projets Big Data
Conseils, meilleures pratiques, premiers retours d’expérience
3/ Les outils et les technologies du Big Data ?
Les pionniers du Big Data (Facebook, Amazon, Google…)
Plateformes adaptées (Hadoop et autres solutions)
La parallélisation des traitements le recours à MapReduce et Mahout
Bases de données adaptées NoSQL (Cassandra, MongoDB…)
4/ Les usages du Big Data et la convergence vers la Banque Digitale
L’amélioration des outils de contrôle et de prédiction
La lutte contre la fraude et la collecte individualisée d’informations
La contextualisation et les propositions clients hyperciblées
Analyse détaillée des sous composantes de performance ajoutées par le Big Data : data quality, KYC, meilleur ciblage, réduction des taux de défaut
5/ Cadre juridique, contraintes réglementaires
Gérer les risques juridiques liés au Big Data
Utilisation proportionnée des Web crawlers, collecte d'informations et responsabilités juridiques
Différences entre application aux personnes physiques et aux entreprises
Le cadre national CNIL et son évolution face au Big Data
⇒ Tout au long de ces 2 journées, étude de cas /retour d'expérience autour du système Scoring Advantage intégrant différents modules Big Data
⇒ Un examen sous la forme d'un QCM validera les acquis de ces 2 journées
Comprendre les enjeux du Big Data dans le monde de la Finance
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