Salon de la Finance le 24 Avril 2017 Conférence Big data au salon de la finance à Marseille Animée par : Abdessatar Hammedi Practice Manager Big data chez Maltem Consulting Group

1. Business Performance & Innovation Digitale
Salon de la FinanceSalon de la FinanceSalon de la FinanceSalon de la Finance
24 Avril 2017
Abdessatar Hammedi, Practice Manager BI et Big Data

2. 2
MALTEM : éléments clés
€72M
MOA 55%
Centres de services
et forfaits
40 %
Nos interventions
De la réflexion stratégique à la mise en œuvre
opérationnelle des organisations et des
systèmes d’information
IT 45%
Assistance Technique
60 %
Paris, Lille, Bidart,
Bruxelles, Luxembourg,
Singapour, Hong Kong,
Maltem Consulting Group
Nos PracticesNos implantations
Conseil en
organisation
et
Assistance àAssistance àAssistance àAssistance à
MaitriseMaitriseMaitriseMaitrise
d’Ouvraged’Ouvraged’Ouvraged’Ouvrage
des SIdes SIdes SIdes SI
Conseil,
conception et
intégration de
solutionssolutionssolutionssolutions
digitales,digitales,digitales,digitales,
opensource etopensource etopensource etopensource et
mobilesmobilesmobilesmobiles
Conseil,
conception et
intégration de
solutions desolutions desolutions desolutions de
DataDataDataData
ManagementManagementManagementManagement
Conception et
mise en place de
servicesservicesservicesservices
managés demanagés demanagés demanagés de
contrôle descontrôle descontrôle descontrôle des
performances ITperformances ITperformances ITperformances IT
MALTEM DIGITAL DATA
Management
Monitoring
Performances

3. Révolution
Le Big Data transforme en profondeur le monde de
la Banque et de l’Assurance
WHAT WE KNOW
THE REST
BIG DATA

4. Chacun de nous. Partout. Connecté.

5. Les IoT
100 milliards IP100 milliards IP100 milliards IP100 milliards IP
2013
10 mds
2020
30 mds
2025
100 mds
Nombre d’objets connecté dans le monde

6. Croissance explosive de la data
90%
«««« dededede l’ensemblel’ensemblel’ensemblel’ensemble desdesdesdes donnéesdonnéesdonnéesdonnées dudududu
mondemondemondemonde ontontontont étéétéétéété crééescrééescrééescréées cescescesces deuxdeuxdeuxdeux
dernièresdernièresdernièresdernières annéesannéesannéesannées »,»,»,»,
StephenStephenStephenStephen GoldGoldGoldGold d’IBMd’IBMd’IBMd’IBM

7. La troisième révolution industrielle est en marche : celle des données et de
leur traitement.
Etude IDC-EMC
Po
1015
Eo
1018
Zo
1021

8. La data, nouveau pétrole du 21ème siècle
« Ce n’est pas celui qui a le meilleur
algorithme qui gagne. C’est celui qui
a le plus de données »
Les sociétés du numérique mieux
valorisées que les entreprises
traditionnelles

9. Les GAFA
La mission de Google : Organiser les
informations à l’échelle mondiale
pour les rendre accessibles et utiles à
tous
1 milliard de sites1 milliard de sites1 milliard de sites1 milliard de sites
1000 milliards de pages1000 milliards de pages1000 milliards de pages1000 milliards de pages
La mission de Faceboock :
rendre le monde plus ouvert
et plus connecté
1,6 milliards d’inscrits1,6 milliards d’inscrits1,6 milliards d’inscrits1,6 milliards d’inscrits
4,7 milliards de4,7 milliards de4,7 milliards de4,7 milliards de
contenus/jourcontenus/jourcontenus/jourcontenus/jour
1111erererer media du mondemedia du mondemedia du mondemedia du monde
L’informationL’informationL’informationL’information
Les relationsLes relationsLes relationsLes relations
La mission d’Apple consiste à adapter la
machine à l’homme
LesLesLesLes machinesmachinesmachinesmachines
1 milliard terminaux iOS1 milliard terminaux iOS1 milliard terminaux iOS1 milliard terminaux iOS
It's our goal to be Earth's most
customer-centric company, where
customers can find and discover
anything at Amazon.com
Les transactionsLes transactionsLes transactionsLes transactions
250 millions de clients250 millions de clients250 millions de clients250 millions de clients
400 articles400 articles400 articles400 articles
commandés/seccommandés/seccommandés/seccommandés/sec

10. Répartition Map Assortiment Reduce
(banque,1)
(banque,1)
(banque,1)
(assurance,1)
(assurance,1)
(crédit,1)
(crédit,1)
(prêt,1)
(banque,3)
(assurance,2)
(crédit,2)
(prêt,1)
(banque,3)
(assurance,2)
(crédit,2)
(prêt,1)
Hadoop, mapreduce
Livre 1
Livre 2
Livre 3
(banque,1)
(assurance,1)
(crédit,1)
(banque,1)
(prêt,1)
(assurance,1)
(banque,1)
(crédit,1)

11. VolumeVolumeVolumeVolume
•90% des données ont été créées dans les 2 dernières
années
•Volume quantifiable en zétacotets (1,2 en 2010 à 40 en
2020)
VélocitéVélocitéVélocitéVélocité
•Analyse en temps réel
•Réactivité
•Réduire le time to market
VariétéVariétéVariétéVariété
•Traitements de différents types de flux
•Données non structurées et semi structurées (NoSQL)
•Données internes ou externes
VéracitéVéracitéVéracitéVéracité
????ValeurValeurValeurValeur
????
Big Data: Les 3V
VariabilitéVariabilitéVariabilitéVariabilité
????

12. 3 définitions
Big Data Open Data Chief Data Officer
Désigne des ensembles
colossaux de données
produites par les
personnes et les
entreprises (réseaux
sociaux, internet des
objets, transactions
commerciales, données
médicales et
scientifiques,
informations
scientifiques...).
il s’agit des données
produites par les
collectivités ou les
entreprises et diffusées
sous licence ouverte.
Elles sont alors
accessibles et
réutilisables librement
sans restriction
technique ou juridique
(CDO ou responsable des
données) Il pilote la
gouvernance des données
au sein d’une
organisation et met en
place leur gestion

13. De la donnée à la connaissance
Dans une logique de donner du sens à la donnée pour faciliter une prise de décisionDans une logique de donner du sens à la donnée pour faciliter une prise de décisionDans une logique de donner du sens à la donnée pour faciliter une prise de décisionDans une logique de donner du sens à la donnée pour faciliter une prise de décision
Une fois la connaissance intégrée,
une action peut être réalisée de
manière réfléchie et intentionnelle
BruteBruteBruteBrute InterprétéeInterprétéeInterprétéeInterprétée pour êtrepour êtrepour êtrepour être assimilableassimilableassimilableassimilable Reliée à un contexteReliée à un contexteReliée à un contexteReliée à un contexte
pour lui donner du senspour lui donner du senspour lui donner du senspour lui donner du sens
ActionActionActionActionConnaissanceConnaissanceConnaissanceConnaissanceInformationInformationInformationInformationDonnéesDonnéesDonnéesDonnées
La plus faible valeur c’est la
donnée, … (un couple concept
mesure)
La donnée se transforme en
information lorsqu'elle est
communiquée à un être humain
capable de l’interpréter
l’information interprétée mise
en relation avec d’autres
informations

14. Les Data Stratégies
RéagirRéagirRéagirRéagir
• Mise en place deMise en place deMise en place deMise en place de
mécanismes Machinemécanismes Machinemécanismes Machinemécanismes Machine
Learning ?Learning ?Learning ?Learning ?
PrédirePrédirePrédirePrédire
• Prédire la réactionPrédire la réactionPrédire la réactionPrédire la réaction
DétecterDétecterDétecterDétecter
• Détecter des signauxDétecter des signauxDétecter des signauxDétecter des signaux
faiblesfaiblesfaiblesfaibles

15. Un mot sur le Machine Learning
Branche de l’Intelligence Artificielle
Analyse et construction d’algorithmes capables d’apprendre à partir de données d’entrée
La classification et la régression sont deux types d’apprentissage supervisé
Il est important de garder un test set pour tester l’algorithme sur de nouvelles données
Regrouper les clients ayant les mêmes
caractéristiques / comportements sous
différents angles
Prédiction de ventes, de trafic, de
consommation, ...
ClusteringClusteringClusteringClustering ////
SegmentationSegmentationSegmentationSegmentation
PrédictionPrédictionPrédictionPrédiction RéseauxRéseauxRéseauxRéseaux de neuronesde neuronesde neuronesde neurones

16. Maltem Consulting Group
Les atouts des banques
Au quotidien, les banques
collectent de nombreuses
informations sur les
comportements de leurs clients
INTERNETINTERNETINTERNETINTERNET
CENTRE D’APPELCENTRE D’APPELCENTRE D’APPELCENTRE D’APPEL
PAIEMENT PAR CARTEPAIEMENT PAR CARTEPAIEMENT PAR CARTEPAIEMENT PAR CARTE
(Magasin, Mobile, Internet)
CONSULTATION DECONSULTATION DECONSULTATION DECONSULTATION DE
COMPTECOMPTECOMPTECOMPTE
En ligne, GAB/DAB)
COURRIERCOURRIERCOURRIERCOURRIER

17. Maltem Consulting Group
A quoi sert le big data dans le secteur bancaire ?
Optimiser l’offreOptimiser l’offreOptimiser l’offreOptimiser l’offreApprofondir la relation ClientApprofondir la relation ClientApprofondir la relation ClientApprofondir la relation Client
Augmenter le taux de conversion des clients
Le canal de connexion avec le client (cross-canal)
Préconisation d’offres à envoyer ou d’actions à mener
(NBA/ NBO)
Affiner la connaissance client et la segmentation
Personnalisation des messages
Customer Churn
FraudeFraudeFraudeFraude
Lutter contre la fraude
LE PREMIER ENJEU RESIDE DANS LA CAPACITE A EXPLOITER LES DONNEES
!!!!

18. Maltem Consulting Group
Francisco
González
– CEO de
BBVA –
Les banques traditionnelles
Bill
Gates
Richard
Fairbank -
CEO Capital
One
"Banking is necessary ;
banks are not"
« …d’ici 10 ans et à l’échelle mondiale, peut-être
seulement une centaine d’acteurs bancaires
suffisamment forts résisteront à cette déferlante
numérique. »
« Nous allons avoir besoin de penser plus comme des
entreprises de technologie et peut-être un peu moins
comme des banques »

19. Maltem Consulting Group
Ces menaces nouvelles qui planent sur les banquesCes menaces nouvelles qui planent sur les banquesCes menaces nouvelles qui planent sur les banquesCes menaces nouvelles qui planent sur les banques
Data,
Crowd,
User Experience

20. Lending
Le big data, arme secrète des Fintechs
8,3
Milliards $Milliards $Milliards $Milliards $
2016201620162016

21. Données et technologie : Oscar donne un coup de vieux à tous les assureursDonnées et technologie : Oscar donne un coup de vieux à tous les assureursDonnées et technologie : Oscar donne un coup de vieux à tous les assureursDonnées et technologie : Oscar donne un coup de vieux à tous les assureurs
Avec une offre d’assurance santé basée sur la prévention plutôt que sur le
remboursement, Oscar est une startup qui combine des données et des outils
technologiques offerts au client. Deux ans d’existence, déjà 200 millions de
dollars de revenu annuel, et une valorisation de 1111,,,,5555 milliardmilliardmilliardmilliard dededede dollarsdollarsdollarsdollars. Oscar
“überise” le marché de l’assurance santé !
Comment le Big Data révolutionne l'assurance: OSCAR

22. Lemonade
«Lemonade»: Contracter une assurance en 90 secondes et payer les frais d’un
sinistre en trois minutes.
Comment le Big Data révolutionne l'assurance: Lemonade

23. Les Produits / les services La Relation Client Les Process Images
Les axes de transformation
1 2 3 4

24. Maltem Consulting Group
Nouvelle Méthode de gestion des données
ModèleModèleModèleModèle existantexistantexistantexistant
Copie des données vers les applications
ModèleModèleModèleModèle ciblecibleciblecible
Amener les applications aux données
ProcessProcessProcessProcess----centriccentriccentriccentric
Cas d’utilisation :Cas d’utilisation :Cas d’utilisation :Cas d’utilisation :
• Données structurées principalement
• Données internes
• Données importantes
• Copie multiple des données
DataDataDataData
InformationInformationInformationInformation----centriccentriccentriccentric
Cas d’utilisationCas d’utilisationCas d’utilisationCas d’utilisation
Toutes les donnéesToutes les donnéesToutes les donnéesToutes les données::::
Multi structuréesMulti structuréesMulti structuréesMulti structurées
Internes & externes deInternes & externes deInternes & externes deInternes & externes de
tous types.tous types.tous types.tous types.
App
App
App
App
App
App
Data
Data
Data
Data
Réduire les coûtsCasser les silos pour
libérer les données
Traiter un volume de
données plus important
Augmenter les axes d’analyse et
gagner en agilité
Travailler dans un environnement Big Data

25. Agilité MVP
Méthodologie: Pour vos initiatives Big Data l’agilitél’agilitél’agilitél’agilité est la clé
Time to market

26. Protection des données le paradoxe
des utilisateurs internet considèrent que le protection de leur identité est menacée
par l’exploitation massive des données
considèrent qu’ils en retirent de grands avantages pratiques
BCG, The value of our digital identity, 2015
67%
63%

27. Règlement européen: GDPR
Objectif général du règlement « Redonner aux
citoyens le contrôle de leurs données
personnelles, tout en simplifiant l’environnement
réglementaire des entreprises »
14 avril 2016
Adoption par le parlement
européen
14 24 25
24 mai 2016
Publication au JO de l’UE
25 mai 2018
Application directe
«««« GDPR n’interdit rien mais encadre toutGDPR n’interdit rien mais encadre toutGDPR n’interdit rien mais encadre toutGDPR n’interdit rien mais encadre tout »»»»

28. RESPONSABILITERESPONSABILITERESPONSABILITERESPONSABILITE
RENFORCEERENFORCEERENFORCEERENFORCEE
SANCTIONSSANCTIONSSANCTIONSSANCTIONS
ACCRUESACCRUESACCRUESACCRUES
Régime de responsabilité applicable aux responsables de
traitement et aux sous-traitants
jusqu’à 20.000.000€ Amendes administratives 4% du CA
mondial total de l’exercice précédent pour les entreprises
Responsabilité et sanctions

29. Principales mesures du RGPD
Identification des
données personnelles
dans le SI
Consentement clair et
explicite à la collecte
des données
droit à la portabilité
des données
Accès facilité de la
personne à ses données
Création des délégués à
la protection des données
(Data Protection Officer)
droit à la portabilité
des données
droit à la limitation du
traitement et droit à la
portabilité des données

30. APIs
les API comme support de droit

31. “software is eating the world”
Marc Andreessen

32. pour votre attention
MERCI

33. Maltem consulting
PHONE: +33 (1) 77 78 13 02 / +33 (6) 68 96 30 40
EMAIL: ahammedi@maltem.com
8 place du Marché,
92 200 Neuilly-sur-Seine
Conférence animée par :
Abdessattar Hammedi