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Data Breakfast : La transformation digitale à l'heure de la data

Converteo
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Converteo vous présente le support de communication de son Data Breakfast, le RDV dédié à la transformation digitale à l'heure de la data. La matinée est composée de trois tables rondes incluant le retour d'expérience d'entreprises engagées dans leur transformation data sur : - La démocratisation de la data - L'achat média à l'heure de la data - Les vrais apports du Big Data entreprise

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Présentation de l'AUSIM lors des 5èmes assises de la transformation digitale ...
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Data Breakfast : La transformation digitale à l'heure de la data

Notes de l'éditeur

  1. Intervenant : Matthieu Thèmes à aborder : Rappel de l’activité Chiffres clés possibles à communiquer (audience, classement parmi sites e-commerce de tourisme, nombre de transactions, nombre de billets vendus / mn, nombres téléchargements app…)
  2. Omniture : mesurer le trafic sur le site Eulerian : mesurer la performance des campagnes marketing Dart/GPT : Gestion d’affichage des publicités Content Square : Gestion de clickmaps et de scrollmaps Demeter : Outil de mesure de la performance de navigation des utilisateurs
  3. Définir la démocratisation / Quel périmètre ? Collecte / Traitement / Accès / Analyse / Modélisation ? Comprendre dans quelle mesure la démocratisation de la donnée est devenue un enjeu clef au service de vos objectifs et de ceux de l’entreprise… Par exemple, se concentrer sur les analyses à plus forte valeur ajoutée vs. Analyses de 1er niveau gérées par les formations Les objectifs de l’équipe Analytics Répondre aux différents besoins en tracking Etre garant de la qualité de la donnée Evangéliser les équipes Assurer le support sur les outils de Web analyse (Adobe et Eulerian) Former les équipes Apporter un support dans la réalisation d’analyses Réaliser des analyses complexes
  4. Pourquoi VSC a adopté la méthode agile ? Compatibilité avec le sujet data ? Nécessaire pour démocratiser la data ?
  5. L’objectif du Data Democratizator est de fournir aux Feature Team un ensemble d’outils et de process permettant une autonomie dans la gestion du tracking => Cela va éviter ainsi les délais de mise en place, liés aux nombreuses étapes décrites précédemment. Les outils proposés couvriront les besoins suivants : Paramétrage du tracking Documentation et génération de templates du Tag Json Vsca_pageTag Automatisation des tests sur le tracking Un ensemble de webservices pour gérer le paramétrage du tracking, ainsi que l’accès à des métriques simples provenant d’Omniture
  6. Choix de former un grand nombre de collaborateurs aux outils de Web analytics pour permettre l’appropriation de la donnée
  7. Extraits des supports de présentation pour responsabiliser sur la nécessite d’une data de qualité et expliquer son rôle pour l’atteinte des objectifs business
  8. API Adobe vers l’intranet Le travail sur les tableaux de bord (dataviz) et faire circuler la donnée avec les API
  9. Les équipes métier formées pour réaliser les analyses 1er niveau /Immersion dans les équipes via les Data marketing expert/ Les experts peuvent se concentrer sur les formations et les analyses plus pointues Le calendrier d’évènement comme exemple de collaboration et d’échange de data de contexte Autre exemple de projet : segmentation plus lisible pour rendre le marketing plus autonome
  10. Transversalité / Vision / Frein / Moyens
  11. Sans les données, une idée n’est qu’une opinion sans rationalisation Avant nous n’avions pas de données notamment parce qu’on ne savait pas les stocker (exemple de la disquette qui faisait 1.4 Mo) Maintenant il existe des systèmes qui peuvent stocker des volumétries monstrueuses et du coup des données on en a beaucoup Voici pourquoi il faut démocratiser la donnée
  12. On peut stocker n’importe quel type de données dans des volumes énormes Et possibilité de scalabilité facile notamment grâce au cloud Le déployement d’hadoop est facile (distribution, cloud) Avec dataproc, monter un cluster se fait en 90 sec ! Pour démocratiser la donnée il faut déjà pouvoir la stocker quelques soit sa forme
  13. On peut processer plusieurs TB voir des PB dans des temps records quelques dizaines de secondes (Exemple bigquery 30 sec pour 15 TB processés) Et possibilité de faire du temps réel (architecture lambda, spark streaming/kafka, etc.) attention à son utilité (exemple chaine de vêtement qui analyse toutes les heures les ventes et qui peut être amené à surréagir face à un épiphénomène) La technologie n’est donc plus un problème Pour démocratiser la donnée, il faut pouvoir l’interroger et la manipuler à volonté et facilement
  14. Et les coûts de stockages on drastiquement diminuer grâce à l’utilisation de commonware (anecdote serveur oracle aphm) Le cloud permet de maitriser/monitorer facilement les coûts. Permet aussi de diminuer la demande de compétences internes, de s’adapter à son marché (si il y a un pic on augmente, si il y a un creux on diminue)
  15. Le désilotage, ce n’est pas un projet it mais un projet métier avant tout. On conseil de procéder par étape, en fonction des use cases à déployer Un projet data lake, ne signifie pas la centralisation de l’ensemble des données au même endroit. Ce genre de projet est voué à l’échec, il n’apporte pas de valeur parce que c’est inexploitable Le big data est devenu un enjeu métier ! Pour démocratiser la donnée, il faut arriver à la dompter, la gouverner
  16. Les données restent au cœur du système Il faut ranger ses données et surtout bien documenter les métadonnées (Qui a généré cette donnée, quand est-ce qu’elle a été généré, quoi qu’est ce que c’est) Différents types de données : Données structurés (transactionnels, etc.) Données semi-structurés (logs systèmes, etc.) Données non structurés (pdf, audio, etc.) Et il faut la retravailler : les logs systèmes, la durée d’une session n’existe pas (c’est un différentiel, potentiellement pas la même définition pour tout le monde) La démocratisation de la donnée, passe par son mangement
  17. Avoir des données est fondamental, mais il faut aussi trouver des moyens de les exploiter à leur plein potentiel et trouver des projets quickwin à fort ROI Use cases possibles : - Réduction des coûts - Amélioration de l’existant Nouveaux services Démocratiser la donnée se traduit par des projets à fortes valeurs ajoutées