Le document aborde l'évolution de la Business Intelligence (BI) traditionnelle vers le Big Data, soulignant les défis et la nécessité d'une rupture technologique. Il met en avant l'importance des données structurées et non-structurées pour optimiser les performances des entreprises et propose une approche 'bottom up' pour l'analyse. La visualisation des données est présentée comme un élément clé pour transformer ces informations en valeur ajoutée.

2. De la BI Traditionnelle au Big Data

3. Connaissez-vous PagesJaunes ?

4. Connaissez-vous PagesJaunes ?

5. Sommaire
1. Enjeux de la BI actuelle
2. Vers une rupture technologique
3. Pour quels usages business?
4. Conclusion

6. A quoi ressemble la BI actuelle?

8. 8

9. Les enjeux de la BI
Une remise en cause est nécessaire ….

11. 11

12. 12

13. La vraie vie!
Data
Warehouse
Traditionnel
13
Go
Po
Eo
Zo
To

14. Vers une rupture technologique …

15. De la BI traditionnelle AU BIG DATA – L’état de l’art architectural
BI Traditionnelle
Données structurées d’entreprise
Traitement d’alimentation ETL
ERP Système de fichiers
(texte, excel, csv)
CRM SCM
Data MartsCubes
OLAP
Databases
BI Orientée
Utilisateurs Finaux
In Memory
Tableau
de bord
Analyse
Prédictive
Data
Warehouse
Mobilité
Associativité
des données
Data
Visualisation
Données non-structurées d’entreprise et externes
Exploitation et analyse de l’ensemble
de l’information
Fichier, Image,
Vidéo
Intranet / Gestion
de contenu
MPP/ Intégration des données
Analyse temps
réel
Base Orientée
Colonne
Indexe
Text Agent Mining
Analyse de
tendance
Recherche
Native
Réseaux sociaux
NIVEAU DE MATURITE DES ARCHITECTURES ENTERPRISE INFORMATION MANAGEMENT

16. Données structurées d’entreprise
ERP
Données non-structurées d’entreprise et externes
FichierRéseaux sociaux
Data Processing
Data Storage
Data Access
Reporting, Analytique,
Visualisation & Statisitique
Data
Management
ZooKeeper
Architecture de données BI en version Big Data
Fichiers de Log

17. Pour quels intérêts Business ?

18. Business Intelligence Innovante – Des réponses métiers pour un gain
de performance
Information
d’entreprise ou extérieure
Traitement
De l’information
Apport de valeurs
Indicateurs de performance
Finance
Marketing Logistique
CRM
Quel nouveau produit a
les plus grandes
chances de réussite?
Est-ce que ma chaîne
d'approvisionnement est
suffisamment rapide et efficace?
Quels sont les facteurs
d’optimisation?
Quel collaborateur clé
est susceptible
de quitter l’entreprise?
Comment adresser des offres
beaucoup plus ciblées
basées sur les avis et
goûts des clients ou prospects?
Quelle transaction est
une transaction
frauduleuse
ou à risque?
Ressources
Humaines

19. Et chez Solocal ?

20. Data Mart Fonctionnel
Open Data Group
(Données brutes et Open Datamart)
Données Structurées ou Semi-structurées d’entreprise
PJ.fr SCO SAPHIRCIMOB
Données non structurées
Image, VidéoPortail / IntranetSocial NetworkRH MPG CRM
Data Visualisation

21. Big Data – la transformation ne s’arrête pas là!

22. IT
Modélise les données,
contruit un socle pour
répondre au besoin
IT
Mise en disposition d’un socle
de données, performant
Métier
Analyse et répond par eux-même
aux questions futures!
Amélioration de la stratégie
d’entreprise
Métier
Exprime des besoins de
reporting/indicateurs …
Approche du Big Data
En mode “Bottom Up” => Analyse en “Test & Learn”
Approche de la BI traditionnelle
Classiquement en mode “Top Down”

23. La Data Visualisation est clé!
Résumé par une formule : 3V * Visualisation = Valeur
@nieuwbourg

24. Conclusion

25. 25