Data Visualisation, Business Intelligence et Big Data
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Data Visualisation, Business Intelligence et Big Data

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Concepts et positionnement de la Data Visualisation appliquée à la Business Intelligence et au Big Data.

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Data Visualisation, Business Intelligence et Big Data Presentation Transcript

  • 1. 11 LA DATA VISUALISATION APPLIQUEE A LA BUSINESS INTELLIGENCE / CONCEPTS ET POSITIONNEMENT Vincent LAGORCE, Practice Manager Groupe Keyrus, Expert Data Visualization et Data Intelligence
  • 2. 22 DESS « Droit et Systèmes d’Information » - UFR INFORMATIQUE - Université Toulouse 1 15 ans au service de la valorisation de la donnée dans la Business Intelligence et les solutions Analytiques – Stratégie solutions et services Data Discovery – Relations éditeurs et partenaires – Mission de cadrage et schéma directeur – Audit & Conseil – Direction de projet Vincent Lagorce Directeur Practice « Data Discovery » Mob : +33 6 99 75 42 65 vincentlagorce@yahoo.fr QUI SUIS-JE ?
  • 3. 33 / LES ENJEUX DE LA REVOLUTION DIGITALE SUR LA BUSINES INTELLIGENCE 90% des ménages seront connectés à Internet en 2017 x 30 Augmentation du volume de données d’ici 5 ans 80% des données Internet sont non-structurées x 5 Les données non structurées croitront 5 fois plus vite que les données structurées La digitalisation du monde personnel et professionnel fait apparaitre les limites de la Business Intelligence traditionnelle face à de nouveaux enjeux : – les rythmes d’exploitation de la donnée – le Cross-Canal – les réseaux sociaux – les Open Data – la mobilité – la nature des données – la volumétrie des données L’évolution de la Business Intelligence est primordiale dans une économie globale aux changements rapides et où les technologies n’ont jamais été plus accessibles. ACCELERATION DE LA DIGITALISATION
  • 4. 44 A tout moment Informations disponibles 24h/24 et 7j/7 Partout N’importe quel lieu devient votre bureau Tout le monde Toute personne possédant un support numérique / LES ENJEUX DE LA REVOLUTION DIGITALE SUR LA BUSINES INTELLIGENCE ACCELERATION DE LA DIGITALISATION
  • 5. 55 / LE GLISSEMENT OPERATIONNEL DE LA BUSINESS INTELLIGENCE 25% est le taux d’adoption de la BI au sein des organisations matures en 2013 75% est le taux d’adoption prévu par les analystes si la BI devenait (enfin) plus opérationnelle 26% Des entreprises on adopté de nouveaux outils Le glissement de la business intelligence vers un modèle plus opérationnel est un catalyseur majeur de sa capacité prescriptive et indirectement de son adoption Descriptif VALEURPERCUE NIVEAU DE SOPHISTICATION Diagnostique Prédictif Prescriptif Glissement opérationnel, valeur, adoption WHAT? WHY? WHAT NEXT ? WHAT TO DO ABOUT IT? ACCELERATION DE LA DIGITALISATION
  • 6. 66 / LE CONSTAT La majorité des solutions décisionnelles sont : – Difficiles à utiliser – Pas assez réactives par rapport aux évolutions des besoins – Avec des temps de réponse trop longs La clé de la fidélisation est de capter et prolonger l’expérience utilisateur – C’est le vécu, le souvenir qu’un utilisateur retient de la solution utilisée Les attentes des utilisateurs sont triples, – Consommer l'information en toute autonomie – Disposer d’un maximum d'interactivité – Avoir une instantanéité des réponses ACCELERATION DE LA DIGITALISATION
  • 7. 77 / DEFINITION GENERALE DATA VISUALISATION INTERPRETABLE PERTINENTE NOVATRICE – Mise en valeurs des données par de nouvelles visualisations graphiques interactives. – Détection des tendances invisibles de prime abord. – Guide le regard vers le plus important pour une prise de décision plus rapide. – L’Image au service du sens ! – Analyse de l’information pas de la données. – Exploration détaillée des données quelque soit la volumétrie. La Data Visualisation est la science ou l’art de représenter des données de façon visuelle afin de rendre les données plus lisibles et compréhensibles.
  • 8. 88 William Playfair (1759 -1823) - Statisticien écossais – Il est le premier à mettre au premier plan l’importance des graphiques – C’est l’inventeur du le graphique circulaire (camembert),le diagramme en bâtons et le diagramme linéaire Joseph Minard (1781 - 1870) - Ingénieur français – Célèbre pour sa carte figurative publiée en 1869 relative aux pertes humaines lors de la campagne de Russie de Napoléon en 1812 qui présente plusieurs variables dans une simple image en 2 dimensions John Tukey (1915 - 2000) - Statisticien américain – Inventeur de la boîte à moustaches (box plot) / BREVE HISTOIRE DATA VISUALISATION
  • 9. 99 Hans Rosling (1948 - ) - Médecin, théoricien, statisticien et conférencier suédois – Présente en 2006 son graphe à bulles animé lors d’une conférence TED (Technology, Entertainment and Design) qui sera visionnée plus de 5 millions de fois (www.ted.com) / BREVE HISTOIRE DATA VISUALISATION
  • 10. 1010 « ACCES AUX DONNEES » Les nouveaux supports permettent d’accéder plus facilement à l’information véhiculée par les données. « ERGONOMIE » Le fondement de la Data Visualisation : Représenter les données de manière visuelle, graphique « RAPIDITE » Les nouveaux moyens de stockage et de visualisation permettent d’accéder rapidement au détail de nombreuses données « PARTAGE » Mode de communication, permettant d’adresser toute l’organisation pour devenir le support de décision et de travail collaboratif. « UNIVERSALITE » La Data Visualisation ne permet pas seulement une compréhension intellectuelle, elle transforme un ensemble de données brutes en une information permettant d’agir / LES BENEFICES DATA VISUALISATION
  • 11. 1111 La data visualisation commence toujours par une collecte de données – Il est souvent nécessaire de manipuler transformer les données brutes – Cette étape n’est pas toujours automatisable (regroupement, transcodification, etc,...) – Il peut s’agir de données non structurées, de données externes (Open Data), etc. La plupart des outils de data visualisation se caractérisent donc souvent par : – une structure de données propriétaire basée sur des technologies in-memory – Une interface d’extraction, de manipulation, de transformation et de présentation des données / PAS DE VISUALISATION SANS DONNEES DATA VISUALISATION
  • 12. 1212 / CRÉER DE LA VALEUR GRACE AUX DONNEES DATA VISUALISATION ET BUSINESS ANALYTICS L’exploitation analytique des big data s’attache à transformer les nouvelles informations en opportunités par des capacités à détecter les signaux au sein du déluge de données. Exemple : Meilleure connaissance des marchés et des clients Capacités prédictives et prescriptives Optimisation de la chaîne de valeur et des business models ► Exploitation du potentiel des données de l’entreprise ► Enrichissement des données de l’entreprise par des données externes ► Grâce à la capacité à détecter des schémas et tendances ► Aller au-delà du next best action ► Capacités permises grâce à l’enrichissement des modèles, lui-même possible grâce à la technologie ► Grâce à la mise en application concrète dans les processus opérationnels ► Appropriation du paradigme passant par une évolution de notre rapport aux données Sans une Visualisation attrayante, il est difficile de tirer profit du Big Data, en particulier pour les utilisateurs métiers
  • 13. 1313 Imaginez un site internet avec des milliers de pages : – Comment faire apparaître un comportement type ? – Comment déterminer un parcours type ? – Comment identifier un taux de clic en fonction de positions des offres ? – Comment comprendre et déterminer un pattern pour un acheteur type ? Imaginez un réseau social ou un réseau d’entreprises : – Comment représenter visuellement un ensemble de connexion ? – Comment identifier les influenceur ? – Comment mettre en évidence les points de passage obligés ? / CRÉER DE LA VALEUR GRACE AUX DONNEES DATA VISUALISATION ET BIG DATA CAPTURER les données pertinentes Créer de la VALEUR Optimiser la PERFORMANCE Exploitation du plein potentiel des données de l’entreprise. Moyen de rendre ces données visualisables et interprétables
  • 14. 1414 / PRINCIPAUX CAS D’UTILISATION DU BIG DATA DATA VISUALISATION ET BIG DATA Etude Big Data de Jaspersoft
  • 15. 1515 / CRÉER DE LA VALEUR GRACE AUX DONNEES DATA VISUALISATION ET BUSINESS ANALYTICS
  • 16. 1616 DATA VISUALISATION OU DASHBOARD / UNE VISION COMMUNE POUR DES FINALITES DIFFERENTES Outils de Dashboarding – Tableaux de bord d’entreprise ou tactiques – Modélisation d’un processus d’analyse – Réalisation par la DSI avec les métiers – Création aisé du design des applications – Analyses intuitives et guidées Outils de Data Visualisation – Analyse personnelle par un analyste métier – Analyses ad hoc avancées et intuitives – Utilisation dans un cadre de BI « Self-service » – Réalisation par le métier et diffusion possible à un niveau départemental (BI tactique) – Exploration et manipulations des données
  • 17. 1717 Quels composants visuels choisir ? L’ergonomie et le visuel sont des composantes essentielles de tout projet de Data Visualisation ou Dasboard / LE CHOIX DE MODE DE VISUALISATION DATA VISUALISATION OU DASHBOARD
  • 18. 1818 / LE CHOIX DE MODE DE VISUALISATION DATA VISUALISATION OU DASHBOARD – Quel est le message que vous essayez de transmettre ? – A quel public la visualisation est-elle destinée ? – Quelles sont les questions de ce public ? – Quelles réponses lui donnez-vous ? – Cette visualisation répond-elle à toutes les questions ? – Les données les plus importantes sont-elles mises valeur ? – Les vues sont-elles intuitives ? – Peut-on comprendre la visualisation en 30 secondes sans informations supplémentaires ? Les données aujourd’hui sont innombrables. Il est très facile de se perdre parmi la multitude de représentations graphiques. Il est essentiel que la visualisation ait un objectif bien défini. Il est important d’être particulièrement sélectif lors du choix parmi les visualisation proposées.
  • 19. 1919 Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms Forrester Wave Self-Service Business Intelligence Platforms DATA VISUALISATION / LES PRINCIPAUX ACTEURS DU MARCHE DE LA BUSINESS INTELLIGENCE
  • 20. 2020 Yellow Square for Data Visulization DATA VISUALISATION / LES PRINCIPAUX ACTEURS DU MARCHE DE LA DATA VISUALISATION Forrester Wave Self-Service Advanced Data Visualization Platform
  • 21. 2121 – Concevoir une solution simple et visuelle par une approche itérative et incrémentale – Maximiser la collaboration – Eviter les effets « Tunnel » – Accompagner les utilisateurs pour les faire adhérer aux nouveaux outils et – Faciliter la conduite du changement – Satisfaire rapidement les utilisateurs – Augmenter la qualité et faire face à la complexité – Augmenter la motivation et l’engagement des individus / UNE NOUVELLE APPROCHE GESTION DES PROJETS DATA VISUALISATION EN MODE AGILE APPROCHE ITERATIVE S’appuie sur la valeur ou vision Coût Calendrier Fonctionnalités SIMPLICITE ADHESION