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Sense at scale
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L’avènement des Big       Data         3
ByteUn caractère
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Les données viennent de        partout
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Elles convergent vers le web
Elles sont reliées
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Elles sont de plus en plus
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Elles sont de plus en plus faciles à
Elles sont de plus en plus faciles à
Elles deviennent un enjeu
Elles dessinent un monde           12
Que faire avecles Big Data ?      13
Panopticon
PanopticonPas le plus intéressant !
Créer de nouvelles places de marché
Voir les tendances de fond
Repérer les singularités
Repérer les singularités
Calculer une  affinité
Prédire une dynamique
Analyser degrands systèmes
Comprendre la sociétéMonitorer un système dynamique
Capter les émotionsCapter les émotions
Communiquer
Un nouveau contexte    stratégique         24
Asseoir sa stratégie sur ses données      « Vous devriez faire un inventaire de ce que      vous avez comme données et vou...
Créer et faire vivrel’écosystème de ses données
Penser une « économie du        www.amazon.com
Penser une « économie du           43%          du chiffre          d’affaires        www.amazon.com
Repenserles processusde conception
Repenserles processusde conception                Données  Raffiner                Interpréter                Service     ...
Inventer de nouveaux services          www.cinemur.fr
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La convergence de plusieurs          talents
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La convergence de plusieurs          talents                  Nouvelles                Algorithmiqu                  métho...
La convergence de plusieurs          talents                  Nouvelles                Algorithmiqu                  métho...
La convergence de plusieurs          talents                  Nouvelles                Algorithmiqu                  métho...
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Qu’est-ce qu’il y a derrière les          données ?
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MFG-Labs : présentation au club des directeurs de l'innovation
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  1. 1. Sense at scale
  2. 2. 2
  3. 3. data Analysedata Développemen ts innovants Conseil data stratégique 2
  4. 4. L’avènement des Big Data 3
  5. 5. ByteUn caractère
  6. 6. 50 Zettabyte Byte Kilobyte Exabyte Megabyte Gigabyte Terabyte Petabyte 1.000.000.000.000.000.000.000 bytes Zettabytes 200exabytes en 5 sera mis Tout ce qui petabytes ligneL’ensemble desqui a jamais mispar l’humanité Tout cece mots prononcésimprimé Tout qui a été été en ligne en 2020 en 2010
  7. 7. Les données viennent de partout
  8. 8. Les données viennent de partout Usermédias generated Internet Systèmes des objets Traces
  9. 9. Elles convergent vers le web
  10. 10. Elles sont reliées
  11. 11. Elles sont
  12. 12. Elles sont de plus en plus
  13. 13. Elles sont de plus en plus
  14. 14. Elles sont de plus en plus faciles à
  15. 15. Elles sont de plus en plus faciles à
  16. 16. Elles deviennent un enjeu
  17. 17. Elles dessinent un monde 12
  18. 18. Que faire avecles Big Data ? 13
  19. 19. Panopticon
  20. 20. PanopticonPas le plus intéressant !
  21. 21. Créer de nouvelles places de marché
  22. 22. Voir les tendances de fond
  23. 23. Repérer les singularités
  24. 24. Repérer les singularités
  25. 25. Calculer une affinité
  26. 26. Prédire une dynamique
  27. 27. Analyser degrands systèmes
  28. 28. Comprendre la sociétéMonitorer un système dynamique
  29. 29. Capter les émotionsCapter les émotions
  30. 30. Communiquer
  31. 31. Un nouveau contexte stratégique 24
  32. 32. Asseoir sa stratégie sur ses données « Vous devriez faire un inventaire de ce que vous avez comme données et vous devriez réfléchir à la valeur de chacune d’entre elles au sein de votre entreprise et leurs valeurs pour d’autres personnes qu’elles soient de votre entreprise, partenaires, ou même publiques. » @timberners_lee Inventeur du web
  33. 33. Créer et faire vivrel’écosystème de ses données
  34. 34. Penser une « économie du www.amazon.com
  35. 35. Penser une « économie du 43% du chiffre d’affaires www.amazon.com
  36. 36. Repenserles processusde conception
  37. 37. Repenserles processusde conception Données Raffiner Interpréter Service Code Créer
  38. 38. Inventer de nouveaux services www.cinemur.fr
  39. 39. Inventer de nouveaux services www.cinemur.fr
  40. 40. Un nouveau métier 30
  41. 41. ! Big Datapas seulement plus de données
  42. 42. Atte ntion ! Big Datapas seulement plus de données
  43. 43. La convergence de plusieurs talents
  44. 44. La convergence de plusieurs talents Nouvelles méthodes d’analyse Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager définir une l’utilisateur stratégie dans les services
  45. 45. La convergence de plusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager définir une l’utilisateur stratégie dans les services
  46. 46. La convergence de plusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux Visualisation interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager définir une l’utilisateur stratégie dans les services
  47. 47. La convergence de plusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux Visualisation interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager définir une UX l’utilisateur stratégie dans les services
  48. 48. La convergence de plusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux Visualisation interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager Stratégie définir une UX l’utilisateur stratégie dans les services
  49. 49. La convergence de plusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et Informatique nouveaux Visualisation interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager Stratégie définir une UX l’utilisateur stratégie dans les services
  50. 50. Qu’est-ce qu’il y a derrière les données ?
  51. 51. www.mfglabs.com contact@mfglabs.com @mfg_labs

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