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Big Data  &  Analytics
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Jean-­Bernard  MOULIN
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Agenda
• Rappel  des  principales  fonctionnalités  nécessaires  dans  une  plate-­forme  
Big Data  &  Analytique
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pour  construction  de  rapports  et  tabl...
Exemple  2    :  Sources  variées  de  données  (faible  volume)  &  Analyse  
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Les  challenges  d’un  projet  Big Data  &  Analytique
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Navigation  dans  le  catalogue  Bluemix
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Le catalogue Bluemix pour l’analytique
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Le catalogue Bluemix pour l’analytique (Watson)
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Wearable  Connected  Devices
Benoît Barranco – barranco@fr.ibm.com
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Data from sensors & devices will dominate Big Data
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Wearable Connected devices
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The Human Side of Data
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Use case : Predict Heart failure
Historical patients : (30 000 records)
Currently monitored patient :
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Cloudant sync
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IoT / Internet des Objets :
- ARM & IBM IoT starter kit :
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Books
IoT / Internet des Objets :
- Jeremy Rifkin : « The Marginal zero cost society »
Visualization:
- Stephen Few : « ...
Big  Data  &  Analytics  Days
▪ Introduction - The Path to New Value with IBM Big Data & Analytics
▪ Connecting our Bodies...
Workshop : IOT ( 1 day event )
1) IOT landscape
- DIY projects, Wearable devices, Smarter Cities…
2) Technical Architectur...
Sport Analytics, the future of the game ( 1 day event )
1) Sport Analytics landscape
- History, Consumers, filling the gap...
APAAS ON PAAS &  BIGDATA
Simplicité® on IBM Bluemix
David AZOULAY, founder & CMO
IBM Bluemix
Meetup
04/15/2014
§ What  is  Simplicité® ?
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§ Step  #1:
Ø Get  a  blank  Simplicité®  sandbox  on  Bluemix
§ Step  #2:
Ø Load  a  preconfigured  demo  backend  bu...
Simplicité Software
54 rue Réné Boulanger
75010 Paris, France
www.simplicitesoftware.com
contact@simplicitesoftware.com
Bluemix Paris Meetup :  Big data et Analytics - 15 avril 2015
Bluemix Paris Meetup :  Big data et Analytics - 15 avril 2015
Bluemix Paris Meetup :  Big data et Analytics - 15 avril 2015
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Bluemix Paris Meetup : Big data et Analytics - 15 avril 2015

  1. 1. Organisé par  Yves  Le  Cléach,   IBM  France  Lab Bluemix :  accélérateur  de  vos  projets   Big Data  &  Analytics 15  Avril  2015 Présentation disponible sur Slideshare : IBM France Lab
  2. 2. #bluemix § Introduction  aux  services  Big Data  et  Analytics § par  Jean-­Bernard  Moulin,  IBM  S&D  Big Data  &  Analytics technical leader, IBM  France § Démonstration  « Datamine your body  in  the  Cloud » § Par  Benoît  Barranco,  Technical Leader  Big Data  et  Analytics,  Centre   d’Innovation  Européen  de  Nice,  IBM  France § Démonstration  « aPaaS on  a  PaaS &  Big Data » § Par  David  Azoulay,  fondateur  de  Simplicité  Software,  Partenaire  Bluemix. § Questions  /  Réponses § Networking Agenda  :  Soirée  Big Data  Analytics
  3. 3. #bluemix § Créé en  3  min  avec  Bluemix !  (WordPress) § Articles,  Slides,  Formation,  et  des  Resources § Appel  à contribution  de  la  communauté http://meetup-­paris.mybluemix.net/ Site  Web  du  Bluemix Paris  Meetup
  4. 4. Pour  créer  un  compte  Bluemix, c’est  simple  et  gratuit  30  jours  sans  CB! Pour  créer  un  compte  Bluemix : 1. Entrer  cette  URL  :  ibm.biz/Meetup_Paris 2. Compléter  les  informations (email,  password) 3. Valider  votre  compte (consulter  votre  boîte  mail) 4. Se  Connecter  sur  bluemix.net (email+password)
  5. 5. #bluemixhttp://oc.cm/1OvJxwT
  6. 6. Jean-­Bernard  MOULIN IBM  S&D  Big  Data  &  Analytics  technical  leader   Introduction  aux  services  Big Data  &   Analytics dans  Bluemix 15  Avril  2015
  7. 7. Agenda • Rappel  des  principales  fonctionnalités  nécessaires  dans  une  plate-­forme   Big Data  &  Analytique • Les  fonctions  disponibles  dans  le  catalogue  Bluemix • En  quoi  est-­ce  un  réel  accélérateur  aux  projets  Big Data  &  Analytiques  
  8. 8. Exemple 1  :    Sources  traditionnelles &  Analyse des  données structurées,   pour  construction  de  rapports  et  tableaux  de  bord Sources   traditionnelles Dataware-­‐ house &   Datamarts Gouvernance  de  l’information   et  Référentiels Que s’est-­‐il passé  ? Tableau  de   bord,   rapports, simulations Sources   de  données Acquisition   Transformation
  9. 9. Exemple  2    :  Sources  variées  de  données  (faible  volume)  &  Analyse   Prédictive  pour  actions  dans  les  applications  et  processus Sources   traditionnelles Gouvernance  de  l’information   et  Référentiels Que risque-­‐ t-­‐il d’arriver? Analyse prédictive Sources   de  données Applications Gestion  des campagnes Gestion   &  optim. des    infra. Finance Nouvelles   sources Capteurs Open  data Media sociaux Voix,  video Documents, mails Logs Web Dataware-­‐ house &   Datamarts Que  s’est-­‐il   passé  ? Tableau  de   bord,   rapports Transformation Acquisition   Mettre  en   oeuvre  les   actions Quelles   décision   dois-­‐je   prendre  ? Aide  à  prise   de  décision
  10. 10. Sources   traditionnelles Gouvernance  de  l’information   et  Référentiels Que  risque-­‐ t-­‐il   d’arriver? Analyse   prédictive   Sources   de  données Applications Gestion  des campagnes Gestion   &  optim. des    infra. Finance Nouvelles   sources Capteurs Open  data Media sociaux Voix,  video Documents, mails Logs Web Dataware-­‐ house &   Datamarts Que  s’est-­‐il   passé  ? Tableau  de   bord,   rapports Transformation Acquisition   Mettre  en   oeuvre  les   actions Mettre  en   oeuvre  les   actions Gestion  des campagnes Dataware-­‐ house &   Datamarts Que  s’est-­‐il   passé  ? Tableau  de   bord,   rapports CRM Exemples Optimisationdes   durées /  montant de   garantie des   nouveaux  véhicules grâce  à  l’analysedes   données historiques des  véhicules. Scoring,   Segmentation   Clients Optimisation  de   campagnes   marketing Optimisation   des  offres Maintenance prédictive Mise  en place  d’un   système de   monitoring  sur des   véhicules de   transport  de  minerais Anticipation  des   alertes Gestion  de la  fraude Ventes   Lutte  contre  la   fraude  au   remboursement   des  soins  de   santé . Exemple  2    :  Sources  variées  de  données  (faible  volume)  &  Analyse           Prédictive  pour  actions  dans  les  applications  et  processus
  11. 11. Qu’ai-­je   appris  ?   Quel  est  le   meilleur   choix? (Systèmes   cognitifs) Sources   traditionnelles Dataware-­‐ house &   Datamarts Gouvernance  de  l’information et  Référentiels   Que  risque-­‐ t-­‐il   d’arriver? Analyse   prédictive   Mettre  en   oeuvre  les   actions Que  se   passe-­‐t-­‐il? Découverte   et   Exploration   des   données Que  s’est-­‐il   passé  ? Tableau  de   bord,   rapports Zone  de   travail   et  de   découverte   des  données Nouvelles   sources Capteurs Open  data Analyse   temps  réel   des  flux  de   données Acquisition   Media sociaux Voix,  video Documents, mails Logs Web Applications CRM Gestion  des campagnes Gestion   &  optim. des     Infra. Finance Transformation Ingestion Exemple 3  :  Analyse de  gros volume  de  données structurées et  non  structurées pour  améliorer les  campagnes marketing  
  12. 12. Qu’ai-­je   appris  ?   Quel  est  le   meilleur   choix? (Systèmes   cognitifs) Sources   traditionnelles Dataware-­‐ house &   Datamarts Gouvernance  de  l’information et  Référentiels   Que  risque-­‐ t-­‐il   d’arriver? Analyse   prédictive   Mettre  en   oeuvre  les   actions Que  se   passe-­‐t-­‐il? Découverte   et   Exploration   des   données Que  s’est-­‐il   passé  ? Tableau  de   bord,   rapports Zone  de   travail   et  de   découverte   des  données Nouvelles   sources Capteurs Open  data Analyse   temps  réel   des  flux  de   données Acquisition   Media sociaux Voix,  video Documents, mails Logs Web Sources   de  données Applications CRM Gestion  des campagnes Gestion   &  optim. des     infrastructures. Finance Transformation Ingestion Synthèse des  principales fonctions d’une plate-­forme Analytique
  13. 13. Les  challenges  d’un  projet  Big Data  &  Analytique § Mise en œuvre rapide de l’infrastructure « juste » nécessaire aux premières itérations métiers − Disponibilité des serveurs et mise à disposition des logiciels − Installation et configuration des serveurs et logiciels avec des ressources rares pour certains domaines § Itération fréquente avec les métiers et prise en compte rapide des demandes d’évolution pour les itérations suivantes − Nouvelles fonctions (fonctions analytiques, IoT, mobile, …) − Plus de volume − Nouveaux types de données (texte, voix, ..) § Avoir une approche «incubateur » avec une forte capacité d’innovation
  14. 14. #bluemix Navigation  dans  le  catalogue  Bluemix &   Découverte  des  composants  Big Data  &  Analytiques   disponibles  dans  Bluemix DEMO
  15. 15. Le catalogue Bluemix pour l’analytique DEMO
  16. 16. Le catalogue Bluemix pour l’analytique (Watson) DEMO
  17. 17. Bluemix,  un  réel  accélérateur  pour  vos  projets  Big Data  &   Analytiques   • Mise  à  disposition  dans  Bluemix,  des  briques   analytiques  nécessaires  pour  la  construction  d’une   solutions  analytique • Un  choix  étendu  de  fonctions  analytiques  et  applicatives   (mobile,  IoT,  ..)   • Les  toutes  dernières  innovations  des  laboratoires   disponibles  dès  maintenant  pour  innover  avec  les   métiers  (services  Watson,…)   Bluemix
  18. 18. BigData  and  Analytics Internet  Of  Things  & Wearable  Connected  Devices Benoît Barranco – barranco@fr.ibm.com
  19. 19. 2010 2020 We are here VoIP Enterprise   Data Social  Media 1023 Data from sensors & devices will dominate Big Data Sensors   &  Devices
  20. 20. Wearable Connected devices
  21. 21. $285, 000,000,000Healthcare provider value IoT technologies will add by 2020 Gartner, January 2014 The Human Side of Data Driven by Record Keeping Compliance and Regulation Patient Care 150 Exabytes in the US alone 161061273600 GB Healthcare Big Data is Overwhelming
  22. 22. Use case : Predict Heart failure Historical patients : (30 000 records) Currently monitored patient :
  23. 23. JDBC / BigSQL MQTT Cloudant sync RJdbc
  24. 24. Let’s See it in Action
  25. 25. JDBC / BigSQL MQTT JDBC JDBC JDBC/BigSQL SPSS API Cloudant sync
  26. 26. Sources & Links IoT / Internet des Objets : - ARM & IBM IoT starter kit : https://developer.mbed.org/platforms/IBMEthernetKit/ - IoT distribution for Raspberry Pi http://thethingbox.io/ - DIY IoT with Littlebits : http://littlebits.cc/ BigData & Analytics: - Watson Analytics « Free Version » : http://watson.analytics.ibmcloud.com/ - Analytics blog : Analytics on Bluemix, Cognos BI and SPSS http://bluemixanalytics.wordpress.com/
  27. 27. 3 Books IoT / Internet des Objets : - Jeremy Rifkin : « The Marginal zero cost society » Visualization: - Stephen Few : « Show me the numbers » - Tim Leong : « Super Graphic : A visual guide to the comic book universe » Big Data : - Robert D. Schneider : « Hadoop for Dummies » Free download : https://ibm.biz/BdXDwa
  28. 28. Big  Data  &  Analytics  Days ▪ Introduction - The Path to New Value with IBM Big Data & Analytics ▪ Connecting our Bodies to the Cloud ▪ Demonstration - Avert Critical Health Conditions Real-time streaming data combining the Internet of things with a connected device streaming data via a smartphone to the cloud to store data and perform analytical operations and analysis ▪ Technical breakdown ▪ The Big Data Market ▪ Illustrated Use Cases ▪ Into the future with Big Data Analytics and Watson Analytics (incl. Demonstration) ▪ Predictive Analytics with SPSS ▪ Hands on Labs ▪ Introduction to IBM BlueMix and the Lab Environment ▪ Lab 1 – Using the IBM BlueMix Hadoop service to Analyse Data ▪ Lab 2 – Creating an Internet of Things Application ▪ Lab 3 – Crete a Model to Predict Heart Failure with SPSS ▪ Summary and Next Steps
  29. 29. Workshop : IOT ( 1 day event ) 1) IOT landscape - DIY projects, Wearable devices, Smarter Cities… 2) Technical Architecture for IOT - IOT Service, Hadoop, Analytics, Predictive modeling … 3) Collect your IOT data - Bluemix, Node-Red, MqTT 4) Store your collected data - Cloudant, Hadoop and DashDB 5) Report & Analyse - Cognos MetaData modeling, Create an active Report. 6) Predictive analysis - SPSS data preparation and predictive modeling 7) Wrap Up & Next steps Physical IOT Raspberry /IBM IOT Virtual Machine Cognos/SPSS Coming SoonComing Soon
  30. 30. Sport Analytics, the future of the game ( 1 day event ) 1) Sport Analytics landscape - History, Consumers, filling the gap of actual solutions… 2) Analytics in Sport is a GAME CHANGER - Discover new insight, empower physical trainers and Coaches, engage viewers… 3) The wearable revolution in sport - Use cases : « Injury prevention model », « Customized training program » … 4) Analytics platform architecture for Sports - Wearables, Opta data provider, realtime game & training analysis Coming SoonComing Soon
  31. 31. APAAS ON PAAS &  BIGDATA Simplicité® on IBM Bluemix David AZOULAY, founder & CMO IBM Bluemix Meetup 04/15/2014
  32. 32. § What  is  Simplicité® ? § Where  to  run  Simplicité®  ? § Why  running  Simplicité®  on  IBM  Bluemix ? § Demo ! Agenda
  33. 33. What  is  Simplicité®  ? APIs aPaaS model-driven (DesOps) based business backends DevOps based web/mobile/social frontends PaaS infrastructure Businessrequirement BigData and analytics
  34. 34. Where  to  run  Simplicité®  ? § Simplicité®  sandboxes  are  available  on: The IBM cloud marketplaceThe Bluemix service catalog § Simplicité® can also be run on your preferred cloud infrastructure (or on prem)
  35. 35. Wide  choice  of  services to bind  to  your  Simplicité® backend  enterprise applications and/or  to  your  custom  frontend  apps 38 Why  running  Simplicité®  on  Bluemix ?  (2/2) DevOps tools  and  runtimes  for   your  custom  frontend  apps   (integrated  to  your  Simplicité®   backend  enterprise   applications)
  36. 36. Demo  (1/2)  – Business  case IoT OpenData (Paris Vélib stations data) Business application backend Business application frontend BigData Analytics Powered by
  37. 37. § Step  #1: Ø Get  a  blank  Simplicité®  sandbox  on  Bluemix § Step  #2: Ø Load  a  preconfigured  demo  backend  business  app  on  Simplicité®  that   uses  opendata datasets § Step  #3: Ø Deploy  a  basic  NodeRED custom  frontend  on  Bluemix,  using   Simplicité®  APIs Demo  (2/2)  -­ Scenario
  38. 38. Simplicité Software 54 rue Réné Boulanger 75010 Paris, France www.simplicitesoftware.com contact@simplicitesoftware.com

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