Small Data – Smart People
Small Data Paris
#2
Small Data?
• en opposition au Big Data
– cf. Gartner Hype Cycle
• critères de différenciation :
– les modalités d’acquisi...
Small Data
données métiers et processus
– gestion de la production
(location de matériel,
planification de visites,
exploi...
QUE FAIT-ON AUTOUR
DE LA DATA ?
consulter
Organiser
Catégoriser
Simplifier
Hiérarchiser
Mettre en relation
Ordonner
Modéli...
QUELLE STRATEGIE ?
• Séquentiel ?
–cahier des charges, réalisation, tests, validation, mise en
production
• Incrémental ?
...
« un anneau pour les gouverner tous »
VS.
« petites solutions connectées »
• Idéal, mais souvent un
mythe (penser « itérat...
QUELS CRITERES POUR
CHOISIR UN OUTIL ?
flexibilité/évolutivité vs. stabilité
gestion des relations
facilité de prise en ma...
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LA BASE DE DONNEES EST LA
SOLUTION, MAIS…
TABLEURS
non adaptés
pourtant la solution la plus populaire
CRM & ERP
& soluti...
QUELLE EST LA
SOLUTION IDÉALE ?
NOTRE PHILOSOPHIE
l'expert métier veut et doit être
autonome dans la structuration et la
gestion de ses données
gestion des commandes
et factures
gestion forestière analyse de données
télécom
gestion de programmes
immobiliers complexe...
RESTEZ CONCENTRÉ SUR VOTRE MÉTIER
organisez naturellement vos données
analysez et explorez vos données
un seul outil, tout...
NOTRE OFFRE
à partir de 4,99€/utilisateur/mois
modules d’extension disponibles
conseil et formation
KADATA
kadata.in
@kadata_app
Small Data Paris #3
27 mai @DojoBoost
Small Data Workshop #FenS
16 Juin @NUMA
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Small data paris #2

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Présentation Small Data Meetup #2
Deuxième session augmentée où nous présentons les enjeux du Small Data pour les entreprises. Après la vague du Big Data, il était temps de remettre un nom sur ce que nous faisons quotidiennement avec les données.
Plus d'infos sur les meetups autour du Small Data sur http://www.meetup.com/Small-Data-Paris/

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  • Le Small Data n’est pas nouveau. En 2013, Gartner positionnait le Big Data au sommet de la vague du Hype Cycle. Le concept de Small Data s’est construit face aux premières désillusions du Big Data, quand on s’est rendu compte que passer au Big Data ne reglait pas tout.


    modalités d’acquisition
    sensors, metadata, logs, social media, video/images/sounds...)

    Sources:
    Interne/ externe à l’entreprise


    Small data group:
    accessible
    understandable
    actionnable

    Reduced data?

    Toute entreprise tire un avantage à structurer ses données. Chaque métier nécessite une organisation de données différentes.
  • Qu’est ce que ça peut être?



    Toute entreprise tire un avantage à structurer ses données. Chaque métier nécessite une organisation de données différentes.

    Où est l’expertise?
  • La donnée suit un parcours.

    Le point de départ, c’est bien la donnée stricto sensu.
    D’où vient elle?
    Saisie manuelle suite à une action (appel téléphonique, planification…)?
    import d’un fichier ?


    Pourquoi faire?
    consulter l’information (pouvoir la retrouver, la rechercher)
    analyser la donnée

    Sur le chemin, nous faisons de nombreuses autres actions

    Comment faire pour gérer ce processus?
  • On a 3 grandes approches autour du small data dans une entreprise

  • La solution unique est une approche que l’on retrouve beaucoup plus souvent qu’on ne le pense:
    Il me faut un ORACLE, il me faut un SAP

  • At this point, you know you need a database because your data is not a simple table. It’s not 2 dimension. That’s sad because the only tool you know is Excel. You love it because you know how to use it and sometimes you make wonderful things with it, but in the same time you hate it. Simply because it is NOT the right tool to work with data. You know that database software like Access or filemaker exists, but they are too technical. Once you heard about ERP and CRM but you realize quickly that they are big and expensive machines, not so flexible, and it won’t meet your needs!

  • ----- Notes de la réunion (29/01/15 20:07) -----
    IL manque l'aspect "consolidation" des données. Potentiellemnt la connexion entre big data et small data



    Listes simples, listes hiérarchisées
  • As a former Town Planning Consultant, I used to struggle with data. Data that I collected myself, databases from Local Authorities or OpenData repositories. I used many many different tools, I used 5% of their functionnalities.
    It’s surprising that the wave of big data and open data put in the background what we were actually doing everyday: trying to put data together to help us in everyday tasks. I realised I was not the only one in this situation. Sociologists, environmentalists, managers in many different fields such as real estate, jewelry, forest management, accountants, datajournalists, and so on. So many people creates data, collect and analyse data everyday.
  • So what is the solution? With Kadata we offer you a software to let you organize everything in one place. It’s just one tool so you stay focused on your business from the creation of the data itself to the analysis and exploration. It’s a great tool to work even in small team and to share data with clients.
  • Plans start at 4.99€/user/months, and extension modules are available if you want to enhance kadata with connectivity to other services like gmail contacts, dropbox, agenda etc.
    We also provide consulting and training. In our B2B model, it’s a very powerfull way to attract more constumers.
  • Well, this is the end of the presentation. My name is Thomas BROSSET and I’m the co-founder of Kadata.
    If you want to discuss more about Small Data Management, we organize a monthly meetup. Next one is the 1st of April. If you want to improve your knowledge on every facets of data (either big, small, smart, open, etc.) and dataviz, I encourage you to check the Executive Mastère of the Media School Group where you’ll find us again.
  • Small data paris #2

    1. 1. Small Data – Smart People Small Data Paris #2
    2. 2. Small Data? • en opposition au Big Data – cf. Gartner Hype Cycle • critères de différenciation : – les modalités d’acquisition ? – les sources ? – le volume ? – la centralisation ? • smart data ? frictionless data ? open data ? reduced data ?
    3. 3. Small Data données métiers et processus – gestion de la production (location de matériel, planification de visites, exploitation forestière…) – produit per se (rapport d’analyse…) données de gestion interne – portefeuille clients / projets – ressources humaines – comptabilité, gestion des frais cœur de métier forte Valeur Ajoutée identité de l’entreprise expertise externe solutions existantes testées et validées non spécifique
    4. 4. QUE FAIT-ON AUTOUR DE LA DATA ? consulter Organiser Catégoriser Simplifier Hiérarchiser Mettre en relation Ordonner Modéliser Articuler Améliorer la qualité Supprimer des redondances Faciliter la validation Limiter les risques d’erreurs SaisirRenseignerImporter Analyser Représenter faire des graphiques partager rechercher filtrer Consolider
    5. 5. QUELLE STRATEGIE ? • Séquentiel ? –cahier des charges, réalisation, tests, validation, mise en production • Incrémental ? –Comptabilité, puis achats, puis ressources humaines, puis production • Itératif ? –succession de versions opérationnelles qui suivent le rythme d’identification des besoins
    6. 6. « un anneau pour les gouverner tous » VS. « petites solutions connectées » • Idéal, mais souvent un mythe (penser « itératif ») • difficile d’avoir le meilleur sur chaque segment SOLUTION UNIQUE SOLUTIONS MULTIPLES • rupture de la chaine de travail potentiellement coûteuse – standards? – automatisable? • Le « meilleur » sur chaque segment – risque de complexité accrue – formation nécessaire
    7. 7. QUELS CRITERES POUR CHOISIR UN OUTIL ? flexibilité/évolutivité vs. stabilité gestion des relations facilité de prise en main coût interopérabilité/accessibilité des données collaboration analyse/tableaux de bords
    8. 8. ? LA BASE DE DONNEES EST LA SOLUTION, MAIS… TABLEURS non adaptés pourtant la solution la plus populaire CRM & ERP & solutions sur mesure chers/rigides (formation / adaptation) SGBD lourdes / compliquées
    9. 9. QUELLE EST LA SOLUTION IDÉALE ?
    10. 10. NOTRE PHILOSOPHIE l'expert métier veut et doit être autonome dans la structuration et la gestion de ses données
    11. 11. gestion des commandes et factures gestion forestière analyse de données télécom gestion de programmes immobiliers complexes Julie, auto-entrepreneure Yves, gérant de TPE Sophia, consultante télécom Hamed, agent immobilier Small DataAU CŒUR DE TOUTES LES ORGANISATIONS
    12. 12. RESTEZ CONCENTRÉ SUR VOTRE MÉTIER organisez naturellement vos données analysez et explorez vos données un seul outil, toutes vos données une chrome app utilisable hors-ligne collaboration et partage KADATA
    13. 13. NOTRE OFFRE à partir de 4,99€/utilisateur/mois modules d’extension disponibles conseil et formation KADATA
    14. 14. kadata.in @kadata_app Small Data Paris #3 27 mai @DojoBoost Small Data Workshop #FenS 16 Juin @NUMA meetup.com/Small-Data-Paris/ Executive Mastère Data Strategy

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