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Qu'est-ce qu'une « Data Driven
Company » à l'heure de
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Joseph Glorieux
Directeur général
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Consultant senior
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Une nouvelle révolution
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S’ouvrir aux possibilités
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Pourquoi parler de Data Driven ?
Data Driven Company répond aux échecs de la BI
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Data Driven - Une définition ?
Continuellement améliorer l’ensemble des
processus de l’entreprise
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Une vision d’ensemble essentielle
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Vision d’une entreprise
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Système d’informationRH
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Combien de fois?
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Vérifier l’usage et la qualité, automatiser la production de
métriques
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Conception de produit
SUPPORT IT
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Découvrir
simultanément
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produit
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Learning Fast
Build
MeasureLearn
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Learning Fast
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MeasureLearn
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Vous êtes tous
une startup !
THE LEAN
STARTUP
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Le Minimum Viable Product (MVP) Validation du
client
Le MVP est la réalisation
minimale qui permet à une
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Le MVP Zappos
Validation du
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L’obsession de la mesure Découverte du
produit
Objectif : apprendre
de l’usage et de
l’impact de chaque
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Amélioration de la
connaissance clients
SUPPORT
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Le marketing client - 2 évolutions majeures
Le modèle de définition du client
majoritairement identitaire n...
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Deux exemples classiques
Base des logs web et
mobile –
Parcours client
Analyse prédictives –
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faibles »
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Exemple de prédiction des dépenses de santé
Analyse sémantique du domaine de la santé,
et exploitation des ...
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Chacun de vos domaines métier où vous
estimez que les actes d’achats de vos
clients sont influencés par la ...
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Ressources humaines
SUPPORT RH
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Projet Oxygen
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management, et des
qualités d’un bon manager
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Recrutement @OCTO
Facematch crowdsourcés sur les profils LinkedIn du réseau des
OCTOs
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Features and functions used in a typical system
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Provisionning
Identification de comportements anormaux
Identification des root causes d’...
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Utilisation des ressources (CPU) – ce que je sais faire
Batch processing
breakdown
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Prévision : utilisation du hardware selon des scénarios
business
(1) Réalisation d’un modèle
Yt^ ≈ 68.6X1,t...
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Processus de contrôle : detection de comportements
anormaux sur des series
Détection dynamique de points at...
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L’IT au service de l’entreprise Data Driven
Suis-je déjà Data Driven ?
Introduction
Conclusion : J’y vais d...
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Architecture et
technologies
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Une révolution technologique en marche
Application orientée
Flux évènementiel
(streaming)
Application orien...
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Le data lake
Stockage non structuré
Stockage semi-structuré
(NoSQL)
Stockage structuré (ex.
relationnel)
Re...
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Big Data VS Small Data
Etre Datadriven ce n’est pas processer des Pétas
de données
Vous n’imaginez pas tout...
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De nombreuses librairies, de mieux en mieux intégrées,
puissantes, et faciles d’utilisation
Une démocratisa...
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Processus et
méthodologie
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Cycles
courts
Apprentissage,
amélioration
Mesure
systématique
NOUVELLES
METHODES
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Organisation et capital
humain
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Désiloter?
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Des nouveaux profils?
EDW
Hadoop Datalake
Dev Hadoop et
intégration de
données
Data Scientists et
Data Engi...
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Le data scientist
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“By 2018, the United States alone could face a
shortage of 140,000 to 190,000 people with deep
analytical s...
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L’IT au service de l’entreprise Data Driven
Suis-je déjà Data Driven ?
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Bâtir une DSI « data-ready » à l'ère digitale…
…C’est travailler sa capacité d’exécution
DSI
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“Software is eating the world”
Marc Andreessen
Merci
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Une Data driven company à l'heure de la digitalisation

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Présentation donnée le 22/04/2015 au Swiss IT forum sur la data driven company. Elle présente ce que l'on peut améliorer sur ce que l'on fait déjà et des nouvelles opportunités. La présentation conclut sur ce que doit proposer une direction des systèmes d'information pour le permettre demain

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  • Bonjour & bienvenue
    Titre
  • Qui sommes-nous ?
    Cabinet de Conseil IT : 200 pers
    Accompagne : architecture et management des SI et accompagnement méthodologique sur les nouvelles façon de faire
    Exemples : ses clients sur le digital, les problématiques big data et le déploiement de l’agile à large échelle

    Valeurs plaisir et partage

    Speakers
  • Ensemble pour 50 minutes

    Définir de quoi on parle, au-delà des buzzwords
    Que faire de vos mesures/indicateurs actuels ?
    Ce qu ia changé, exemples de ce qu’il faut faire ou ont fait fait pour être data driven
    Pure IT : comment vous préparez ?

    5 min Q/A à la fin mais interruptions
  • Vague d’effervescence technologique
    Vous la connaissez : digitalisation
    Il faut bien comprendre que cette vague est d’une ampleur considérable

    Comparaison vague internet : limitée en terme d’audience et d’impact (startup)

    Qq exemples pour vous donner le tourni :
    Plus d’accès internet que accès à l’eau potable http://www.businessinsider.com/chart-of-the-day-putting-global-mobile-in-context-2012-4?IR=T
    Smartphone 150 fois par jour
    IA evolution : prediction that kids born today will never have to drive a car

    Plus importante, touche tout le monde et toutes les entreprise, pas juste les startups.

    Vague amplifiée par crise éco qui poussent les entreprises à chercher de nouveau biz model pour survivre.
  • Plus concrétement, digitalisation combinaison
    Usages
    Technologies
    Tout ça créé de nouveaux business models

    Le trait commun à tout ça : data. Beaucoup de données : Explosion données : 10 min > -> 2003

  • Notre conviction : tirer parti de ces opportunités est plus qu’un problème technologique
    Évidemment Big Data au centre mais pas que
  • Plus concrétement

    Qualitative <> qualité (nécessaire dans les 2 cas)
    data <> Big Data
  • Data driven est plus que l’introduction d’une nouvelle technologie
    Culture condition nécessaire
  • Prevailing decision making model is the “HiPPO” (Highest Paid Person Opinion). In other words, the opinion of the highest paid person at the table prevails. Or, to use another well known expression :”since we have no data, let’s go with my opinion”.
    Défiance vis-à-vis de la data
    85% to 97% professionals rely on their intuitions to hire someone
  • On ne dit plus « Je pense que » mais « Je vais mesurer que »
    Bémol : prise de décision reste un processus humain, mais dans ces entreprises au moins un critère de succès, un chiffre
  • Effet de bord : comportement qu’on observe du coup
    Ex géant du Web
  • Dernier point sur la culture

    Cf définition : améliorer en continu. Pas anodin, presque le plus grand défi.

    La plupart des organisations ont une approche top-down et chaotique de l’amélioration et de la résolution de problèmes

    Les changements sont souvent opérés par des changements drastiques d’organisation ou de système
    Ré-écriture d’un système in-maintenable
    Changement de fournisseur
    etc.

    Conséquences
    Perte de productivité
    Non-qualité
    Démotivation des collaborateurs

    Lean, Kaizen. Outil PDCA.
  • Temps = 8’
  • Voilà à quoi ressemble une entreprise
    Chacune de ces briques est défini par différents process et des données qu’elles génère ou utilise
    BSC/ABC au niveau pilotage, Framwork - SCOR supply chain – kpi , COBIT pour l’IT
    Bref finalement en terme de Kpi, vous me direz que vous êtes déjà bien fournis, ne sommes nous pas des entreprise data driven qui s’ignore?
     Vous proposez quelques axes d’améliration
  • 1. Des métriques au services de quelquechose  processus d’amélioration / de décision
    Exemple assureur avec 600 indicateurs
    Trop, il faut rationaliser, s’améliorer en continue sur ces indicateur
    Mesurer la mesure?
  • Combien d’histoire connaissez-vous de reporting executif avec des chiffres contradictoires ou faux
    Assurez-vous que vos processus remontent de la donnée juste
    On sait gérer les données manquantes mais pas les données frelatées
    Si la data est un asset clé de l’entreprise, merci d’en prendre soin en la gérant sur son cycle complet et ce n’est pas un leadership IT

  • Les questions sous-jacentes :
    Processus automatisé  cas banque privée  3j chaque semaine pour produire des métriques + risque d’erreur
    Temps de calcul  plus de 24h de traitements  architecture distribué
    Lead time acceptable  chaine BI Agile  pas trois mois pour mettre en place un nouvelle indicateur
  • Le dilemme de l’ingénieur : avoir fait une brillante découverte et ne pas pouvoir transmettre/convaincre ce message
    La façon de représenter les données de les mettre en valeur
    Camembert que personne ne vaut allez voir ou indicateur trop complexe et abscond
  • L’utilisabilité : il faut mettre en valeur les informations clés et les rendre intelligibles pour les différents niveau d’interlocuteur de l’entreprise
    Performance sur la production et l’intéraction


  • 9 produits sur 10 échouent car ils n’ont pas trouvé leur client
  • Lean Startup englobe beaucoup de principes
    Va pas parler de tous, seulement 1 intéressant très data-driven
  • Principle build-measure-learn
    On tourne cette boucle le plus rapidement possible
  • Création d’un produit avec un niveau d’incertitude élevé
  • Je vais vous présenter 2 principes du Lean Startup. Premier principe
  • Vente de chaussures en ligne, Nick Swinmurn, 1999
    Hypothèse : valider que les gens étaient prêt à le faire
    “Partenariat” avec commerce locaux. Prise de photos + site eCommerce basique. Achat chez le commerçant quand commande.
  • Deuxième principe
  • Deuxième principe
  • Restet en blanc

  • “We set out to prove that managers don’t matter”
    1/ good maanagers increased job satisfaction, retention and employment within their groups and the organization as a whole
    2/ then try to understand how


  • Et on est 200 sur un marché difficile. pas 10 000.
  • Temps = 7 minutes
  • Sur une feature  lean startup, moyen de négocier la prochaine demande urgente

    Ce qui est vrai d’une features, peut l’être du application

    Application critique jamais utilisé, sur quelle application investir, application avec un TCO jugé prohibitif
     Comment piloter mon patrimoine : par la mesure
  • Le Total Cost of Ownership désigne le coût récurrent de possession annuel, incluant les efforts de build, les coûts amortissables, les efforts de run associé, la formation, …
    Dette : La dette désigne les investissements futurs (court, moyen et long terme) nécessaire au maintien en fonctionnement du système d’information.
    Risque technologique, métier, reglementaire
    Valeur : La valeur désigne la contribution de l’application à la chaîne de création de valeur. Valuer precu/satisfaction cout remplacement


  • Complémentaire au PPM
    Vision faible de la dimension data et exchange
  • Essayer de prévoir l’état de mon infrastructure
  • Volume de donénes : 1 TO par jour de log
  • En input
  • Temps = 10 minutes
  • Promesse technologique, une révolution de l’infrastruture qui n’est pas en reste
    Stock first analyse second,
  • Le data lake est un concept hérité du décisionnel : il généralise le datawarehouse d’entreprise
    Selon les éditeurs, on rencontre aussi le nom data hub ou gisement de données
    Stockage de données brut flux temps réele ou batch ou event
    Mise à disposition de données au sens polyglotte  schéma on read
    Utilisation des données pour différents usages (machine learning, reporting)
  • Si la data est un asset clé de l’entreprise, je dois la gérer sur tout son cycle de vie et il y a une vie avant le datalake/datawarehouse/whatever…, y’a aussi une vie dedans
    S’assurer du cycle de vie de la donnée




  • Lean, agile, lean startup, SCRUM

    L’histoire n’est pas complète si on introduit pas les nouvelles méthodes de travail dans l’informatique
    Pendant longtemps, automatisé et industrialisé des processus existant / connu
    Depuis 5 ans, le bouleau c’est de créer, de découvrir de construire de nouveau processus jamais fait avant
    Remise en question des méthoides : limites, en essoufflement, besoin de changer de paradigme
    Lean startup, agiles…

    Cycle court  feedback rapide, limiter les investissement, limiter les risques
    Mesure systèmatique au service du data driven
    Capacité à apprendre, capacité à s’améliorer
  • Desiloté la data par forcément l’organisation  plutôt une approche verticale des équipes
  • Détailler les postes, dire que le marché est encore faible mais que ca va arriver surtout sur la tech pure. Que faire de l’existant -> shift vers le monde JAVA (Hadoop)

    Data engginers & Data scientist

    Équipe feature/ oriénté produit, polyvalence
  • On obtient aussi la verticalité pour sortir des apps de bout en bout, de l’acquistion de data, à la viz, l’ux, la mise en prod…des apps qui répondent à des besoins métiers en RT.
  • Autonomie et responsabilité
  • Temps + 2 minutes
  • Expliquer par le prisme de ce que l’on en tire !

    Ai-je les bons profils ? Dois-je me renforcer en data scientist ou community manager ?
    Est-ce que je dispose des technologies adéquates ?
    Mes méthodes de travail sont-elles adaptées aux enjeux de temps et avec la garantie de qualité…

  • Amazon, is a software company—its core capability is its amazing software engine for selling virtually everything online, no retail stores necessary.  Amazon rearranged its web site to promote its Kindle digital books over physical books for the first time. Now even the books themselves are software.

    Today's largest video service by number of subscribers is a software company: Netflix.  

    Today's dominant music companies are software companies, too: Apple's iTunes, Spotify and Pandora. 

    Education is becoming a software industry with MOOC platform.

    Best Movie producer : pixar , a sofware company ...

    Healthcare ? software, defense ? software Financial services Software companies 
    ...

    The silicon valley companies are missing developpers. They acquire small companies because they have skilled teams able to produce software as a team.

  • Une Data driven company à l'heure de la digitalisation

    1. 1. 1 © OCTO 2015© OCTO 2015 Qu'est-ce qu'une « Data Driven Company » à l'heure de la digitalisation ? #SITB15 Conférence Swiss IT Business 22 avril 2015
    2. 2. 2 © OCTO 2015 Joseph Glorieux Directeur général OCTO Suisse jglorieux@octo.com Cyril Picat Consultant senior OCTO Suisse cpicat@octo.com
    3. 3. 3 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
    4. 4. 4 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
    5. 5. 5 © OCTO 20155 Une nouvelle révolution industrielle
    6. 6. 6 © OCTO 2015 S’ouvrir aux possibilités Crowd Sourcing Réseaux Sociaux Internet Des Objets Mobile Big Data OpenAPI OpenData Cloud USAGES TECHNOLOGIES Internet Des Objets = NEW BUSINESS MODELS DATA
    7. 7. 7 © OCTO 2015 Pourquoi parler de Data Driven ? Data Driven Company répond aux échecs de la BI et anticipe la désillusion du Big Data en réconciliant architectures, changement organisationnel et méthodologies Big Data
    8. 8. 8 © OCTO 2015 Data Driven - Une définition ? Continuellement améliorer l’ensemble des processus de l’entreprise par l’utilisation quantitative et qualitative de données tout le temps, partout et pour tout.
    9. 9. 9 © OCTO 2015 Une vision d’ensemble essentielle Méthodologies Stratégie Culture Organisation Métier RH Technologies
    10. 10. 10 © OCTO 2015 Culture - L’intuition ou les faits ?
    11. 11. 11 © OCTO 2015 W. Edwards Deming
    12. 12. 12 © OCTO 2015
    13. 13. 13 © OCTO 2015 “ It’s not about being the best. It’s about being better than you were yesterday ” Culture - L’amélioration continue
    14. 14. 14 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
    15. 15. 15 © OCTO 2015 Vision d’une entreprise ACTIVITÉS DE SUPPORT Système d’informationRH Stratégie Production Contrôle, risque management Pilotage financier ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER R&D Vente, distribution ACTIVITÉS DE PILOTAGE … Administration … Appros Planification Marke- ting SAV … Achat
    16. 16. 16 © OCTO 2015 Des métriques au service de…
    17. 17. 17 © OCTO 2015 Garbage in, Garbage out
    18. 18. 18 © OCTO 2015 La production de métriques
    19. 19. 19 © OCTO 2015 Dataviz et storytelling
    20. 20. 20 © OCTO 2015 Aller jusqu’au bout Valeur Ad-hoc, Drill downOù est le problème précisément? Combien de fois? Qu’est-ce qui s’est passé? Alerts, monitoring Qu’est de qu’il se passe? PrévisionQuel budget? Mode- lisation predictive Optimi- sation Pourquoi ça s’est passé comme ça? Machine learning Temps Qu’est qu’il pourrait arriver? Quels seraient les impacts ? Quels sont les signaux faibles? Quelles sont les tendances? Quel est le meilleur qui puisse arriver? Analyse statistique Reporting
    21. 21. 21 © OCTO 2015 Vérifier l’usage et la qualité, automatiser la production de métriques Vérifier l’utilisabilité (utilisation & production) Aller au bout de la promesse sur l’utilisation de la donnée avec la datascience notamment Sur le Data Driven actuel
    22. 22. 22 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
    23. 23. 23 © OCTO 2015 Conception de produit SUPPORT IT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
    24. 24. 24 © OCTO 2015 Découvrir simultanément les clients et le produit Produit Client
    25. 25. 25 © OCTO 2015 Learning Fast Build MeasureLearn Idea Data Product
    26. 26. 26 © OCTO 2015 Learning Fast Build MeasureLearn Idea Data Product Vous êtes tous une startup ! THE LEAN STARTUP
    27. 27. 27 © OCTO 2015 Le Minimum Viable Product (MVP) Validation du client Le MVP est la réalisation minimale qui permet à une équipe de collecter sur les clients le maximum d’enseignements validés, et ce avec un minimum d’effort.
    28. 28. 28 © OCTO 2015 Le MVP Zappos Validation du client
    29. 29. 29 © OCTO 2015 L’obsession de la mesure Découverte du produit Objectif : apprendre de l’usage et de l’impact de chaque fonctionnalité Hypothèse : Le mobile va générer des usages supérieurs à ceux du web Apprentissage : > 60% des lectures : on investi sur les fonctionnalités de la version mobile <= 60% des lectures : on continue à se concentrer sur la version web Objectif chiffré : • Le mobile génère 60% des lectures sur la plateforme • Les utilisateurs sont enthousiastes sur le mobile http://elCurator.net
    30. 30. 30 © OCTO 2015 Amélioration de la connaissance clients SUPPORT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE Marke- ting
    31. 31. 31 © OCTO 2015 Le marketing client - 2 évolutions majeures Le modèle de définition du client majoritairement identitaire n’est plus suffisant Identité Usage ? Relation ? Nom, prénom, adresse, CSP, etc. Comment utilise-t-il mes produits et services ? Quel est son parcours digital ? Avec qui est-il en contact ? Qu’est-ce qui l’influence ? Qui influence-t-il ? Les utilisateurs ont un comportement multicanal Comment enrichir la donnée client identitaire par une vision comportementale multicanale ?
    32. 32. 32 © OCTO 2015 Deux exemples classiques Base des logs web et mobile – Parcours client Analyse prédictives – Potentiel d’achat, risque de désinscription Offres, réductions, publicité Réagir commercialement en temps réel Analyse des centres d’intérêts et des parcours clients
    33. 33. 33 © OCTO 2015 Analyse de « signaux faibles » SUPPORT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
    34. 34. 34 © OCTO 2015 Exemple de prédiction des dépenses de santé Analyse sémantique du domaine de la santé, et exploitation des données web: Google trends, forums spécialisés Prédiction des dépenses en optique grâce aux séries temporelles des signaux faibles sur la toile: nombre de requêtes, nombre de messages Croisement des données client et exogènes
    35. 35. 35 © OCTO 2015 Chacun de vos domaines métier où vous estimez que les actes d’achats de vos clients sont influencés par la sphère digitale est candidat à ce type d’étude
    36. 36. 36 © OCTO 2015 Ressources humaines SUPPORT RH ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
    37. 37. 37 © OCTO 2015 Projet Oxygen @Google Analyse de l’impact du management, et des qualités d’un bon manager Étude d’un an basé sur les évaluations, des sondages et les promotions. Plus de 10,000 observations des comportements de managers au total.
    38. 38. 38 © OCTO 2015 Recrutement @OCTO Facematch crowdsourcés sur les profils LinkedIn du réseau des OCTOs Scoring des profils et détection de leads de recrutement
    39. 39. 39 © OCTO 2015 Gestion du patrimoine SUPPORT IT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
    40. 40. 40 © OCTO 2015 Le problème Features and functions used in a typical system
    41. 41. 41 © OCTO 2015 Application Valeur DetteTCO Valorisation de patrimoine : Valeur – TCO - Dette
    42. 42. 42 © OCTO 2015 Sur quelle application continuer à investir? Valeur/Dette Quelle application rationaliser? Valeur/TCO Comment réduire les coûts du SI? TCO/Dette Pour répondre à ces questions :
    43. 43. 43 © OCTO 2015 Contact Channel FactoriesElectronic Channel Operation and Contract Management CRM Referentials Deliver y Enterprise Management & Control xxx XXXXXX xxx xxx XXX xxx XXX XXX XXX XXX XXX xxx xxxxxx xxxxxx xxx XXX XXX xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx XXXXXX xxx XXX XXX) XXX Valeur TCO Dette Neutre Conséquent Peu endetté Très endetté Marginal
    44. 44. 44 © OCTO 2015 Prédictif IT SUPPORT IT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
    45. 45. 45 © OCTO 2015 Prévision de panne Provisionning Identification de comportements anormaux Identification des root causes d’incident… Je le fais déjà non? Oui mais limité par : Hétérogénéité des plateformes de supervision Volume de données (pas d’historique) Mieux piloter mon infrastructure
    46. 46. 46 © OCTO 2015 Utilisation des ressources (CPU) – ce que je sais faire Batch processing breakdown
    47. 47. 47 © OCTO 2015 Prévision : utilisation du hardware selon des scénarios business (1) Réalisation d’un modèle Yt^ ≈ 68.6X1,t + 39.8X2,t + 0.31X3,t – 823.9XWE,t + μ^t with μ^t = 0.57μ^t-1 + et, et N(0,σ²) Modèle expliquant la consommation CPU en fonction du volume d’activité de production manuelle, automatique, le débit de l’usine et les saisonnalités liées au weekend (2) Contrôle de la stabilité structurelle du modèle au fil des nouvelles observations (3) Utilisation du modèle pour simuler l’impact de différents scénarios sur le système IT
    48. 48. 48 © OCTO 2015 Processus de contrôle : detection de comportements anormaux sur des series Détection dynamique de points atypiques dans l’évolution d’une série temporelle (pics d’activité, changements de tendance, de saisonnalités) Méthode déployée sur des variables IT (CPU use, DBtime, temps de réponse…), puis portée à un niveau fonctionnel (activité business)
    49. 49. 49 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
    50. 50. 50 © OCTO 2015 Architecture et technologies
    51. 51. 51 © OCTO 2015 Une révolution technologique en marche Application orientée Flux évènementiel (streaming) Application orientée Transaction (TPS) Application orientée Stockage (IO bound) Application orientée Calculs (CPU bound) NoSQL In- memory Grid - GPU Streaming
    52. 52. 52 © OCTO 2015
    53. 53. 53 © OCTO 2015 Le data lake Stockage non structuré Stockage semi-structuré (NoSQL) Stockage structuré (ex. relationnel) Requêtage interactif Traitements analytiques Traitements de flux Machine Learning Base de données Fichiers bruts Logs applicatifs Données externes, OpenAPI Messages & Evénements DW d’entreprise Système opérationnel Reporting, requêtes Données externes, OpenAPI Messages & Evénements DATALAKE INGESTION PUBLICATION
    54. 54. 54 © OCTO 2015 Big Data VS Small Data Etre Datadriven ce n’est pas processer des Pétas de données Vous n’imaginez pas tout ce que l’on peut faire avec un pc portable et excel
    55. 55. 55 © OCTO 2015
    56. 56. 56 © OCTO 2015 De nombreuses librairies, de mieux en mieux intégrées, puissantes, et faciles d’utilisation Une démocratisation de l’analytics et de la dataviz
    57. 57. 57 © OCTO 2015 Processus et méthodologie
    58. 58. 58 © OCTO 2015 Cycles courts Apprentissage, amélioration Mesure systématique NOUVELLES METHODES
    59. 59. 59 © OCTO 2015 Organisation et capital humain
    60. 60. 60 © OCTO 2015 Désiloter?
    61. 61. 61 © OCTO 2015 Des nouveaux profils? EDW Hadoop Datalake Dev Hadoop et intégration de données Data Scientists et Data Engineers Devops et archis transverses Applications
    62. 62. 62 © OCTO 2015 Le data scientist
    63. 63. 63 © OCTO 2015 “By 2018, the United States alone could face a shortage of 140,000 to 190,000 people with deep analytical skills As well as 1.5 million managers and analysts with the know-how to use the analysis of big data to make effective decisions.” McKinsey Global Institute – Mai 2011 Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity
    64. 64. 64 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
    65. 65. 65 © OCTO 2015 Bâtir une DSI « data-ready » à l'ère digitale… …C’est travailler sa capacité d’exécution DSI
    66. 66. 66 © OCTO 2015 “Software is eating the world” Marc Andreessen Merci

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