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1  sur  30
Gestion de la donnée
&
Analytics dans le Sport
Mathilde Beaupied
Business Development Software – D.FI
mbe@d-fi.fr
Sommaire
•  Big Data : de nouvelles sources de valeur pour
l’entreprise
•  L’intégration des nouvelles données dans le SI
décisionnel, un enjeu pour les entreprises
•  Et le sport, alors ?
•  D.FI pour vous accompagner dans vos réflexions

2
Big Data
De nouvelles sources de valeur
pour l’entreprise

3
Une croissance exponentielle des informations

2 milliards

d'utilisateurs
Internet d'ici 2011
1,3 milliard de balises RFID en 2005
30 milliards de balises RFID
en 2010

4,6 milliards

de téléphones mobiles
dans le monde

Sur le marché financier,
les volumes de données ont
augmenté de 1,75 %, entre
2003 et 2006

Twitter traite

7 téraoctets de

données chaque jour

World Data Centre for Climate

§  220 téraoctets de données Web
§  9 pétaoctets de données supplémentaires

Facebook traite

10 téraoctets de

données chaque jour

4
Une croissance exponentielle des informations

Volume
Chaque jour,

15 pétaoctets de
nouvelles informations
sont générés.

Diversité
80% des nouvelles

données sont du contenu
non structuré, généré
par e-mail avec un ajout
massif de documents,
d'images et de fichiers
vidéo

Rapidité
En moyenne, une
entreprise comptant
1 000 employés dépense

5,3 millions de $
par an pour rechercher
ses propres
informations.

5
De nouvelles sources de valeur pour les entreprises

Données
Transactions &
Applications
•  Volume
•  Structurées
•  Débit

Machine Data
•  Velocité
•  Semi-structurées
•  Ingestion

Enterprise
Content
•  Varieté
•  Non structurées
•  Volume

Social Data
•  Varieté
•  Non structurées
•  Véracité

6
Le Big Data et l’industrie des Médias/Loisirs/Sports
De nouveaux comportements du public et des fans apportent
de nouvelles sources de données et la capacité à mieux les
connaître

Données
en mouvement
Données
Au repos

•  Social Media
•  Mobile Devices
•  GPS
•  ….
•  Abonnements
•  Transacations/Tickets
•  Marketing/CRM…

Dissémination des sources de données

7
L’analyse des réseaux sociaux
Connaissance du ressenti de l’audience et des fans, prédire et définir
les critères de répétition dans la prise de décision
ü  Meilleur profiling
ü  Prédictions sur les comportements d’achat
ü  Ciblage plus précis
Personnalisation du message quelque soit le support (web, mobile),
création d’une relation 1 à 1
Impact sur la stratégie des entreprises et des clubs

8
L’intégration des nouvelles
données dans le SI décisionnel,
un enjeu pour les entreprises

9
Big Data : défi de l’intégration dans le SI décisionnel
Volumes de data non traitées
(structurées et non structurées)

Applications	


Data
Warehouse	


Big Data / Hadoop	


Operational 	

Data Store	


ETL	

	


Analyse des
données temps réel	

IBM Confidential	


Streaming des données
en temps réel
(structurées et non structurées)

Cube Services	


Confiance en l’Information &
Gouvernance
Sources de
données
traditionnelles

Les entreprises ont besoin de maîtriser
les données entrantes ainsi que la
connaissance qui en découle

Intégration dans l’entrepôt
La connaissance venant du Big Data doit
être intégrée dans les bases de
connaissance de l’entreprise,
essentiellement le datawarehouse
10
Et le sport, alors ?

11
Le Big Data dans le sport

Australian Open 2013, 60 TB de données
12
Le Big Data et le Digital révolutionnent l’industrie du sport

Relation avec
les supporters

Les grandes évolutions du marché
impactent les Clubs Sportifs
ü  Le Big Data
ü  La révolution digitale
ü  Le besoin d’analyse et de
prévisions

Big Data &
Analytics
Analyse des
performances

Optimisation
opérations

13
La stratégie des clubs sportifs
Étendre sa base de fans

Base de fans
globale

Base de
fans
nationale

Base de
fans locale

Amélioration de
l’expérience
dans le stade

Etendre
l’expérience
au delà du
stade
e.g. CHINA

14
La stratégie des clubs sportifs

Accroître leur loyauté
Large

Niveau d’engagement

Connaissance

Profond

Engagement

Loyauté

Achat

15
Les clubs sportifs face à l’évolution digitale

Transition vers le digital média
Contenu conçu pour le digital; digital supply chain;
Equipement interconnecté intelligent

De nouvelles sources de revenu
Emergence de nouveaux canaux de distribution
impactent les sources de revenu traditionnelles (TV,
presse) vers les nouveaux média (web, mobile).

Le pouvoir au Consommateur
Demande pour une offre multimédia innovante,
services interactifs et personnalisés ; une myriade
de nouveaux devices

16
L’analyse prédictive dans le Sport

Avantages de la Solution

Business Value

Resultats

§  Analyse des historiques
pour identifier les métriques
clés.

§  Améliorer l’expérience des
fans

•  Optimiser les résultats
financiers grâce aux
achats sur devices
mobiles, publicité ou
sponsoring

§  Suivi en temps réel des
métriques de performance
pour fournir une
compréhension étendue
pendant le match
§  Analyse complète et en
temps réeI des événements
du match pour identifier qui
prend le dessus et pour
quelles raisons.

§  Augmenter la rétention et
la loyauté des clients
§  Amélioration de l’offre
digitale
§  Toucher une audience
mondiale
§  De meilleure performance
sur le terrainBetter ‘on
pitch’ Performance

•  Attirer de nouveaux fans
et consommateurs dans
des marchés moins
développés
•  Créer un nouveau lieu
d’échange pour entrer
en contact avec le
supporter

17
Analyse dans le sport

Fournir aux fans
les clés de la performance

18
Une nouvelle expérience pour les supporters

Clés du Match
• 

• 
• 

Données statistiques
disponibles dans une
interface graphique
Voir et comparer les
statistiques par set
Données mises à jour en
temps réel et disponibles
pendant et après le match

Une statistique qui détermine ce que
doit faire un jour pour maximiser ses
chances de gagner

19
Une nouvelle expérience pour les supporters

Momentum
• 

• 

Les points importants du
match en temps réel

Les tendances du match
basées sur l’analyse en
temps réel des données
de jeu
Les tournants du match
automatiquement
identifiés et mis en
avant

20
L’analyse dans le sport : interagir avec les fans

15 millions de personnes jouent au fantasy football.
En moyenne, elles dépensent $150 par saison
soit environ 2.3 milliards dépensés sur le fantasy football

21

21
Australian Open et l’expérience des supporters

Constat

• Donner aux supporters les clés des matchs en temps réel
• Fournir aux joueurs et entraîneurs des infos et analyses factuelles
• Utiliser les statistiques des réseaux sociaux

Objectif

• Renforcer la loyauté des fans et développer leur attachement à la
marque/l’événement
• Etendre la base des supporters à de nouveaux marchés
• Marketing and sponsoring

• Mise en œuvre de SlamTracker
• Rapport sur le sentiment analysis

Solution

22
L’analyse des réseaux sociaux
Tweets	
  During	
  Man	
  United	
  v	
  Chelsea
1200

Man U Goal – Robin
Van Persie
1000

Torres Red
Card

Half Time

800

600

Man U Goal –
David Luiz OG

Full-Time
Chelsea 2-3 Man U

Chelsea Goal
– Mata

400

200

PostedTime
15:04:31
15:09:03
15:13:35
15:18:07
15:22:39
15:27:11
15:31:43
15:36:15
15:40:47
15:45:19
15:49:51
15:54:23
15:58:55
16:03:27
16:07:59
16:12:31
16:17:03
16:21:35
16:26:07
16:30:39
16:35:11
16:39:43
16:44:15
16:48:47
16:53:19
16:57:51
17:02:23
17:06:55
17:11:27
17:15:59
17:20:31
17:25:03
17:29:35
17:34:07
17:38:39
17:43:11
17:47:43
17:52:15
17:56:47
18:01:19
18:05:51
18:10:23
18:14:55
18:19:27
18:23:59
18:28:31
18:33:03
18:37:35
18:42:07
18:46:39
18:51:11
18:55:43

0

Map globalisation of fan base

Create products out of twitter volumes

In the studio

The	
  Referree's	
  a 	
  &&**##@@!

Haha	
  -­‐	
  t ake	
  that	
  T orres

Evans	
  M ade	
  Contact

Terrible	
  Decision

Fans

Torres	
  took	
  a 	
  dive!
0

5

Identify Key Themes

10

15

20

25

Social media
cloud

30

Link match events to fan sentiment

23
Analyse dans le sport : tirer profit des données

IBM aide les Leicester Tigers
à s’attaquer aux blessures
L’analyse prédictive est utilisé pour
réduire le nombre et la gravité des
blessures

24

24
Leicester Tigers s’attaquent aux blessures

Constat

• En moyenne 1 joueur sur 4 sera blessé pendant la saison
• Impact sur les résultats sportifs et financiers

Objectif

• Définition d’indicateurs clés pour prévenir les blessures
• Personnaliser l’entraînement pour réduire les risques
• Développement des jeunes joueurs

Solution

• Mise en œuvre d’une solution d’analyse prédictive à 50% des
blessures peuvent être prédites.
• Enrichissement des données collectées : biométriques,
psychologiques, physiologiques

25
IBM and Sports Analytics
20 Years of History…

4 Grand Slams… 2 Golf Majors… NBA League… Rugby Six Nations…
• 

IBM est à la pointe du “Sport Analytics“ depuis
plus de 20 ans, notamment en devenant
partenaire technologique des tournois de
tennis du Grand Chelem.

• 

En s’associant avec un des fournisseurs de
données leaders de l’industrie du Sport “Opta
Sport“, IBM s’est diversifié et apporte son
expertise dans de nouveaux sports.

• 

IBM TryTracker for Rugby Union, lancé en
Février, combine l’analyse et les technologies
IBM pour amener l’engagement des fans à un
niveau supérieur.

26
D.FI pour vous accompagner
dans vos réflexions

27
D.FI et vos projets décisionnels
D.FI, intégrateur de technologies, en collaboration avec ses consultants en
Data Management, vous accompagne lors de :
Vos réflexions Data Management
ü  Enrichissement de vos sources de données,
ü  Mutualisation de bases existantes,
ü  Optimisation des processus d’intégration
Vos évolutions vers le Big Data
ü  Nouvelles sources de données à forte valeur pour votre entreprise
ü  Intégration dans votre SI Décisionnel
Vos projets d’évolution de vos infrastructures décisionnelles
ü  Choix technologiques (DataWarehouse, Appliance décisionnelle)
ü  Mise en œuvre ou évolution d’une nouvelle architecture décisionnelle
Pour tous vos projets, n’hésitez pas à nous contacter pour en discuter

Mathilde Beaupied

Business Développement Software
e-mail : mbe@d-fi.fr
28
Annexes

29
Exemple US Open : SI décisionnel

Une architecture
flexible et évolutive

Des données

L’analyse prédictive

• Cloud privé
• Provisionning et mobilité des applications

• Des bases de données riches en historiques
(Optia)
• Enrichissement constant des bases (matchs,
réseaux sociaux)

• Analyses en temps réel
• Prédire la victoire grâce aux clés du match

30

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Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

  • 1. Gestion de la donnée & Analytics dans le Sport Mathilde Beaupied Business Development Software – D.FI mbe@d-fi.fr
  • 2. Sommaire •  Big Data : de nouvelles sources de valeur pour l’entreprise •  L’intégration des nouvelles données dans le SI décisionnel, un enjeu pour les entreprises •  Et le sport, alors ? •  D.FI pour vous accompagner dans vos réflexions 2
  • 3. Big Data De nouvelles sources de valeur pour l’entreprise 3
  • 4. Une croissance exponentielle des informations 2 milliards d'utilisateurs Internet d'ici 2011 1,3 milliard de balises RFID en 2005 30 milliards de balises RFID en 2010 4,6 milliards de téléphones mobiles dans le monde Sur le marché financier, les volumes de données ont augmenté de 1,75 %, entre 2003 et 2006 Twitter traite 7 téraoctets de données chaque jour World Data Centre for Climate §  220 téraoctets de données Web §  9 pétaoctets de données supplémentaires Facebook traite 10 téraoctets de données chaque jour 4
  • 5. Une croissance exponentielle des informations Volume Chaque jour, 15 pétaoctets de nouvelles informations sont générés. Diversité 80% des nouvelles données sont du contenu non structuré, généré par e-mail avec un ajout massif de documents, d'images et de fichiers vidéo Rapidité En moyenne, une entreprise comptant 1 000 employés dépense 5,3 millions de $ par an pour rechercher ses propres informations. 5
  • 6. De nouvelles sources de valeur pour les entreprises Données Transactions & Applications •  Volume •  Structurées •  Débit Machine Data •  Velocité •  Semi-structurées •  Ingestion Enterprise Content •  Varieté •  Non structurées •  Volume Social Data •  Varieté •  Non structurées •  Véracité 6
  • 7. Le Big Data et l’industrie des Médias/Loisirs/Sports De nouveaux comportements du public et des fans apportent de nouvelles sources de données et la capacité à mieux les connaître Données en mouvement Données Au repos •  Social Media •  Mobile Devices •  GPS •  …. •  Abonnements •  Transacations/Tickets •  Marketing/CRM… Dissémination des sources de données 7
  • 8. L’analyse des réseaux sociaux Connaissance du ressenti de l’audience et des fans, prédire et définir les critères de répétition dans la prise de décision ü  Meilleur profiling ü  Prédictions sur les comportements d’achat ü  Ciblage plus précis Personnalisation du message quelque soit le support (web, mobile), création d’une relation 1 à 1 Impact sur la stratégie des entreprises et des clubs 8
  • 9. L’intégration des nouvelles données dans le SI décisionnel, un enjeu pour les entreprises 9
  • 10. Big Data : défi de l’intégration dans le SI décisionnel Volumes de data non traitées (structurées et non structurées) Applications Data Warehouse Big Data / Hadoop Operational Data Store ETL Analyse des données temps réel IBM Confidential Streaming des données en temps réel (structurées et non structurées) Cube Services Confiance en l’Information & Gouvernance Sources de données traditionnelles Les entreprises ont besoin de maîtriser les données entrantes ainsi que la connaissance qui en découle Intégration dans l’entrepôt La connaissance venant du Big Data doit être intégrée dans les bases de connaissance de l’entreprise, essentiellement le datawarehouse 10
  • 11. Et le sport, alors ? 11
  • 12. Le Big Data dans le sport Australian Open 2013, 60 TB de données 12
  • 13. Le Big Data et le Digital révolutionnent l’industrie du sport Relation avec les supporters Les grandes évolutions du marché impactent les Clubs Sportifs ü  Le Big Data ü  La révolution digitale ü  Le besoin d’analyse et de prévisions Big Data & Analytics Analyse des performances Optimisation opérations 13
  • 14. La stratégie des clubs sportifs Étendre sa base de fans Base de fans globale Base de fans nationale Base de fans locale Amélioration de l’expérience dans le stade Etendre l’expérience au delà du stade e.g. CHINA 14
  • 15. La stratégie des clubs sportifs Accroître leur loyauté Large Niveau d’engagement Connaissance Profond Engagement Loyauté Achat 15
  • 16. Les clubs sportifs face à l’évolution digitale Transition vers le digital média Contenu conçu pour le digital; digital supply chain; Equipement interconnecté intelligent De nouvelles sources de revenu Emergence de nouveaux canaux de distribution impactent les sources de revenu traditionnelles (TV, presse) vers les nouveaux média (web, mobile). Le pouvoir au Consommateur Demande pour une offre multimédia innovante, services interactifs et personnalisés ; une myriade de nouveaux devices 16
  • 17. L’analyse prédictive dans le Sport Avantages de la Solution Business Value Resultats §  Analyse des historiques pour identifier les métriques clés. §  Améliorer l’expérience des fans •  Optimiser les résultats financiers grâce aux achats sur devices mobiles, publicité ou sponsoring §  Suivi en temps réel des métriques de performance pour fournir une compréhension étendue pendant le match §  Analyse complète et en temps réeI des événements du match pour identifier qui prend le dessus et pour quelles raisons. §  Augmenter la rétention et la loyauté des clients §  Amélioration de l’offre digitale §  Toucher une audience mondiale §  De meilleure performance sur le terrainBetter ‘on pitch’ Performance •  Attirer de nouveaux fans et consommateurs dans des marchés moins développés •  Créer un nouveau lieu d’échange pour entrer en contact avec le supporter 17
  • 18. Analyse dans le sport Fournir aux fans les clés de la performance 18
  • 19. Une nouvelle expérience pour les supporters Clés du Match •  •  •  Données statistiques disponibles dans une interface graphique Voir et comparer les statistiques par set Données mises à jour en temps réel et disponibles pendant et après le match Une statistique qui détermine ce que doit faire un jour pour maximiser ses chances de gagner 19
  • 20. Une nouvelle expérience pour les supporters Momentum •  •  Les points importants du match en temps réel Les tendances du match basées sur l’analyse en temps réel des données de jeu Les tournants du match automatiquement identifiés et mis en avant 20
  • 21. L’analyse dans le sport : interagir avec les fans 15 millions de personnes jouent au fantasy football. En moyenne, elles dépensent $150 par saison soit environ 2.3 milliards dépensés sur le fantasy football 21 21
  • 22. Australian Open et l’expérience des supporters Constat • Donner aux supporters les clés des matchs en temps réel • Fournir aux joueurs et entraîneurs des infos et analyses factuelles • Utiliser les statistiques des réseaux sociaux Objectif • Renforcer la loyauté des fans et développer leur attachement à la marque/l’événement • Etendre la base des supporters à de nouveaux marchés • Marketing and sponsoring • Mise en œuvre de SlamTracker • Rapport sur le sentiment analysis Solution 22
  • 23. L’analyse des réseaux sociaux Tweets  During  Man  United  v  Chelsea 1200 Man U Goal – Robin Van Persie 1000 Torres Red Card Half Time 800 600 Man U Goal – David Luiz OG Full-Time Chelsea 2-3 Man U Chelsea Goal – Mata 400 200 PostedTime 15:04:31 15:09:03 15:13:35 15:18:07 15:22:39 15:27:11 15:31:43 15:36:15 15:40:47 15:45:19 15:49:51 15:54:23 15:58:55 16:03:27 16:07:59 16:12:31 16:17:03 16:21:35 16:26:07 16:30:39 16:35:11 16:39:43 16:44:15 16:48:47 16:53:19 16:57:51 17:02:23 17:06:55 17:11:27 17:15:59 17:20:31 17:25:03 17:29:35 17:34:07 17:38:39 17:43:11 17:47:43 17:52:15 17:56:47 18:01:19 18:05:51 18:10:23 18:14:55 18:19:27 18:23:59 18:28:31 18:33:03 18:37:35 18:42:07 18:46:39 18:51:11 18:55:43 0 Map globalisation of fan base Create products out of twitter volumes In the studio The  Referree's  a  &&**##@@! Haha  -­‐  t ake  that  T orres Evans  M ade  Contact Terrible  Decision Fans Torres  took  a  dive! 0 5 Identify Key Themes 10 15 20 25 Social media cloud 30 Link match events to fan sentiment 23
  • 24. Analyse dans le sport : tirer profit des données IBM aide les Leicester Tigers à s’attaquer aux blessures L’analyse prédictive est utilisé pour réduire le nombre et la gravité des blessures 24 24
  • 25. Leicester Tigers s’attaquent aux blessures Constat • En moyenne 1 joueur sur 4 sera blessé pendant la saison • Impact sur les résultats sportifs et financiers Objectif • Définition d’indicateurs clés pour prévenir les blessures • Personnaliser l’entraînement pour réduire les risques • Développement des jeunes joueurs Solution • Mise en œuvre d’une solution d’analyse prédictive à 50% des blessures peuvent être prédites. • Enrichissement des données collectées : biométriques, psychologiques, physiologiques 25
  • 26. IBM and Sports Analytics 20 Years of History… 4 Grand Slams… 2 Golf Majors… NBA League… Rugby Six Nations… •  IBM est à la pointe du “Sport Analytics“ depuis plus de 20 ans, notamment en devenant partenaire technologique des tournois de tennis du Grand Chelem. •  En s’associant avec un des fournisseurs de données leaders de l’industrie du Sport “Opta Sport“, IBM s’est diversifié et apporte son expertise dans de nouveaux sports. •  IBM TryTracker for Rugby Union, lancé en Février, combine l’analyse et les technologies IBM pour amener l’engagement des fans à un niveau supérieur. 26
  • 27. D.FI pour vous accompagner dans vos réflexions 27
  • 28. D.FI et vos projets décisionnels D.FI, intégrateur de technologies, en collaboration avec ses consultants en Data Management, vous accompagne lors de : Vos réflexions Data Management ü  Enrichissement de vos sources de données, ü  Mutualisation de bases existantes, ü  Optimisation des processus d’intégration Vos évolutions vers le Big Data ü  Nouvelles sources de données à forte valeur pour votre entreprise ü  Intégration dans votre SI Décisionnel Vos projets d’évolution de vos infrastructures décisionnelles ü  Choix technologiques (DataWarehouse, Appliance décisionnelle) ü  Mise en œuvre ou évolution d’une nouvelle architecture décisionnelle Pour tous vos projets, n’hésitez pas à nous contacter pour en discuter Mathilde Beaupied Business Développement Software e-mail : mbe@d-fi.fr 28
  • 30. Exemple US Open : SI décisionnel Une architecture flexible et évolutive Des données L’analyse prédictive • Cloud privé • Provisionning et mobilité des applications • Des bases de données riches en historiques (Optia) • Enrichissement constant des bases (matchs, réseaux sociaux) • Analyses en temps réel • Prédire la victoire grâce aux clés du match 30