La Plateforme BigData pour la Région wallonne
Pierre-Paul Fares 19/06/2015
La solution : La PFI BigData
Les enjeux pour la Région wallonne
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BigData: les concepts3
Différentes applications par ...
Comment conserver l’avantage concurrentiel obtenu grâce
au Plan Marshall?
Maîtriser l’information globale
Comment garantir...
• Master global Information
• Local Data
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Conserver l’avantage
compétitif apporté par le
Plan Marshall
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Volume : énorme volume de données (presque illimité)
Varieté : structuré, non-structuré, documents, videos, sons, social...
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J.Wieczorek 20/04/2015
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l’assurance et
la Banque:
• Détection de
Fraude
• Churn Prediction
• Risk Management
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J.Wieczorek 20/04/2015
Quelques valeurs ajoutées
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Cash Flow
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Gouvernance
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La plateforme BigData pour les Pôles de compétitivité : le Hub
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Plateforme BigData
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Les services offerts par la plateforme Bigdata
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Portefeuille de services
Consultance Design
Implementation
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 Définition du scope ( choix du
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Un service « end-to-end »
 Computation cloud based on dedicated Vblock
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Predic...
Our pricing Model
Pour chaque Package, Equation du type:
aX + bY + cZ = …………€/mois
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NRB - Plateforme big data pour la Wallonie

  1. 1. La Plateforme BigData pour la Région wallonne Pierre-Paul Fares 19/06/2015
  2. 2. La solution : La PFI BigData Les enjeux pour la Région wallonne 2 1 2 BigData: les concepts3 Différentes applications par secteur4 La plateforme BigData pour les Pôles: le Hub5 Les services offerts par la plateforme6 L’architecture de la plateforme TheBigDataPlatform 7
  3. 3. Comment conserver l’avantage concurrentiel obtenu grâce au Plan Marshall? Maîtriser l’information globale Comment garantir une politique de Gouvernance et de sécurité des données pour certains secteurs? Healthcare Comment éviter la fuite des cerveaux? Emplois à haut potentiel Comment industrialiser plus rapidement les résultats de la recherche Time to Market 3 Les enjeux pour la Région wallonne 3 2 1 4
  4. 4. • Master global Information • Local Data • Open Data Conserver l’avantage compétitif apporté par le Plan Marshall • Private Cloud • Local Storage • 2 Data centers Protection des données • Emplois à haut potentiel • Data Scientist • Business Scenario Modeler (BSM) Eviter la fuite des cerveaux • Centres de recherche • Universités • Entreprises IT Mettre les compétences en commun 4 La solution: La PFI(*) Bigdata (*) – Plateforme d’Innovation
  5. 5. 5 Volume : énorme volume de données (presque illimité) Varieté : structuré, non-structuré, documents, videos, sons, social media (Facebook, Twitter, …) Vélocité : quasi temps réel or temps réel Valeur : identifie la valeur réelle de la donnée (modèles prédictifs, modèles analytiques) Visualisation : cela compte vraiment (Web 2.0, maps, smartphone, …) BigData: Les Concepts
  6. 6. BI Traditionnel  Advanced Analytics J.Wieczorek 20/04/2015 Data Mart/ Warehouse Traditional BI ERP Data Visualization Application 1 Structured Data External Analysis Scorecards Dashboards KPI’s Unstructured Data External PredictiveDescriptive Prescriptive Cognitive + Advanced Analytics
  7. 7. 7 Dans l’assurance et la Banque: • Détection de Fraude • Churn Prediction • Risk Management Dans l’Industrie : • Capacity Management • Predictive Maintenance • Marketing Dans le Healthcare: • Monitoring temps réel des patients • Validation de diagnostic Les Pouvoirs Locaux : • Smartcities • Building intelligents • Services à la population • Sécurité Dans les Utilities: • Smart Metering • Grid Management Différentes applications du BigData par secteur
  8. 8. J.Wieczorek 20/04/2015 Quelques valeurs ajoutées Augmenter Cash Flow Asset Efficiency Gouvernance
  9. 9. 9 La plateforme BigData pour les Pôles de compétitivité : le Hub 9 Big Data Infrastructure Plateforme BigData
  10. 10. 10 Les services offerts par la plateforme Bigdata 10 Exploration Descriptive Analytics Diagnostic Analytics Prescriptive & Predictive Analytics Value Chain CREATION COLLECT STORAGE PROCESS ANALYZE VISUALIZE Dashboard PACKAGES Adhoc-Query Reporting Outsourcing Enabled Disabled
  11. 11. Portefeuille de services Consultance Design Implementation Run  Définition du scope ( choix du service Analytics )  Experts Business  Business scenario modeller  Design  Customisation de l’existant  packages Analytics :  predictive, prescriptive, descriptive,diagnostic,..  Recherche & Experimentation de nouveaux algorithms ou de nouveaux package analytics  Deploiement du package analytics ou bien de l’ algorithme  Execution  Maintenance
  12. 12. Un service « end-to-end »  Computation cloud based on dedicated Vblock  Two dedicated infrastructures for Hadoop service  Shared infrastructure in secondary data center
  13. 13. L’architecture de la Plateforme 13 Stream Batch Collector (ETL) Capture (CDC) Social Media Cluster Hadoop Appliance Predictive Visualization Analytics Exploration Master Data Management (MDM) Data security et Data privacy (Audit / Non répudiation) Stream Batch Collector (ETL) Capture (CDC) Social Media Predictive Visualisation Analytics Exploration Cluster Hadoop
  14. 14. Our pricing Model Pour chaque Package, Equation du type: aX + bY + cZ = …………€/mois Volume Processing Visualisation valeur a b c unité Giga Time of processing (hour) # users/tool Un modèle flexible et instantané Exemple: Package Dashboard • 500 giga de données mensuelles; • processées sur 24 heures; • 5 users Dashboard TOTAL: 500 x 3 + 24 x 10 + 5 x 70 = 2.090 €/mois
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