Soirée de lancement du blog et du livre blanc big data - Business & Decision

Soirée VIP « Du Big Data au Big Business »
Lancement Blog et Livre Blanc
6 Octobre 2014
Réseau : ME30-Stf
Mot de passe : BIGDATAVIP
#VIPBD / @BD_Group

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Live-twittez la conférence sur le hashtag
#VIPBD
Le Twittos B&D : @BD_Group
06/10/2014
#VIPBD Soirée VIP de lancement du Blog et du Livre Blanc

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1.5 raisons pour lesquelles les Big Data ne sont pas une mode
2.Retours d’expérience Terrain
3.Les perspectives du Big Data et du Prédictif pour le Marketing et les Social Media
4.Lancement du Blog et du Livre Blanc
Agenda
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Définition des Big Data
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1.Pas une nouveauté... un aboutissement
2.Pas un buzzword… un produit du terrain
Les Big Data ne sont pas une mode
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3.Répond à une problématique métier (marketing, prévention, personnalisation etc.)
4.Révolution aussi importante que celle d’Internet, aboutie après plus de 70 ans d’informatique
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5.La mesure vient avant l’usage, donner un sens à des objets connectés nous en sommes juste au début
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Agenda
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9 Ambition
•Participer de l’intérieur à la construction et à la maturation des écosystèmes Big Data
−R&D
−Appropriation en amont des nouveaux usages et nouvelles technologies
−Engagement dans une démarche de co-création entre entreprise, laboratoire de recherche et intégrateur
•Démontrer un leadership sur le traitement des données de masse
•Proposer aux entreprises des voies d’accès Big Data qui soient préparées et simplifiées Projets
•En cours : Datalyse
•Sur la rampe de lancement :
−Objets connectés et Big Data
−Santé & Big Data
Projets d’innovation
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10 Pilotage de processus
•Efficience énergétique : identification des anomalies de fonctionnement d’un Datacenter par la collecte, le traitement et l’analyse des données issues de nombreux capteurs
•Sécurité réseau : détection des anomalies du trafic réseau (LAN/WAN) de centres d’hébergement de données, par la mesure de l’écart aux empreintes de comportements normaux et anormaux (attaques, latences, saturation) Linked Open Data
•Restitution multimédia des données ouvertes d’un Etablissement Culturel rendues propres et enrichies avec des données de l’IGN et de l’INSEE Retail
•Analyse des comportements d’achat des clients sur la base des tickets de caisse Digital Marketing
•Analyse des parcours client sur les sites e-Commerce à partir des traces applicatives dans un objectif d’optimisation
DATALYSE : Les cas d’usage
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11 Composants prototypés de traitement Environnement technique
•Plateforms as a Service (PaaS) hébergées dans un Cloud privé chez EOLAS
•Ecosystème Hadoop 2 (distribution Cloudera versions 4 et 5)
•Solutions Open Source complémentaires
•Composants spécifiques (appelés « Datalyseurs ») issus des travaux de recherche et respectant les critères d’interopérabilité, de réutilisabilité et d’ouverture
DATALYSE : Méthode et outils
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12 Objets connectés du Bâtiment Intelligent et Big Data :
Solutions d’ensemble pour le Monitoring complet du Bâtiment
•Efficacité énergétique
•Lien avec les Smart Grid
•Maintien à domicile Santé et Big Data :
Solution d’accompagnement du traitement d’une maladie chronique
•Organisation et suivi d’une cohorte
•Analyse sémantique des messages
•Enrichissement de la base de connaissances / Croisement avec les bases Santé
•Recommandation temps réel vers le patient, ...
Les autres projets d’innovation
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Gestion d’un parc de véhicules Analyse des usages et éco-conduite Les enjeux du projet
•Calculer des indicateurs d’analyse de tournées et d’éco conduite
•Exploiter les données en provenance des boitiers des véhicules électriques
•Trouver les corrélations entre les différentes données
•Anticiper l'augmentation exponentielle des données des véhicules
•Fiabiliser les données en excluant les données aberrantes Quelques données
•40 000 véhicules actifs (4 roues)
•Données détaillées au trajet (entre 2 arrêts) pour les véhicules électriques
•45 000 immobilisations de véhicules d'au moins 1 journée sur les 4 dernières années
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Agenda
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15 Années 1990 : Explosion du CRM et de la centralisation des données client, la vision 360° du client est au coeur des enjeux Années 2000 : Explosion de l’internet et du e-Commerce, le canal e-Commerce s’ajoute comme un canal de vente à part entière Années 2005 : Explosion des canaux internet, Google Adwords, Bannières, retargetting, Emailing, webanalytics Année 2010 : Explosion du marketing digital et du mobile, le web devient le point de rencontre des canaux digitaux fixe et mobile Année 2015 : Internet des objets et objets connectés
Un peu d’histoire pour comprendre le futur
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L’effet sur les données de la multiplication des canaux Web
Site Mobile
Site Internet
Gestion de campagnes
Pub en ligne
Pub Médias
Chargé de Clientèle
Automates et distributeurs
Guichet
Téléconseiller
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Chaque application métier possède aujourd’hui ses propres applications analytiques
Site Mobile
Site Internet
Gestion de campagnes
Pub en ligne
Pub Médias
Chargé de Clientèle
Automates et distributeurs
Guichet
Téléconseiller
Analytique
Analytique
Analytique
Analytique
Analytique
Analytique
Analytique
Analytique
Analytique
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Mais on veut toujours obtenir une vision unifiée des interactions Client
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Prospect
Client
conversion
Cross Selling
Fidélisation
Montée en gamme
Eveil

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19 Dans les années 1990, il y a eu une compétition sans merci entre l’école de l’intelligence artificielle et l’école de la statistique On s’est aperçu que les deux approches avaient plus de points communs que leurs objectifs ne le laissaient présager au départ Les deux approches ont commencé a être considérées comme complémentaires il y a moins de 5 ans Ces deux approches sont en fait les briques de base indispensables pour pouvoir transformer la données en connaissance actionnable
Le Big Data fracturé
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Le même type de dichotomie existe maintenant au sein du Big Data
La partie stockage du Big Data fournit à l'entreprise sa
mémoire interne et externe
La partie analyse du Big Data fournit à l'entreprise
son intelligence
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21 Données Incertaines
•Les données générées par les applications digitales sont pour partie des données incertaines (like, unlike …)
•par opposition à des données transactionnelles traditionnelles factuelles et certaines
•La vision 360° du client nécessite de combiner :
−Les données du marketing digital avec les canaux traditionnelles
−Les données incertaines avec des données certaines
Et un nouveau phénomène fait sa révolution tranquille
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22 Mettre la donnée au coeur de l’organisation Améliorer la satisfaction client Eviter la perte de clients Favoriser la fidélité des clients Mieux réagir face à la compétition Mettre la connaissance client au coeur de l’organisation Réduire ou optimiser les budgets marketing Répondre aux contraintes légales et éviter le SPAM Améliorer les interactions avec le client Exécuter la stratégie du management
Pourquoi les entreprises se lancent-elles dans le Big Data ?
Source : Forrester Août 2012

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24 Il n’y a pas une manière unique de mener un projet Big Data Les deux écueils de base sont :
•Partir d’un objectif trop précis (projet IT classique)
•Partir avec une absence totale d’objectif (projet totalement exploratoire) La phase exploratoire d’un projet Big Data est incontournable Le projet Big Data doit donc être mené comme un projet transverse d’innovation Chaque département de l’entreprise doit participer au projet Il faudra faire dialoguer Statisticiens, Informaticiens, et Marketeurs Le projet doit idéalement être conduit par la direction générale
Big Data et objectif
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25 Deux nouvelles compétences clés :
•Le CDO « Chief Data Officer » :
−C-level, il fait partie du comité de direction
−Il est en charge de la gouvernance des données de l’entreprise
•Le Data Scientist
−Le Data Scientist est celui qui produit la valeur à partie des données
−Multiple compétence : métier, statistique et Informatique
−Capable d’analyser les données, et d’interpréter les résultats d’analyse, et de faire des recommandations tactiques et stratégiques Des projets hautement transverses
•Le Big Data touche à tous les aspects de l’entreprise
•Il pousse les entreprises vers une démarche « marketing Scientifique »
De nouveaux métiers, de nouvelles compétences font leur apparition
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26 L’amélioration de l’expérience client implique l’amélioration de la connaissance client 360° Pas de connaissance client 360° sans Big Data La gestion de l’incertain fait partie intégrante du Big data, c’est une révolution Les pratiques Big Data vont s’harmoniser et se complémenter, on est au début L’internet des objets et le mobile vont encore démultiplier cette tendance Le Big Data n’est pas un processus « One Shot » mais un véritable effort continu de l’entreprise Le ROI du Big data peut être considérable, il peut se chiffrer en millions d’Euros. Le Big Data est l’opportunité pour les marketeurs de rattraper leur marché et de reprendre le contrôle sur leur business Le Big Data est en train d’insuffler une véritable démarche scientifique dans l’entreprise
Conclusion
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des entreprises ont ou vont investir dans le Big Data dans les 2 ans à venir
des entreprises ont déjà déployé des solutions Big Data
Pourquoi « Génération Big Data » ?
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Sept. 2014

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Nous sommes depuis plus de 20 ans un acteur majeur du traitement et de la valorisation du Capital Données des organisations
Le Blog et le Livre Blanc sont les reflets de cette expertise

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Ligne éditoriale
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Visions d’experts
Solutions et Archi
Cas d’usages
Actualité
Big Data
Hadoop / NoSQL
Data Mining
Dataviz

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Lancement du Blog et du Livre Blanc « Génération Big Data »
06/10/2014
blog.businessdecision.com
businessdecision.fr/livreblanc-bd

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