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Lionel Molas: Data Architecte
Herve Desaunois: Directeur technique
2
Sommaire
• La révolution est en marche
• BI traditionnelle
• Les changements, les impacts
• Cartographie des impacts du changements pour l’entreprise
• Architecture Big Data dans un SI
• C’est maintenant le changement
• Le plan de transformation
• Illustration concrète du BI au Big Data
• La convergence
Du BI au BIG DATA
3
La révolution
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BI
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données en “slice et dice”
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Data warehouse
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Open Source
• BIRT
• JasperReport
• Pentaho
Enterprise
• Oracle Business Intelligence
Publisher
• Microsoft SQL Server Reporting
• SAP HANA-optimized BI
Outils de reporting
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Les changements,
les impacts
Changement de nature des données
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Les changements
Changement de volumétrie
Changement de référentiels de données,
du Data Warehouse au Data Lake
Changement de processus
de production
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Data ScientistBig Data Process
Les changements
Changement
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12
Cartographie
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Big Impact SI
Big
Data
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EUROPE DU SUD
14
Big impact
Cloud Public ou Privé
Data Lake
Architecture Lambda
Intégration dans le SI
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Architecture
Big Data dans un SI
10,2 M€
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du
Monde
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EUROPE
DU NORD
Architecture classique du SI
16
Architecture classique du SI et le BIG DATA
17
18
Plateforme Big Data
Ecosystème Hadoop
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Architecture Big Data
Private Cloud or Public Cloud
20
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21
C’est maintenant
le changement
22
Gartner
Gartner Says Big Data Creates Big Jobs:
4.4 Million IT Jobs Globally to Support
Big Data By 2015
23
Projet Big Data
IT Innovation / Transformation / Marketing digital
• Vue 360 Clients
• Analyse comportementale multicanal digital
• Système d’archive de données
• Datawerhouse offload et remplacement ETL
• Infrastructure Log Analysis
• Analyse de risques / fraudes
• Maintenance industrielle (IoT)
• Nouveaux business modèle : le tout connecté (équipement, voitures, ..)
• Segmentation clients en temps réels
• KPI temps réels / Analyse cross systèmes
24
Une nouvelle démarche
25
• Utilisation de KNIME pour le
prototypage, la fouille de données
• Utilisation de TULIP pour le
prototypage, la visualisations de
données
Big Data prototypage
• Déclinaison vers des implémentations
Big Data / Cloud Computing
26
Le plan de
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28
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• Formation aux
technologies
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• Formation Data Scientist
• Introduction aux bases de données NOSQL
• Développer avec MongoDB
• Développement d'applications avec Neo4j
• Apache Hadoop 2.0 : Hortonworks (certifiant)
• KNIME
• Analyse de données pour HADOOP:
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• Jump Start Data Scientist / Big Data
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29
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30
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• Données fournies par
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stations Velib
• Durée: début d’année 2014
• Stockage: base de
données sur Microsoft
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31
Les données
Chaque fois qu’un velo
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transaction est loggée
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32
Analyse des données: extraction de dimensionsTransformation
33
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L’usage moyen des vélos par jour de la semaineReporting
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37
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Usage moyen des vélos par heure du jours, pour
samedi et dimanche
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Samedi
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39
Enrichir les
données
• Enrichir la donnée fournie par
JCDecaux en temps réel en integrant
d’autres sources de données
• Météo
• Spectacles
• Restaurants
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• Informer un usager de la tendance
de sa station cible pour une date
déterminée (court terme)
40
Axes de prédiction
 La base de toute prédiction est l’historique de la station
 Séparer les jours ouvrés des jours non travaillés
 Utilisation du calendrier scolaire
 Introduire la dimension météorologique (pluie, vent)
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41
Prototypage
Définition d’un model prédictif
• KNIME
42
Prototypage
Définition d’un model prédictif
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 Problématique liée au Time-series
 Préparation de données pour l’apprentissage
 Régression linéaire
 Séparation des données en données d’apprentissage et données de test

 Choix d’algorithme d’apprentissage
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44
La plateforme Big Data Demo
45
Itération I
Data sources layer Data integration layer Data batch layer
Import des données
46
Itération I Import des données météo
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47
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Data sources layer Data integration layer Data batch layer Service layer reporting
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La convergence
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DU NORD
49
Convergence
technique
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R
50
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