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Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data 
Matinale du Big Data | 8 octobre 2014
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Exploitez de nouvelles sources, les intégrer et les rendre actionnables 
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3e étape : De l’analytique aux recommandations en temps réel 
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Source: Gartner - Survey Analysis: Big Data Adoption in 2013 Shows Substance Behind the Hype - 12 Septe...
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Le défi des compétences 
•S’appuyer sur les compétences existantes 
•Produire des résultats rapides 
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Le défi de l’infrastructure 
•Une Plateforme complète 
•Apte à s’intégrer aux systèmes existants 
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Le défi des sources de données 
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-Outils graphiques puissants 
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ACCÉLÉREZ VOS PROJETS BIG DATA 
Découvrez Hadoop et appliquez-le à votre cas d’usage grâce à la Sandbox...
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La Sandbox de Talend 
Machine virtuelle pré- configurée avec : 
•La distribution Hadoop de votre choix ...
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Démonstration 
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Suivi des données de navigation en utilisan...
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En Résumé et les prochaines étapes 
Déterminez les grandes étapes de votre parcours Big Data 
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[French] Matinale du Big Data Talend

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Surmontez les 5 défis opérationnels du Big Data.

Publié dans : Technologie

[French] Matinale du Big Data Talend

  1. 1. © Talend 2014 1 Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data Matinale du Big Data | 8 octobre 2014
  2. 2. © Talend 2014 2 EN BREF •Fondée en 2006 •400 employés dans 7 pays •Deux sièges : Redwood, en Californie et Paris, en France •Modèle Open Core •Licence (souscription) •Services et formations Solutions •Solutions d’intégration évolutives pour le Big Data, l’intégration de données et d’applications, la qualité de données, le MDM et BPM. •Classé Leader Visionnaire par Gartner et Forrester sur le marché de l’intégration Présentation de Talend Modèle de déploiement-croissance 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 VISIBILITÉ COMMUNAUTÉ DYNAMIQUE MONÉTISATION FIDÉLITÉ DES CLIENTS
  3. 3. © Talend 2014 3 La Plateforme Talend
  4. 4. © Talend 2014 4 Agenda Le Big Data depuis la découverte jusqu’au temps réel en passant par les applications analytiques Les 5 défis opérationnels du Big Data Talend et le Big Data Accélérez vos projets Big Data avec la Sandbox de Talend Agenda
  5. 5. © Talend 2014 5 Transformer le Big Data en bénéfices pour votre entreprise Découverte Analytique Processus opérationnels temps-réel Valeur Planification Seuil de rentabilité Le projet est Justifié Le Big Data s’intègre aux processus de gestion L’entreprise est « transformée » Talend Platform For Big Data
  6. 6. © Talend 2014 6 Exploitez de nouvelles sources, les intégrer et les rendre actionnables Cas d’usage dans la grande distribution Valeur Planification …à la vue client 360°… …aux recommandations en temps réel Découverte Analytique Processus opérationnels temps-réel De la navigation web…
  7. 7. © Talend 2014 7 1ere étape : exploiter de nouvelles sources de données Fonctionnalités mises en oeuvre •Une « Data Management Platform » (DMP) pour capturer, enrichir et organiser les données web par visiteur et par parcours •Un environnement cloud et un modèle de souscription pour une adoption rapide. •Une capacité d’analyse qui va bien au-delà de celle proposée par les démarches web analytics traditionnelles Bénéfices •Mieux comprendre les comportements et les parcours clients. •Affiner les segmentations. •Tester des hypothèses, puis les creuser le cas échéant. •Découvrir les technologies et pratiques du Big Data. Géo – localisation Web logs Données météo Data Warehouse Réseaux sociaux Référentiels Data mining Machine learning Analyse de données Visualisation de données
  8. 8. © Talend 2014 8 2e étape : Augmenter la vue à 360° du client Fonctionnalités mises en oeuvre •Intégration de nouvelles dimensions d’analyse des données clients •Contact, Profil, Transactions, Analytique, parcours du client , feedbacks et sentiments •Partager plus largement l’information, par les opérationnels, jusque sur les points de vente Bénéfices •Une vue client 360° augmentée: la connaissance du client devient multicanal, tout au long du parcours client, depuis l’intention à l’usage en passant par l’achat •La connaissance du client peut se déployer jusqu’aux points de contact client. Data Warehouse Web logs Campagnes Digital Campagnes E-mail Borne Data mining Machine learning Analyse de données Visualisation de données Caisses Service client E-commerce Data mart
  9. 9. © Talend 2014 9 3e étape : De l’analytique aux recommandations en temps réel Fonctionnalités mises en oeuvre •Informations client disponibles en temps réel lors des parcours clients •Personnaliser le marketing sortant (e-mails, SMS, notifications mobiles, adwords …) •Recommandations en temps réel pour le marketing entrant (mobile, web, centre d’appels…) Bénéfices •Meilleurs taux de transformation et d’acceptation des offres -> taux de clic, taux de transformation, efficacité des campagnes, first call resolution… •L’impact de chaque activité marketing (campagnes, promotions…) peut être mesurée très finement. Customer Data Platform Data Warehouse Web Site & apps Ad Server Campagnes E-mail Borne Terminaux point de vente Service client E-commerce
  10. 10. © Talend 2014 10 Source: Gartner - Survey Analysis: Big Data Adoption in 2013 Shows Substance Behind the Hype - 12 September 2013 - G00255160 Les défis opérationnels Votre Business Case est le prérequis mais le challenge, c’est l’exécution Elaborer le business case Définir la stratégie Rassembler les savoir faire et expertises Exploiter les sources de données hétérogènes Mettre en place l’architecture/infrastructure Mettre en place la gouvernance Financer le projet Mieux comprendre ce qu’apporte le Big Data Autres Trouver les sponsors, gérer les organisations
  11. 11. © Talend 2014 11 Le défi des compétences •S’appuyer sur les compétences existantes •Produire des résultats rapides •Se réinventer en permanence « Avant tout, cela demande de la flexibilité… …Utilisez une plate-forme de développement visuelle basée sur les métadonnées pour améliorer la productivité et vous permettre de surfer sur les évolutions technologiques. » Ralph Kimball – Newly emerging best practices for Big Data
  12. 12. © Talend 2014 12 Le défi de l’infrastructure •Une Plateforme complète •Apte à s’intégrer aux systèmes existants •Prête pour des applications de production à haute disponibilité.
  13. 13. © Talend 2014 13 Le défi des sources de données •Données générées par les systèmes d’information •Données générées par les capteurs (Internet des objets) •Données générées par les utilisateurs et données externes. « Le Big Data bouleverse le modèle de consommation des applications centrées sur les données. Le but est de réduire le couteux processus de préparation de données et de transformation des données, qui représente 80% du temps et du coût de la gestion de données » Randy Bean – It may be everywhere now, but big data matters more than ever.
  14. 14. © Talend 2014 14 Le défi de la gouvernance de données •Découvrir les données •Certifier et connecter les données •Superviser l’utilisation des données et les usages qui en sont faits.
  15. 15. © Talend 2014 15 Le défi économique •Coûts prévisibles, paiement à l’usage •Prêt pour la « longue traine de l’information » •Un minimum de ressources
  16. 16. © Talend 2014 16 01010101101010101010 10101011010101010101 01010101010101010101 01010110101010101010 10101010110101010101 01010101101010101010 10110101010101010101 01011010101010101 La première solution d’intégration de données native pour le Big Data Talend et le Big Data Concevoir Collaborer Gérer Déployer S’adapter aux conditions extrêmes • Interface visuelle, glisser-déposer • Plus de 800 connecteurs inclus • Génère nativement du code MapReduce, Java ou SQL • Fonctionne par cluster • Load balancing & basculement • Optimisation du code • Répertoire partagé • Auto-documentation • Pas d’installation nécessaire sur Hadoop • Qualité de données intégrée • Sécurisée (supporte nativement Kerberos) • S’intègre aux outils d’administration et de gestion de la sécurité du Big Data • Planification, contrôle et gestion centralisée.
  17. 17. © Talend 2014 17 Mise en oeuvre 50% plus rapide et productive -Outils graphiques puissants -Génération de code pour accélérer le développement -Simple à tester, administrer et maintenir Coût de possession minimum -Pas de runtime grâce à une intégration Big Data native -Facilité de prise en main par es développeurs ETL/Java -Modèle de pricing linéaire, prévisible et adapté aux 3V du Big data. A l’épreuve de vos futurs besoins -Architecture robuste, sécurisée et flexible -Nativement intégrée aux différentes distributions Big Data, Hadoop (Amazon EMR, Cloudera, Hortonworks, MapR, Pivotal HD) ou autres (SAP Hana, Cassandra, MongoDB…) -Intégration en continu des dernières possibilités de Hadoop (Yarn, Spark, Storm…) Exploitez les technologies du Big Data, simplement et efficacement Simplifiez l’intégration des Big Data $
  18. 18. © Talend 2014 18 ACCÉLÉREZ VOS PROJETS BIG DATA Découvrez Hadoop et appliquez-le à votre cas d’usage grâce à la Sandbox. Concevez votre programme Big Data grâce à notre « readiness scorecard »
  19. 19. © Talend 2014 19 La Sandbox de Talend Machine virtuelle pré- configurée avec : •La distribution Hadoop de votre choix •Talend Platform for Big Data •Quatre scénarios prêts à l’emploi: Analyse des données de navigation Web ("clickstream") Analyse des données de sentiments sur Twitter -Analyse des données de logs à l'aide des weblogs Apache -Chargement ETL avec Hadoop http://fr.talend.com/solutions/big-data-sandbox
  20. 20. © Talend 2014 20 Démonstration https://www.youtube.com/watch?v=ay-vOEKtxKI Suivi des données de navigation en utilisant la Talend Sandbox Big Data
  21. 21. © Talend 2014 22 En Résumé et les prochaines étapes Déterminez les grandes étapes de votre parcours Big Data Anticipez les défis et planifiez les bonnes ressources Exploitez les accélérateurs comme notre Sandbox et notre « readiness scorecard » A vous de “jouer”: http://fr.talend.com/solutions/big-data-sandbox

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