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MFG-Labs : présentation au club des directeurs de l'innovation
- 1.
- 2.
- 3. data Analyse data Développemen ts innovants Conseil data stratégique 2
- 4. L’avènement des Big Data 3
- 5.
- 6. 50 Zettabyte Byte Kilobyte Exabyte Megabyte Gigabyte Terabyte Petabyte 1.000.000.000.000.000.000.000 bytes Zettabytes 200exabytes en 5 sera mis Tout ce qui petabytes ligne L’ensemble desqui a jamais mispar l’humanité Tout cece mots prononcésimprimé Tout qui a été été en ligne en 2020 en 2010
- 7. Les données viennentde partout
- 8. Les données viennentde partout User médias generated Internet Systèmes des objets Traces
- 9. Elles convergent versle web
- 10.
- 11.
- 12. Elles sont deplus en plus
- 13. Elles sont deplus en plus
- 14. Elles sont deplus en plus faciles à
- 15. Elles sont deplus en plus faciles à
- 16. Elles deviennent unenjeu
- 17. Elles dessinent unmonde 12
- 18. Que faire avec lesBig Data ? 13
- 19.
- 20. Panopticon Pas le plusintéressant !
- 21. Créer de nouvellesplaces de marché
- 22. Voir les tendancesde fond
- 23.
- 24.
- 25. Calculer une affinité
- 26.
- 27.
- 28. Comprendre la société Monitorerun système dynamique
- 29. Capter les émotions Capterles émotions
- 30.
- 31. Un nouveau contexte stratégique 24
- 32. Asseoir sa stratégiesur ses données « Vous devriez faire un inventaire de ce que vous avez comme données et vous devriez réfléchir à la valeur de chacune d’entre elles au sein de votre entreprise et leurs valeurs pour d’autres personnes qu’elles soient de votre entreprise, partenaires, ou même publiques. » @timberners_lee Inventeur du web
- 33. Créer et fairevivre l’écosystème de ses données
- 34. Penser une «économie du www.amazon.com
- 35. Penser une «économie du 43% du chiffre d’affaires www.amazon.com
- 36.
- 37. Repenser les processus de conception Données Raffiner Interpréter Service Code Créer
- 38. Inventer de nouveauxservices www.cinemur.fr
- 39. Inventer de nouveauxservices www.cinemur.fr
- 40.
- 41. ! Big Data pas seulement plus de données
- 42. Atte ntion ! Big Data pas seulement plus de données
- 43. La convergence deplusieurs talents
- 44. La convergence deplusieurs talents Nouvelles méthodes d’analyse Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager définir une l’utilisateur stratégie dans les services
- 45. La convergence deplusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager définir une l’utilisateur stratégie dans les services
- 46. La convergence deplusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux Visualisation interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager définir une l’utilisateur stratégie dans les services
- 47. La convergence deplusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux Visualisation interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager définir une UX l’utilisateur stratégie dans les services
- 48. La convergence deplusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et nouveaux Visualisation interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager Stratégie définir une UX l’utilisateur stratégie dans les services
- 49. La convergence deplusieurs talents Nouvelles Algorithmiqu méthodes d’analyse e Nouveaux Capacité à frameworks, lire et Informatique nouveaux Visualisation interpréter les outils données Capacité à Capacité à engager Stratégie définir une UX l’utilisateur stratégie dans les services
- 51. Qu’est-ce qu’il ya derrière les données ?
- 53. www.mfglabs.com contact@mfglabs.com @mfg_labs
Notes de l'éditeur
- #2 \n
- #3 \n
- #4 \n
- #5 \n
- #6 \n
- #7 \n
- #8 \n
- #9 \n
- #10 \n
- #11 \n
- #12 \n
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- #14 \n
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- #17 \n
- #18 \n
- #19 \n
- #20 \n
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- #22 \n
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- #30 \n
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- #40 \n
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- #43 \n
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- #45 \n
- #46 \n
- #47 \n
- #48 \n
- #49 \n
- #50 \n
- #51 \n
- #52 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #53 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #54 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #55 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #56 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #57 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #58 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #59 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #60 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #61 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #62 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #63 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #64 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #65 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #66 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #67 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #68 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #69 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #70 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #71 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #72 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #73 Pictos autour du titre. (titre au centre et pictos qui apparaissent pour chaque élément)\n\n\n
- #74 \n
- #75 - Data is leveraged (La force des données relationnelles : 10 données relationnelles = 100 données en vrac)\n
- #76 => amazing result => un exemple de mash up simple et cool (3 slide )\n\nNous avons appris a séquencer le génôme humain il y a 10 ans pour des milliards de dollars. Ce coût chute de 2 fois un taux exponentiel pour atteindre 10 000$ aujourd’hui. Ce ne sera plus très long pour atteindre le seuil de 100$, ou la gratuité, vendu avec un autre service comme les téléphones cellulaires. Plus d'un million de personnes devraient être «séquencées» en 2013\nDe grands résultats (google maps + craiglist)http://www.housingmaps.com/\n
- #77 \n
- #78 \n
- #79 \n
- #80 \n
- #81 \n
- #82 \n
- #83 Data has become accessible ( 3 slides ) \n• easy access ( 1 slide )\nbébé + ordi\nhttp://techcrunch.com/2011/04/10/the-new-information-age/\n
- #84 \n
- #85 \n
- #86 \nbig data is not big brother => it is the patterns that matter more than indivuals\n\n Bourse, box office : prendre la température de la conversation mondiale\n connaissance de la dynamique d’une propagation\n\nMFG\nLe comportement de la foule influence le comportement de l’utilisateur\nle comportement de l’utilisateur créé le comportement de la foule\n\n\n\n\n\n
- #87 \nbig data is not big brother => it is the patterns that matter more than indivuals\n\n Bourse, box office : prendre la température de la conversation mondiale\n connaissance de la dynamique d’une propagation\n\nMFG\nLe comportement de la foule influence le comportement de l’utilisateur\nle comportement de l’utilisateur créé le comportement de la foule\n\n\n\n\n\n
- #88 \n
- #89 \n
- #90 \nit is the patterns that matter more than indivuals\n\n Bourse, box office : prendre la température de la conversation mondiale\n connaissance de la dynamique d’une propagation\n\nMFG\nLe comportement de la foule influence le comportement de l’utilisateur\nle comportement de l’utilisateur créé le comportement de la foule\n\n\nCONCLUSION : \nit is the patterns that matter more than indivuals\nLes modèles comportementaux importent plus que les comportements individuels\n\n\n\n
- #91 \n
- #92 \n
- #93 3 exemples suivent ici sur what we can do at mfg on big data/data everywhere\n\n
- #94 Les traces collectives dessinent un nouveau sens => nouvelle valeur\n
- #95 \n
- #96 Quelles données seront la source autorité dans tel marché ?\nQuelles données seront exportées dans les applications tierces les plus excitantes ? (Accélérer l’innovation au-delà des ressources de développement interne)\nQuelles données ouvertes seront le plus connectées à d’autres sets de données, générant un retour positif sur la marque ? (Solidifier les relations avec les « power users » et leurs communautés respectives.)\nCe sont à ces questions stratégiques, essence même du data marketing, à lesquelles les entreprises doivent d’ores et déjà réfléchir.\nL’exemple du new-york times, netflix, wine.com etc... voir http://mfglabs.com/#!/data-marketing\n\n\n
- #97 \n
- #98 Tout comme ces entreprises qui ont rapidement rejoint le web et utilisé le search marketing et les médias sociaux comme un avantage compétitif, il existe une dynamique similaire avec le web de données.\n«Vous devriez faire un inventaire de ce que vous avez comme données et vous devriez réfléchir à la valeur de chacune d’entre elles au sein de votre entreprise et leurs valeurs pour d’autres personnes qu’elles soient de votre entreprise, partenaires, ou même publiques. @timberners_lee»\n\n\n
- #99 élaborer des stratégies efficaces et ainsi ouvrir de nouveaux marchés capables d'innovation.\n\nVoir http://mfglabs.com/#!/blog-charles-darwin-et-les-api\n\n
- #100 Trouver les bonnes questions et y répondre rapporte gros => \n\n\nAmazon augmenterait ses revenus de 30% par la recommandation de produits.\n76% des utilisateurs apprécient avoir des recommandations mais seulement 16% des applications s'en servent. Lorsque l’on sait que 90% des données ne sont pas utilisées, et que ces 10% utilisées peuvent être collées dans le passé, impersonnelles, et donc biaisées, les possibilités de création de valeur sont grandes.\n\nQu'un client achète deux produits différents est une chose intéressante, mais que ce même client soit fin connaisseur de vin et un lecteur assidu de la poésie de Rimbaud en est une autre. Qu’il ait acheté de Toulouse par un temps magnifique, en est encore une autre. Chaque seconde, d’énormes quantités de données sont générées et potentiellement révélatrices d'opportunités, mais aussi de tendances.\n\n-> Patterns are used to create relevant experiences. For example, if the data tells us that you are in a particular segment and we know that segment is interested in mountain bikes, we can show you mountain bike experiences instead of road bike ads.\n\nFrom e-business to me-business.\n
- #101 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #102 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #103 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #104 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #105 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #106 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #107 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #108 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #109 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #110 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #111 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #112 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #113 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #114 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #115 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #116 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #117 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #118 construire un pont entre le monde du cinema et ses amis\n=> trouver des patterns pour une expérience utilisateur personnalisée \n\nEt aussi prédire le box office : prendre la température de la conversation mondiale.\n\n
- #119 \n
- #120 Data is the new code, code is a commodity\n\nidea-code-data (voir schéma)\n\n flux continu\n diversité\n fluidité des formats\n maniabilité\n\navant \n\nidee -> code -> Service-> data ( vertical)\n\ndata -> code -> idea\nor \ncode->idea->data\n\n(everything is linked voir schema)\n\n\ndata everywhere implies new work pattern\nplus de préalable\n\n
- #121 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #122 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #123 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #124 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #125 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #126 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #127 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #128 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #129 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #130 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #131 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #132 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #133 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #134 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #135 \n\nThink at scale\nBe open minded\npluricompetence (lol)\nthink and know about many perspective on the data\n\n\n
- #136 La plupart des systèmes d'informations n'ont pas de méthodes pour construire des relations entre les données. Impossible de pousser des prédictions assez rapidement pour délivrer des recommandations précises. \n=> Établir des relations entre les données, permet de faire émerger de nouvelles réponses à de vieilles questions mais aussi de voir apparaître de nouvelles questions qu’on ne se posait pas (encore).\n
- #137 \n
- #138 \n
- #139 \n
- #140 \n