Big Data :
Retours d’expérience concrets
Big Data Paris – 8 Mars 2016
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Le Big Data est-il devenu adulte ?
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
Everyone talks about it,
nobody really knows how to do it,
everyone thinks everyone else is doing it,
so everyone claims they are doing it.
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La preuve par 4 + 3
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
Projet concrets Conseils
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Vos interlocuteurs
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
mick.levy@businessdecision.com
06.50.87.13.26
Directeur Innovation Business
Mick LEVY
@mick_levy
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Nos consultants sont les Data-Heroes
Eco-système complet pour mettre en œuvre votre Big Data
Conseil et Formation
Delivery Projet
Data Science
Hébergement
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Les 4 manières d’aborder le Big Data
Approche exploratoire
Nouvelles sources
Nouveau service, nouveau produit
Objets connectés ou apps mobiles
Question
Compréhension d’un phénomène
Anticipation et prédiction
Réduction du TCO Stockage
Réponse à des besoins non satisfaits
Données
Usages
Questions
Technologies
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Business & Decision a mis au point une application permettant de prédire l’évolution de l’épidémie de Dengue
• Le projet s’est d’abord concentré sur le Brésil
• Un outil dynamique est aussi construit pour permettre
des analyses détaillées
Les données utilisées sont exclusivement publiques :
• Recherches Google et Consultations Wikipédia
• Tweeter
• Météo
• Cas avérés enregistrés par l’OMS
Les technologies employées sont :
• Cloudera avec Hadoop, Spark et Flume
• Knime pour la Data Science
• Qlik Sense pour la Dataviz
Prédire l’évolution d’une épidémie
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
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Business & Decision est le prestataire exclusif du Ministère des Finances Belge sur les prestations
de Data Science
Quelques exemples de projets réalisés :
• Lutte contre la fraude à la TVA sur les schémas de Carrousel TVA
• Lutte contre la fraude à la TVA sur des organisations criminelles en croisant des données des 28 pays membres
• Modèles de détection de l’évasion fiscale
• Recouvrement des taxes : Modèle de prédiction des banqueroutes. Identification de sources de paiement possibles.
Rien que sur le Carrousel TVA, le Ministère estime gagner 1 Milliards d’euros par an (et cette somme est récurrente !)
• Voir témoignage sur https://www.youtube.com/watch?v=EShDOHq_faI
Lutter contre la fraude
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
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La situation
• Chaîne majeure de distribution :
+ de 1 200 points de vente en France
• Le fonctionnement initial peu centré sur la
donnée
• Situation concurrentielle et commerciale
difficile depuis quelques années
• Recherche de nouvelles pistes pour
améliorer la performance
Questions aux Data Scientists :
• Quels sont les facteurs de performance des
points de vente ?
• Où implanter de nouveaux points de vente ?
• Quels services proposer pour chacune des
implantations ?
• Quel canal pour optimiser la publicité ?
Prédire le CA et Optimiser le pilotage commercial
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
Résultat : Prédiction avec 90% de fiabilité du chiffre d’affaire des points de vente
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1. Moteur de recommandation
temps-réel pour multiplier les
ventes rebond
2. Personnalisation temps-réel de
la navigation des internautes
sur un portail bancaire
Inventer la banque de demain avec le temps-réel
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
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3 conseils pour vos projets
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Conseil n°1 : Orientez l’approche sur la VALEUR
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
Information will be the
“oil of the 21st century”
It will be the resource running our
economy in ways not possible in the
past.
Peter Sondergaard
Gartner Senior VP
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Conseil n°2 : Adaptez la construction à la démarche exploratoire
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
Démarche traditionnelle
Démarche itérative
« Pour construire une voiture, commencez par un skate ou une trottinette »
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4. UTILISATION EN LIBRE SERVICE
Exploitez la richesse des
résultats obtenus en libre
service
Conseil n°3 : Adoptez la bonne démarche méthodologique
08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
3. MISE EN OEUVRE
Concrétisez votre initiative Big Data
Lancement accéléré avec notre
infrastructure Big Data as a service
2. CADRAGE DE L’INITIATIVE
Cadrer fonctionnellement et
techniquement le sujet à
développer parmi ceux identifiés
1. EVANGELISATION ACTIVE
Identifier les cas d’usage les plus
pertinents pour votre contexte
Jumbo#1
© 1508/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
… On y va ensemble ?!
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Nos publications
Livre blanc
« Du Big Data au Big Busine$$ »
http://businessdecision.fr/livreblanc-bd
Blog Big Data & Digital
http://blog.businessdecision.com

Business & Decision - Big Data : Retours d'expériences concrets - Congrès Big Data Paris 2016

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    Big Data : Retoursd’expérience concrets Big Data Paris – 8 Mars 2016
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    © 2 Le BigData est-il devenu adulte ? 08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data Everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it.
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    © 3 La preuvepar 4 + 3 08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data Projet concrets Conseils
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    © 4 Vos interlocuteurs 08/03/2016Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data mick.levy@businessdecision.com 06.50.87.13.26 Directeur Innovation Business Mick LEVY @mick_levy
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    © 5 Nos consultantssont les Data-Heroes Eco-système complet pour mettre en œuvre votre Big Data Conseil et Formation Delivery Projet Data Science Hébergement
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    © 6 Les 4manières d’aborder le Big Data Approche exploratoire Nouvelles sources Nouveau service, nouveau produit Objets connectés ou apps mobiles Question Compréhension d’un phénomène Anticipation et prédiction Réduction du TCO Stockage Réponse à des besoins non satisfaits Données Usages Questions Technologies
  • 7.
    © 7 Business &Decision a mis au point une application permettant de prédire l’évolution de l’épidémie de Dengue • Le projet s’est d’abord concentré sur le Brésil • Un outil dynamique est aussi construit pour permettre des analyses détaillées Les données utilisées sont exclusivement publiques : • Recherches Google et Consultations Wikipédia • Tweeter • Météo • Cas avérés enregistrés par l’OMS Les technologies employées sont : • Cloudera avec Hadoop, Spark et Flume • Knime pour la Data Science • Qlik Sense pour la Dataviz Prédire l’évolution d’une épidémie 08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
  • 8.
    © 8 Business &Decision est le prestataire exclusif du Ministère des Finances Belge sur les prestations de Data Science Quelques exemples de projets réalisés : • Lutte contre la fraude à la TVA sur les schémas de Carrousel TVA • Lutte contre la fraude à la TVA sur des organisations criminelles en croisant des données des 28 pays membres • Modèles de détection de l’évasion fiscale • Recouvrement des taxes : Modèle de prédiction des banqueroutes. Identification de sources de paiement possibles. Rien que sur le Carrousel TVA, le Ministère estime gagner 1 Milliards d’euros par an (et cette somme est récurrente !) • Voir témoignage sur https://www.youtube.com/watch?v=EShDOHq_faI Lutter contre la fraude 08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
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    © 9 La situation •Chaîne majeure de distribution : + de 1 200 points de vente en France • Le fonctionnement initial peu centré sur la donnée • Situation concurrentielle et commerciale difficile depuis quelques années • Recherche de nouvelles pistes pour améliorer la performance Questions aux Data Scientists : • Quels sont les facteurs de performance des points de vente ? • Où implanter de nouveaux points de vente ? • Quels services proposer pour chacune des implantations ? • Quel canal pour optimiser la publicité ? Prédire le CA et Optimiser le pilotage commercial 08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data Résultat : Prédiction avec 90% de fiabilité du chiffre d’affaire des points de vente
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    © 10 1. Moteurde recommandation temps-réel pour multiplier les ventes rebond 2. Personnalisation temps-réel de la navigation des internautes sur un portail bancaire Inventer la banque de demain avec le temps-réel 08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data
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    © 12 Conseil n°1: Orientez l’approche sur la VALEUR 08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data Information will be the “oil of the 21st century” It will be the resource running our economy in ways not possible in the past. Peter Sondergaard Gartner Senior VP
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    © 13 Conseil n°2: Adaptez la construction à la démarche exploratoire 08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data Démarche traditionnelle Démarche itérative « Pour construire une voiture, commencez par un skate ou une trottinette »
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    © 14 4. UTILISATIONEN LIBRE SERVICE Exploitez la richesse des résultats obtenus en libre service Conseil n°3 : Adoptez la bonne démarche méthodologique 08/03/2016 Big Data Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data 3. MISE EN OEUVRE Concrétisez votre initiative Big Data Lancement accéléré avec notre infrastructure Big Data as a service 2. CADRAGE DE L’INITIATIVE Cadrer fonctionnellement et techniquement le sujet à développer parmi ceux identifiés 1. EVANGELISATION ACTIVE Identifier les cas d’usage les plus pertinents pour votre contexte Jumbo#1
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    © 1508/03/2016 BigData Paris - Atelier Retours d'expérience Big Data … On y va ensemble ?!
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    © 16 Nos publications Livreblanc « Du Big Data au Big Busine$$ » http://businessdecision.fr/livreblanc-bd Blog Big Data & Digital http://blog.businessdecision.com