Retrouvez l'intégralité de la présentation commune de Dataiku et Coyote sur la "Valorisation des données". Cette présentation a été réalisée dans le cadre du Symposium du 04 Juin 2015, organisé par le Club Urba-EA et le Club Pilotes de Processus. Plus d'informations sur www.dataiku.com

1. 4 juin 2015
« Valoriser les données »
Coyote / Dataiku

2. Janvier 2013
Création de Dataiku
Février 2014
Version 1.0 de DSS
10 clients dont Parkeon et
PagesJaunes
Janvier 2015
20 employés
30 clients
Levée de fonds annoncée
Version 1.4 de DSS
Mai 2015
Version 2.0 de DSS
36 employés
Ouverture d’un bureau à NYC
Décembre 2015
50 employés
80 clients
Dataiku, éditeur de Data Science Studio

3. Data Science Studio, pourquoi ?
Vos solutions
métiers
Vos données
brutes
pour construire ses services prédictifs
en environnement Big Data
pour toute l’équipe data,
des débutants aux experts
pour Business Analysts et
Data Scientists
Logiciel all-in-one Plateforme web collaborative Outil visuel et transparent

4. Connecter, intégrer
et préparer
Analyser, visualiser
et prédire
Packager, déployer
et automatiser
Un logiciel all-in-one pour créer vos propres solutions prédictives et orientées données.
DSS c’est :
Data Science Studio, c’est quoi ?

5. Inventeur du système connecté d’aide à
la conduite
Premier système d’alerte communautaire
10 ans d’existence déjà !
Qui est Coyote ?

6. 1,6 M d’appareils vendus
Chiffre d’affaire >100 M€ sur 2014
+82% depuis 2010
Qui est Coyote ?

7. Qui est Coyote ?
Boitiers
Applications smartphones
Solutions embarquées

8. 4,8 M d’utilisateurs interconnectés
25 000 signalements en moyenne partagés
chaque heure
75% des remontées concernent les
perturbations routières
Qui est Coyote ?

9. Coyote et le Big Data
800 millions
de km parcourus
chaque mois
25 millions
d’heures d’utilisation
par mois
18 millions
de signalements
par mois
4,8 millions
d’utilisateurs
1,5 milliards
de positions GPS
analysées chaque mois

10. Coyote et le Big Data
Animer plus efficacement le Programme
de Fidélisation Coyote
Nourrir un cercle vertueux
Déterminer des profils d’utilisation
Réaliser et exploiter une analyse
comportementale prédictive
Rester innovant dans l’approche et les
technologies employées

11. La solution : DSS de Dataiku
Sélection des
données sources
Analyse des données
Validation des critères
Création d’algorithmes
Exploitation
opérationnelle
Sélection des
critères pertinents

12. Acquisition & exploration Préparation Modélisation & Evaluation Déploiement
DSS dans ce contexte

13. Campagne d’appels sortants
performante : +11% de concrétisation
Apprentissage des usages du Service par
les utilisateurs et adaptation des offres
Sécurisation du Parc d’Abonnés
Résultats

14. Meilleure connaissance des utilisateurs
Exploitation opérationnelle
encourageante
Multiplication des sujets
basés sur cette approche
Bilan
Application à d’autres domaines :
Limites de vitesse, prévention somnolence

15. w w w. d a t a i k u . c o m / t r y
Merci de votre attention !
Symposium « Valoriser les données » - 4 juin
2015