La datavisualisation

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La capacité d'analyse des résultats des ventes, de la rentabilité des produits, ou bien encore du ROI d'une stratégie commerciale et surtout la façon de représenter ces analyses deviennent un élément déterminant dans la prise de décision.
Alors que peut-on vraiment attendre de la Data Visualization ? Quels sont les apports fonctionnels, s'il y en a, de ces nouveaux produits ? Sont-ils vraiment de nouveaux produits ?

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La datavisualisation

  1. 1. © Soft Computing – www.softcomputing.com Séminaire Data Visualization 19 mars 2015
  2. 2. Dans une bataille économique internationale de plus en plus féroce, les outils d’aide à la décision deviennent des enjeux opérationnels majeurs pour toutes les entreprises. Séminaire le 19 mars 2015 La Data Visualization, révolution ou évolution ? Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com A propos Soft Computing est une société spécialisée en CRM, Big Data et Digital, réunissant près de 400 consultants, délivrant des prestations de Conseil, de Technologie et de Marketing Services. Soft Computing est coté à Paris dans le compartiment C de NYSE Euronext (ISIN : FR0000075517, Symbole : SFT). Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre profil, l'inscription sera soumise à validation. Agenda : 08h45 – 09h00 : Accueil des participant 09h00 – 11h00 : Séminaire Si la Business Intelligence se définit comme les méthodes, les moyens et les outils mis en œuvre en vue d'offrir une aide à la décision, comment se définit alors la Data Visualization ? Est-ce un élément complémentaire, supplémentaire ou encore une brique à côté de la BI traditionnelle ? Quels sont les apports de la Data Visualization par rapport à des outils classiques de reporting et de restitution ? • Qu'est-ce que la Data Visualization ? • Quels sont les apports de cette technologie ? • Quels sont les principaux acteurs sur le marché ? • Démonstrations et cas concrets • Conclusion.
  3. 3. © 3 SOMMAIRESommaire 1. Présentation de Soft Computing 2. Définition de la Data Visualization 3. Les apports de la Data Visualization 4. Les principaux acteurs du marché 5. Best practices pour choisir son outil 6. Conclusion
  4. 4. © 4 Carte d’identité
  5. 5. © 5 Continuum de services Think Build Business IT Imaginer, bâtir et opérer des programmes de conquête et de fidélisation cross-canaux, rentables et innovants Concevoir, développer et déployer des solutions Digitales, Big Data et CRM performantes, pragmatiques et adaptées Run
  6. 6. © 6 Extraits de références 2013 Centre de services de gestion des campagnes marketing multicanal. Ecoute et analyse des sentiments des clients sur les réseaux sociaux. Programme relationnel multi-devices. Maintien en conditions opérationnelles et évolution du SI marketing on et offline. Gestion opérationnelle des plates-formes analytiques et marketing ciblé. Dispositif d’acquisition de prospects sur tablette en magasin. Cadrage, conception et déploiement d’un service client pro-actif. Centre de services de datamining, de campagnes ciblées et de diffusion des reportings. Personnalisation en temps réel des contenus et valorisation d’audience. Déploiement d’un outil d’automatisation des forces de ventes. Définition d’une stratégie de Business Intelligence. Applications mobiles et personnalisation. Pilotage de la qualité de l’expérience client. Optimisation des parcours client et du taux de transformation sur Internet. Référentiel client transversal multicanal et multiservice.
  7. 7. © 7 Experts reconnus EnseignerEcrire Echanger http://blog.softcomputing.com/ https://twitter.com/#!/SoftComputing http://www.facebook.com/softcomputing http://www.softcomputing.com/fr/news/ http://fr.slideshare.net/softcomputing http://www.linkedin.com/company/soft- computing http://www.viadeo.com/fr/company/soft- computing https://plus.google.com/+Softcomputing/
  8. 8. © 8 Dans la réalisation d’études de connaissance client : • Des méthodes rigoureuses et éprouvées de mises en œuvre dans des environnements Big Data. • Croisement des données On line et off line Notre offre de services Big Data Offre de services Une compétence analytique affirmée, avec plus de 50 experts alliant des compétences Statistiques, Informatiques et Marketing, capables de mettre en œuvre de manière concrète et opérationnelle leurs connaissances statistiques, qui vous accompagnent…. Maitrise des technologies Dans la formation de vos équipes Dans l’aide au choix d’outil ou bien encore dans le pilotage de votre projet Big Data Dans la conception, la mise en œuvre et l’exploitation d’une architecture Big Data A propos Depuis plus de 15 ans, nous accompagnons nos clients, dans la compréhension des comportements clients et développons des méthodologies agiles et adaptées à vos problématiques.
  9. 9. © 9 SOMMAIRESommaire 1. Présentation de Soft Computing 2. Définition de la Data Visualization 3. Les apports de la Data Visualization 4. Les principaux acteurs du marché 5. Best practices pour choisir son outil 6. Conclusion
  10. 10. © 10 « 1 image vaut 1 000 mots … »  90% de l’information transmise au cerveau est visuelle et les images sont traitées par le cerveau 60 000 fois plus vite que le texte. Sources : 3M Corporation & Zabisco  Pour 46% des internautes, le design d’un site est le critère n°1 pour juger de la crédibilité d’une marque. Source Stanford Persuasive Technology Lab  « On estime une réduction de charge de 10 à 15% et une amélioration des délais de 30 à 60% (selon l’environnement) dans le cadre de l’application de méthodes agiles par rapport aux méthodes classiques. Source « Méthode Agile : les meilleures pratiques, compréhension et mise en œuvre » de Jean Pierre Vickoff
  11. 11. © 11 Les origines de la Data Visualization Mois Janv. Fév. Mars Avril Mai Juin Ventes 45 56 36 58 75 62 vs Parce qu’un bon schéma vaut mieux qu’on long discours Parce que les données stockées sont de plus en plus : Volumineuses Véloces Variées Parce que la mobilité est devenue une nécessité : Smartphones, tablettes Itinérances des consommateurs des données Parce que les analyses de données sont de plus en plus complexes et poussées et doivent être réalisées par de plus en plus de personnes avec le plus d’autonomie possible Face à cette réalité, les outils de restitution ont évolué : La dataviz est née !
  12. 12. © 12 Les origines de la Data Visualization  Périmètre de données figé  Rapports statiques ou dynamiques préfabriqués  Exploration limitée des données  Forte dépendance aux SI  Lisibilité  Autonomie  Interactivité des rapports  Représentations graphiques novatrices et différenciées  Intégration dans les outils quotidiens  Mobilité De l’âge de pierre… … à l’ère de la dataviz Des techniques permettant de présenter des données sous forme visuelle afin d’en faciliter la compréhension et/ou l’analyse
  13. 13. © 13 Les fonctions clés de la Data Visualization
  14. 14. © 14 SOMMAIRESommaire 1. Présentation de Soft Computing 2. Définition de la Data Visualization 3. Les apports de la Data Visualization 4. Les principaux acteurs du marché 5. Best practices pour choisir son outil 6. Conclusion
  15. 15. © 15 Les apports de la Data Visualization  77% déclarent qu’elle améliore la prise de décision grâce notamment à de meilleures analyses.  41 % considèrent qu’elle améliore la collaboration et le partage d’information. facilite la compréhension et l’interprétation des données améliore la communication optimise et accélère la prise de décision contribue à la motivation des collaborateurs favorise l’innovation
  16. 16. © 16 Représentation & diffusion de l’information Les fonctionnalités offertes par les nouveaux outils permettent de rendre plus pertinentes les restitutions en proposant des modes de restitution visuels innovants et complexes Intégration de cartes Scorecards complexes Tube map Timeline & Story telling Carte de chaleur
  17. 17. © 17 Intégration Agile Dans notre définition de l’agilité, on retrouve quatre caractéristiques essentielles. L’outil est l’une des principales sources d’agilité.
  18. 18. © 18 Intégration Agile Les outils de data visualization sont capables de traiter de grands volumes de données en garantissant la rapidité d’exécution des rapports – Connecteurs HADOOP, MongoDB… – Fonctionnalités Map Reduce – Fonctionnalités massivement parallèles – Traitement et analyses de données non structurées
  19. 19. © 19 Analyse & Exploration Plus que la représentation graphique, ces outils sont capables d’offrir des procédures d'analyses standards afin de créer ou d'enrichir le contenu analytique, les visualisations et les applications. À celles-ci se sont ajoutées des techniques nouvelles : •Le crowdsourcing: remontée via les réseaux sociaux de données ou d’informations suite à un appel à contribution, •l’analyse de sentiments •l’analyse de réseaux: techniques permettant d’identifier des leaders d’opinion et leur pouvoir de prescription dans des réseaux sociaux en particulier Les techniques traditionnelles du data mining se sont affinées avec les outils de Data Visualization: •l’A/B/N testing, •les associations, •les classifications, •le clustering, •les réseaux neuronaux, •les algorithmes génétiques ou les prévisions temporelles.
  20. 20. © 20 SOMMAIRESommaire 1. Présentation de Soft Computing 2. Définition de la Data Visualization 3. Les apports de la Data Visualization 4. Les principaux acteurs du marché 5. Best practices pour choisir son outil 6. Conclusion
  21. 21. © 21 Le Gartner, une cartographie de référence sur les plateformes BI  L’évaluation du Gartner porte sur l’ensemble des dimensions d’une plateforme de Business Intelligence et pas uniquement sur le périmètre data visualization.  On y retrouve donc près de 20 critères relatifs à l'analyse et la diffusion d'informations, ainsi qu'à leur intégration.
  22. 22. © 22 Une présentation générale d’un panel d’outils de Data Visualization Leaders sur le marché Acteurs traditionnels Challengeurs
  23. 23. © 23 Synthèse globale « Outils user très orienté Data Visualization » « User friendly, Très rapide à déployer » « Ergonomie très agréable » Leaders sur le marché « Outils intéressants pour analyses poussées» « Industrialisation facilitée dans la BI d’Entreprise» « Outils très complets » Acteurs traditionnels « Outils intéressants pour des analytics poussées et prédictives» « Outils pouvant traiter de gros volumes de données » « Outils intéressants et à un prix compétitif » Challengeurs
  24. 24. © 24 SOMMAIRESommaire 1. Présentation de Soft Computing 2. Définition de la Data Visualization 3. Les apports de la Data Visualization 4. Les principaux acteurs du marché 5. Best practices pour choisir son outil 6. Conclusion
  25. 25. © 25 Une représentation visuelle des règles essentielles Histoire Usages Cible Pragmatique POC Connaissance des outils ROI Empirisme Méthodologie Contexte
  26. 26. © 26 Nos règles d’or sur le choix d’un outil de DataViz !  Il faut maitriser l’existant,  Il faut connaître l’usage que l’on fera de l’outil, les objectifs visés,  Il faut connaître les avantages et inconvénients de chaque solution,  Il faut tester des solutions éligibles dans un environnement contextualisé,  Il faut une décision portée par les utilisateurs, (à minima une co-décision DSI et métiers)  Il faut accompagner le changement de façon pertinente et efficace. Une recommandation issue de nos expériences Le POC : un élément de sécurisation du projet.
  27. 27. © 27 Mais quoiqu’il en soit …
  28. 28. © 28 SOMMAIRESommaire 1. Présentation de Soft Computing 2. Définition de la Data Visualization 3. Les apports de la Data Visualization 4. Les principaux acteurs du marché 5. Best practices pour choisir son outil 6. Conclusion
  29. 29. © 29 SOMMAIRESommaire 1. Présentation de Soft Computing 2. Définition de la Data Visualization 3. Les apports de la Data Visualization 4. Les principaux acteurs du marché 5. Best practices pour choisir son outil 6. Conclusion A. Ce qu’il faut retenir du séminaire B. Comment Soft Computing peut vous accompagner ?
  30. 30. © 30 Un décisionnel en cohérence avec les nouveaux modes de consommation et d’accès aux données La bonne information Au bon moment Dans la bonne forme N’importe où N’importe quand Pour la bonne personne Data quality Gouvernance MDM BI anywhere Cloud Mobile Temps réel Big Data In memory BI self service Collaborative Visualisation
  31. 31. © 31 Quelques facteurs clés de succès Mettre en place un processus de collecte, analyse et représentation des données viable dans le temps, mais aussi suffisamment souple pour intégrer facilement de nouvelles données Choisir les outils adéquats en fonction des enjeux métiers, du contexte applicatif et technique, de la maturité des utilisateurs, de leurs compétences statistiques, … Démarrer sur des périmètres réduits, sur des Proof-of-Concept (POC), pour apprendre Instaurer une gouvernance des données et mettre en œuvre un pilotage de la qualité des données Accompagner le changement, et construire une relation de confiance entre DSI et métiers Respecter les contraintes en termes de légalité et de confidentialité, surtout pour les usages grand public
  32. 32. © 32 SOMMAIRESommaire 1. Présentation de Soft Computing 2. Définition de la Data Visualization 3. Les apports de la Data Visualization 4. Les principaux acteurs du marché 5. Best practices pour choisir son outil 6. Conclusion A. Ce qu’il faut retenir du séminaire B. Comment Soft Computing peut vous accompagner ?
  33. 33. © 33 Un accompagnement possible à chaque étape du projet Identification et qualification du besoin Etude d’opportunité Conception Mise en œuvre Appropriation Utilisateurs Comment rendre nos reportings plus explicites et mes analyses plus pertinentes ? Quelle intégration ? Le cloud ? Quel ROI pour un outil de Data Viz? Quel outil pour mon usage ? Quelles représentations pour chaque reporting ? Quelles données utilisées ? Cette représentation est-elle conforme ? Les données sont- elles pertinentes ? Comment m’assurer de la bonne compréhension et du bon usage de mon reporting ?
  34. 34. © 34 Un accompagnement possible à chaque étape du projet Identification et qualification du besoin Etude d’opportunité Conception Mise en œuvre Appropriation Utilisateurs Collecter les usages Benchmarker des solutions Décrire la cible, Maquetter Valider le livrable Accompagner le changement Pilotage
  35. 35. © 35 Nos atouts Notre continuum des services : métiers, MOA et IT Le profil de nos consultants Nos nombreuses missions dans le domaine de la BI et dans de nombreux secteurs d’activités (banque, retail, services, télécom, …) Nos méthodologies et nos templates de mission largement éprouvés

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