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MFG-Labs : présentation au club des directeurs de l'innovation

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Sense at
scale

data Analyse

data Développemen
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Conseil
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L’avènement des Big
Data

3

Byte

Un caractère

50
Zettabyte Byte
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Les données viennent de
partout

Les données viennent de
partout

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Elles convergent vers le web

Elles sont reliées

Elles sont

Elles sont de plus en plus

Elles sont de plus en plus

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 avec
les Big Data ?

13

Panopticon

Panopticon

Pas 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 de
grands systèmes

Comprendre la société
Monitorer un système dynamique

Capter les émotions
Capter 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...

Créer et faire vivre
l’écosystème de ses données

Penser une « économie du

www.amazon.com

Penser une « économie du

43%
du chiffre
d’affaires

www.amazon.com

Repenser
les processus
de conception

Repenser
les processus
de conception
Données

Raffiner Interpréter

Ser...

Inventer de nouveaux services

www.cinemur.fr

Inventer de nouveaux services

www.cinemur.fr

Un nouveau métier

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!
Big Data
pas seulement plus de
données

Atte
ntion !

Big Data
pas seulement plus de
données

La convergence de plusieurs
talents

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talents

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talents

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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

1. Sense at scale
2. 2
3. data Analyse data Développemen ts innovants Conseil data stratégique 2
4. L’avènement des Big Data 3
5. Byte Un caractère
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 ligne L’ensemble desqui a jamais mispar l’humanité Tout cece mots prononcésimprimé Tout qui a été été en ligne en 2020 en 2010
7. Les données viennent de partout
8. Les données viennent de partout User médias generated Internet Systèmes des objets Traces
9. Elles convergent vers le web
10. Elles sont reliées
11. Elles sont
12. Elles sont de plus en plus
13. Elles sont de plus en plus
14. Elles sont de plus en plus faciles à
15. Elles sont de plus en plus faciles à
16. Elles deviennent un enjeu
17. Elles dessinent un monde 12
18. Que faire avec les Big Data ? 13
19. Panopticon
20. Panopticon Pas le plus intéressant !
21. Créer de nouvelles places de marché
22. Voir les tendances de fond
23. Repérer les singularités
24. Repérer les singularités
25. Calculer une affinité
26. Prédire une dynamique
27. Analyser de grands systèmes
28. Comprendre la société Monitorer un système dynamique
29. Capter les émotions Capter les émotions
30. Communiquer
31. Un nouveau contexte stratégique 24
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. Créer et faire vivre l’écosystème de ses données
34. Penser une « économie du www.amazon.com
35. Penser une « économie du 43% du chiffre d’affaires www.amazon.com
36. Repenser les processus de conception
37. Repenser les processus de conception Données Raffiner Interpréter Service Code Créer
38. Inventer de nouveaux services www.cinemur.fr
39. Inventer de nouveaux services www.cinemur.fr
40. Un nouveau métier 30
41. ! Big Data pas seulement plus de données
42. Atte ntion ! Big Data pas seulement plus de données
43. La convergence de plusieurs talents
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. 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. 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. 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. 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. 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. Qu’est-ce qu’il y a derrière les données ?
51. www.mfglabs.com contact@mfglabs.com @mfg_labs

Notes de l'éditeur

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Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque &#xE9;l&#xE9;ment)\n\n\n
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- Data is leveraged (La force des donn&#xE9;es relationnelles : 10 donn&#xE9;es relationnelles = 100 donn&#xE9;es en vrac)\n
=> amazing result => un exemple de mash up simple et cool (3 slide )\n\nNous avons appris a s&#xE9;quencer le g&#xE9;n&#xF4;me humain il y a 10 ans pour des milliards de dollars. Ce co&#xFB;t chute de 2 fois un taux exponentiel pour atteindre 10 000$ aujourd&#x2019;hui. Ce ne sera plus tr&#xE8;s long pour atteindre le seuil de 100$, ou la gratuit&#xE9;, vendu avec un autre service comme les t&#xE9;l&#xE9;phones cellulaires. Plus d'un million de personnes devraient &#xEA;tre &#xAB;s&#xE9;quenc&#xE9;es&#xBB; en 2013\nDe grands r&#xE9;sultats (google maps + craiglist)http://www.housingmaps.com/\n
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Data has become accessible ( 3 slides ) \n&#x2022; easy access ( 1 slide )\nb&#xE9;b&#xE9; + ordi\nhttp://techcrunch.com/2011/04/10/the-new-information-age/\n
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\nbig data is not big brother => it is the patterns that matter more than indivuals\n\n Bourse, box office : prendre la temp&#xE9;rature de la conversation mondiale\n connaissance de la dynamique d&#x2019;une propagation\n\nMFG\nLe comportement de la foule influence le comportement de l&#x2019;utilisateur\nle comportement de l&#x2019;utilisateur cr&#xE9;&#xE9; le comportement de la foule\n\n\n\n\n\n
\nbig data is not big brother => it is the patterns that matter more than indivuals\n\n Bourse, box office : prendre la temp&#xE9;rature de la conversation mondiale\n connaissance de la dynamique d&#x2019;une propagation\n\nMFG\nLe comportement de la foule influence le comportement de l&#x2019;utilisateur\nle comportement de l&#x2019;utilisateur cr&#xE9;&#xE9; le comportement de la foule\n\n\n\n\n\n
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\nit is the patterns that matter more than indivuals\n\n Bourse, box office : prendre la temp&#xE9;rature de la conversation mondiale\n connaissance de la dynamique d&#x2019;une propagation\n\nMFG\nLe comportement de la foule influence le comportement de l&#x2019;utilisateur\nle comportement de l&#x2019;utilisateur cr&#xE9;&#xE9; le comportement de la foule\n\n\nCONCLUSION : \nit is the patterns that matter more than indivuals\nLes mod&#xE8;les comportementaux importent plus que les comportements individuels\n\n\n\n
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3 exemples suivent ici sur what we can do at mfg on big data/data everywhere\n\n
Les traces collectives dessinent un nouveau sens => nouvelle valeur\n
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Quelles donn&#xE9;es seront la source autorit&#xE9; dans tel march&#xE9; ?\nQuelles donn&#xE9;es seront export&#xE9;es dans les applications tierces les plus excitantes ? (Acc&#xE9;l&#xE9;rer l&#x2019;innovation au-del&#xE0; des ressources de d&#xE9;veloppement interne)\nQuelles donn&#xE9;es ouvertes seront le plus connect&#xE9;es &#xE0; d&#x2019;autres sets de donn&#xE9;es, g&#xE9;n&#xE9;rant un retour positif sur la marque ? (Solidifier les relations avec les &#xAB;&#xA0;power users&#xA0;&#xBB; et leurs communaut&#xE9;s respectives.)\nCe sont &#xE0; ces questions strat&#xE9;giques, essence m&#xEA;me du data marketing, &#xE0; lesquelles les entreprises doivent d&#x2019;ores et d&#xE9;j&#xE0; r&#xE9;fl&#xE9;chir.\nL&#x2019;exemple du new-york times, netflix, wine.com etc... voir http://mfglabs.com/#!/data-marketing\n\n\n
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Tout comme ces entreprises qui ont rapidement rejoint le web et utilis&#xE9; le search marketing et les m&#xE9;dias sociaux comme un avantage comp&#xE9;titif, il existe une dynamique similaire avec le web de donn&#xE9;es.\n&#xAB;Vous devriez faire un inventaire de ce que vous avez comme donn&#xE9;es et vous devriez r&#xE9;fl&#xE9;chir &#xE0; la valeur de chacune d&#x2019;entre elles au sein de votre entreprise et leurs valeurs pour d&#x2019;autres personnes qu&#x2019;elles soient de votre entreprise, partenaires, ou m&#xEA;me publiques. @timberners_lee&#xBB;\n\n\n
&#xE9;laborer des strat&#xE9;gies efficaces et ainsi ouvrir de nouveaux march&#xE9;s capables d'innovation.\n\nVoir http://mfglabs.com/#!/blog-charles-darwin-et-les-api\n\n
Trouver les bonnes questions et y r&#xE9;pondre rapporte gros => \n\n\nAmazon augmenterait ses revenus de 30% par la recommandation de produits.\n76% des utilisateurs appr&#xE9;cient avoir des recommandations mais seulement 16% des applications s'en servent. Lorsque l&#x2019;on sait que 90% des donn&#xE9;es ne sont pas utilis&#xE9;es, et que ces 10% utilis&#xE9;es peuvent &#xEA;tre coll&#xE9;es dans le pass&#xE9;, impersonnelles, et donc biais&#xE9;es, les possibilit&#xE9;s de cr&#xE9;ation de valeur sont grandes.\n\nQu'un client ach&#xE8;te deux produits diff&#xE9;rents est une chose int&#xE9;ressante, mais que ce m&#xEA;me client soit fin connaisseur de vin et un lecteur assidu de la po&#xE9;sie de Rimbaud en est une autre. Qu&#x2019;il ait achet&#xE9; de Toulouse par un temps magnifique, en est encore une autre. Chaque seconde, d&#x2019;&#xE9;normes quantit&#xE9;s de donn&#xE9;es sont g&#xE9;n&#xE9;r&#xE9;es et potentiellement r&#xE9;v&#xE9;latrices d'opportunit&#xE9;s, mais aussi de tendances.\n\n-> Patterns are used to create relevant experiences. For example, if the data tells us that you are in a particular segment and we know that segment is interested in mountain bikes, we can show you mountain bike experiences instead of road bike ads.\n\nFrom e-business to me-business.\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir sch&#xE9;ma)\n\n flux continu\n diversit&#xE9;\n fluidit&#xE9; des formats\n maniabilit&#xE9;\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de pr&#xE9;alable\n\n
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construire un pont entre le monde du cinema et ses amis\n=> trouver des patterns pour une exp&#xE9;rience utilisateur personnalis&#xE9;e \n\nEt aussi pr&#xE9;dire le box office : prendre la temp&#xE9;rature de la conversation mondiale.\n\n
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\n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
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La plupart des syst&#xE8;mes d'informations n'ont pas de m&#xE9;thodes pour construire des relations entre les donn&#xE9;es. Impossible de pousser des pr&#xE9;dictions assez rapidement pour d&#xE9;livrer des recommandations pr&#xE9;cises. \n=> &#xC9;tablir des relations entre les donn&#xE9;es, permet de faire &#xE9;merger de nouvelles r&#xE9;ponses &#xE0; de vieilles questions mais aussi de voir appara&#xEE;tre de nouvelles questions qu&#x2019;on ne se posait pas (encore).\n
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