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© OCTO 2015
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Suis-je déjà Data Driven ?
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Learning Fast
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Idea
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THE LEAN
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28	

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•  Le mobile génère 60% des lectures sur la
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30	

© OCTO 2015
Amélioration de la
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SUPPORT
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Marke-
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© OCTO 2015
Le marketing client - 2 évolutions majeures
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Identité Usage ?
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32	

© OCTO 2015
Deux exemples classiques
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© OCTO 2015
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ACTIVITÉS COEUR DE
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ACTIVITÉS DE PILOTAGE
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© OCTO 2015
Exemple de prédiction des dépenses de santé
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35	

© OCTO 2015
Chacun de vos domaines métier où vous
estimez que les actes d’achats de vos
clients sont influencés par la sphère
digitale est candidat à ce type d’étude
36	

© OCTO 2015
Ressources humaines
SUPPORT RH
ACTIVITÉS COEUR DE
MÉTIER
ACTIVITÉS DE PILOTAGE
37	

© OCTO 2015
Projet Oxygen
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38	

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OCTOs
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© OCTO 2015
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SUPPORT IT
ACTIVITÉS COEUR DE
MÉTIER
ACTIVITÉS DE PILOTAGE
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© OCTO 2015
Le problème
Features and functions used in a typical system
41	

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Application
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DetteTCO
Valorisation de patrimoine : Valeur – TCO - Dette
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© OCTO 2015
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investir?
!   Valeur/Dette
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!   Valeur/TCO
! Comment réduire les coûts du SI?
!   TCO/Dette
Pour répondre à ces questions :
43	

© OCTO 2015
Contact
Channel
FactoriesElectronic Channel
Operation and Contract Management
CRM
Referentials Deliver
y
Enterprise Management & Control
xxx
XXXXXX
xxx
xxx
XXX
xxx
XXX
XXX
XXX
XXX
XXX
xxx xxxxxx
xxxxxx xxx
XXX XXX
xxx
xxx
xxx xxx
xxx
xxx
xxx
xxx xxx
xxx
XXXXXX
xxx
XXX
XXX) XXX
Valeur
TCO
Dette
Neutre
Conséquent
Peu endetté
Très endetté
Marginal
44	

© OCTO 2015
Prédictif IT
SUPPORT IT
ACTIVITÉS COEUR DE
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ACTIVITÉS DE PILOTAGE
45	

© OCTO 2015
! Prévision de panne
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Je le fais déjà non?
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Mieux piloter mon infrastructure
46	

© OCTO 2015
Utilisation des ressources (CPU) – ce que je sais faire
Batch processing
breakdown
47	

© OCTO 2015
Prévision : utilisation du hardware selon des scénarios
business
(1) Réalisation d’un modèle
Yt^ ≈ 68.6X1,t + 39.8X2,t + 0.31X3,t – 823.9XWE,t + µ^t
with µ^t = 0.57µ^t-1 + et, et èN(0,σ²)
Modèle expliquant la consommation CPU en fonction
du volume d’activité de production manuelle,
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liées au weekend
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(3) Utilisation du modèle pour simuler l’impact de
différents scénarios sur le système IT
48	

© OCTO 2015
Processus de contrôle : detection de comportements
anormaux sur des series
Détection dynamique de points atypiques dans l’évolution d’une série temporelle
(pics d’activité, changements de tendance, de saisonnalités)
Méthode déployée sur des variables IT (CPU use, DBtime, temps de
réponse…), puis portée à un niveau fonctionnel (activité business)
49	

© OCTO 2015
L’IT au service de l’entreprise Data Driven
Suis-je déjà Data Driven ?
Introduction
Conclusion : J’y vais demain
Agenda :
Nouveaux champs d’application
50	

© OCTO 2015
Architecture et
technologies
51	

© OCTO 2015
Une révolution technologique en marche
Application orientée
Flux évènementiel
(streaming)
Application orientée
Transaction
(TPS)
Application orientée
Stockage
(IO bound)
Application
orientée Calculs
(CPU bound)
NoSQL
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Streaming
52	

© OCTO 2015
53	

© OCTO 2015
Le data lake
Stockage non structuré
Stockage semi-structuré
(NoSQL)
Stockage structuré (ex.
relationnel)
Requêtage
interactif
Traitements
analytiques
Traitements de
flux
Machine Learning
Base de
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Fichiers
bruts
Logs
applicatifs
Données externes,
OpenAPI
Messages &
Evénements
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d’entreprise
Système
opérationnel
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Données externes,
OpenAPI
Messages &
Evénements
DATALAKE
INGESTION
PUBLICATION
54	

© OCTO 2015
Big Data VS Small Data
Etre Datadriven ce n’est pas processer des Pétas
de données
Vous n’imaginez pas tout ce que l’on peut faire
avec un pc portable et excel
55	

© OCTO 2015
56	

© OCTO 2015
De nombreuses librairies, de mieux en mieux intégrées,
puissantes, et faciles d’utilisation
Une démocratisation de l’analytics et de la dataviz
57	

© OCTO 2015
Processus et
méthodologie
58	

© OCTO 2015
Cycles	
  
courts	

	

Appren@ssage,	
  
améliora@on	

Mesure	
  
systéma@que	

NOUVELLES	
  
METHODES
59	

© OCTO 2015
Organisation et capital
humain
60	

© OCTO 2015
Désiloter?
61	

© OCTO 2015
Des nouveaux profils?
EDW	
  
Hadoop	
  Datalake	
  
Dev	
  Hadoop	
  et	
  
intégra@on	
  de	
  
données	
  
Data	
  Scien@sts	
  et	
  
Data	
  Engineers	
  
Devops	
  et	
  archis	
  
transverses	
  
Applications
62	

© OCTO 2015
Le data scientist
63	

© OCTO 2015
“By	
  2018,	
  the	
  United	
  States	
  alone	
  could	
  face	
  a	
  
shortage	
  of	
  140,000	
  to	
  190,000	
  people	
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  skills	
  
	
  
As	
  well	
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  1.5	
  million	
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  and	
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  with	
  
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  analysis	
  of	
  big	
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  decisions.”	
  
McKinsey	
  Global	
  Ins@tute	
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  Mai	
  2011	
  
Big	
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  The	
  next	
  fron@er	
  for	
  innova@on,	
  compe@@on,	
  and	
  produc@vity	
  
64	

© OCTO 2015
L’IT au service de l’entreprise Data Driven
Suis-je déjà Data Driven ?
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© OCTO 2015
Bâtir une DSI « data-ready » à l'ère digitale…
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…C’est travailler sa capacité d’exécution
DSI
66	

© OCTO 2015
“SoYware	
  is	
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OCTO Technology - Data Driven Company - SITB15

  • 1. 1 © OCTO 2015© OCTO 2015 Qu'est-ce qu'une « Data Driven Company » à l'heure de la digitalisation ? #SITB15 Conférence Swiss IT Business 22 avril 2015
  • 2. 2 © OCTO 2015 Joseph Glorieux Directeur général OCTO Suisse jglorieux@octo.com Cyril Picat Consultant senior OCTO Suisse cpicat@octo.com
  • 3. 3 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
  • 4. 4 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
  • 5. 5 © OCTO 20155 Une nouvelle révolution industrielle
  • 6. 6 © OCTO 2015 S’ouvrir aux possibilités Crowd   Sourcing Réseaux     Sociaux Internet   Des  Objets Mobile Big  Data OpenAPI   OpenData Cloud USAGES TECHNOLOGIES Internet   Des  Objets = NEW BUSINESS MODELS DATA
  • 7. 7 © OCTO 2015 Pourquoi parler de Data Driven ? Data Driven Company répond aux échecs de la BI et anticipe la désillusion du Big Data en réconciliant architectures, changement organisationnel et méthodologies Big  Data
  • 8. 8 © OCTO 2015 Data Driven - Une définition ? Continuellement améliorer l’ensemble des processus de l’entreprise par l’utilisation quantitative et qualitative de données tout le temps, partout et pour tout.
  • 9. 9 © OCTO 2015 Une vision d’ensemble essentielle Méthodologies Stratégie Culture Organisation Métier RH Technologies
  • 10. 10 © OCTO 2015 Culture - L’intuition ou les faits ?
  • 11. 11 © OCTO 2015 W. Edwards Deming
  • 13. 13 © OCTO 2015 “  It’s  not  about  being  the  best.   It’s  about  being  be1er  than  you   were  yesterday  ”   Culture - L’amélioration continue
  • 14. 14 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
  • 15. 15 © OCTO 2015 Vision d’une entreprise ACTIVITÉS DE SUPPORT Système d’informationRH Stratégie Production Contrôle, risque management Pilotage financier ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER R&D Vente, distribution ACTIVITÉS DE PILOTAGE … Administration … Appros Planification Marke- ting SAV … Achat
  • 16. 16 © OCTO 2015 Des métriques au service de…
  • 17. 17 © OCTO 2015 Garbage in, Garbage out
  • 18. 18 © OCTO 2015 La production de métriques
  • 19. 19 © OCTO 2015 Dataviz et storytelling
  • 20. 20 © OCTO 2015 Aller jusqu’au bout Valeur Ad-hoc, Drill downOù est le problème précisément? Combien de fois? Qu’est-ce qui s’est passé? Alerts, monitoring Qu’est de qu’il se passe? PrévisionQuel budget? Mode- lisation predictive Optimi- sation Pourquoi ça s’est passé comme ça? Machine learning Temps Qu’est qu’il pourrait arriver? Quels seraient les impacts ? Quels sont les signaux faibles? Quelles sont les tendances? Quel est le meilleur qui puisse arriver? Analyse statistique Reporting
  • 21. 21 © OCTO 2015 ! Vérifier l’usage et la qualité, automatiser la production de métriques ! Vérifier l’utilisabilité (utilisation & production) ! Aller au bout de la promesse sur l’utilisation de la donnée avec la datascience notamment Sur le Data Driven actuel
  • 22. 22 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
  • 23. 23 © OCTO 2015 Conception de produit SUPPORT IT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
  • 24. 24 © OCTO 2015 Découvrir simultanément les clients et le produit Produit Client
  • 25. 25 © OCTO 2015 Learning Fast Build MeasureLearn Idea Data Product
  • 26. 26 © OCTO 2015 Learning Fast Build MeasureLearn Idea Data Product Vous êtes tous une startup ! THE LEAN STARTUP
  • 27. 27 © OCTO 2015 Le Minimum Viable Product (MVP) Validation du client Le MVP est la réalisation minimale qui permet à une équipe de collecter sur les clients le maximum d’enseignements validés, et ce avec un minimum d’effort.
  • 28. 28 © OCTO 2015 Le MVP Zappos Validation du client
  • 29. 29 © OCTO 2015 L’obsession de la mesure Découverte du produit Objectif : apprendre de l’usage et de l’impact de chaque fonctionnalité Hypothèse : Le mobile va générer des usages supérieurs à ceux du web Apprentissage : > 60% des lectures : on investi sur les fonctionnalités de la version mobile <= 60% des lectures : on continue à se concentrer sur la version web Objectif chiffré : •  Le mobile génère 60% des lectures sur la plateforme •  Les utilisateurs sont enthousiastes sur le mobile http://elCurator.net
  • 30. 30 © OCTO 2015 Amélioration de la connaissance clients SUPPORT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE Marke- ting
  • 31. 31 © OCTO 2015 Le marketing client - 2 évolutions majeures Le modèle de définition du client majoritairement identitaire n’est plus suffisant Identité Usage ? Relation ? Nom, prénom, adresse, CSP, etc. Comment utilise-t-il mes produits et services ? Quel est son parcours digital ? Avec qui est-il en contact ? Qu’est-ce qui l’influence ? Qui influence-t-il ? Les utilisateurs ont un comportement multicanal Comment enrichir la donnée client identitaire par une vision comportementale multicanale ?
  • 32. 32 © OCTO 2015 Deux exemples classiques Base des logs web et mobile – Parcours client Analyse prédictives – Potentiel d’achat, risque de désinscription Offres, réductions, publicité Réagir commercialement en temps réel Analyse des centres d’intérêts et des parcours clients
  • 33. 33 © OCTO 2015 Analyse de « signaux faibles » SUPPORT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
  • 34. 34 © OCTO 2015 Exemple de prédiction des dépenses de santé Analyse sémantique du domaine de la santé, et exploitation des données web: Google trends, forums spécialisés Prédiction des dépenses en optique grâce aux séries temporelles des signaux faibles sur la toile: nombre de requêtes, nombre de messages Croisement des données client et exogènes
  • 35. 35 © OCTO 2015 Chacun de vos domaines métier où vous estimez que les actes d’achats de vos clients sont influencés par la sphère digitale est candidat à ce type d’étude
  • 36. 36 © OCTO 2015 Ressources humaines SUPPORT RH ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
  • 37. 37 © OCTO 2015 Projet Oxygen @Google ! Analyse de l’impact du management, et des qualités d’un bon manager ! Étude d’un an basé sur les évaluations, des sondages et les promotions. Plus de 10,000 observations des comportements de managers au total.
  • 38. 38 © OCTO 2015 Recrutement @OCTO ! Facematch crowdsourcés sur les profils LinkedIn du réseau des OCTOs ! Scoring des profils et détection de leads de recrutement
  • 39. 39 © OCTO 2015 Gestion du patrimoine SUPPORT IT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
  • 40. 40 © OCTO 2015 Le problème Features and functions used in a typical system
  • 41. 41 © OCTO 2015 Application Valeur DetteTCO Valorisation de patrimoine : Valeur – TCO - Dette
  • 42. 42 © OCTO 2015 ! Sur quelle application continuer à investir? !   Valeur/Dette ! Quelle application rationaliser? !   Valeur/TCO ! Comment réduire les coûts du SI? !   TCO/Dette Pour répondre à ces questions :
  • 43. 43 © OCTO 2015 Contact Channel FactoriesElectronic Channel Operation and Contract Management CRM Referentials Deliver y Enterprise Management & Control xxx XXXXXX xxx xxx XXX xxx XXX XXX XXX XXX XXX xxx xxxxxx xxxxxx xxx XXX XXX xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx XXXXXX xxx XXX XXX) XXX Valeur TCO Dette Neutre Conséquent Peu endetté Très endetté Marginal
  • 44. 44 © OCTO 2015 Prédictif IT SUPPORT IT ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER ACTIVITÉS DE PILOTAGE
  • 45. 45 © OCTO 2015 ! Prévision de panne ! Provisionning ! Identification de comportements anormaux ! Identification des root causes d’incident… Je le fais déjà non? ! Oui mais limité par : !   Hétérogénéité des plateformes de supervision !   Volume de données (pas d’historique) Mieux piloter mon infrastructure
  • 46. 46 © OCTO 2015 Utilisation des ressources (CPU) – ce que je sais faire Batch processing breakdown
  • 47. 47 © OCTO 2015 Prévision : utilisation du hardware selon des scénarios business (1) Réalisation d’un modèle Yt^ ≈ 68.6X1,t + 39.8X2,t + 0.31X3,t – 823.9XWE,t + µ^t with µ^t = 0.57µ^t-1 + et, et èN(0,σ²) Modèle expliquant la consommation CPU en fonction du volume d’activité de production manuelle, automatique, le débit de l’usine et les saisonnalités liées au weekend (2) Contrôle de la stabilité structurelle du modèle au fil des nouvelles observations (3) Utilisation du modèle pour simuler l’impact de différents scénarios sur le système IT
  • 48. 48 © OCTO 2015 Processus de contrôle : detection de comportements anormaux sur des series Détection dynamique de points atypiques dans l’évolution d’une série temporelle (pics d’activité, changements de tendance, de saisonnalités) Méthode déployée sur des variables IT (CPU use, DBtime, temps de réponse…), puis portée à un niveau fonctionnel (activité business)
  • 49. 49 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
  • 50. 50 © OCTO 2015 Architecture et technologies
  • 51. 51 © OCTO 2015 Une révolution technologique en marche Application orientée Flux évènementiel (streaming) Application orientée Transaction (TPS) Application orientée Stockage (IO bound) Application orientée Calculs (CPU bound) NoSQL In- memory Grid - GPU Streaming
  • 53. 53 © OCTO 2015 Le data lake Stockage non structuré Stockage semi-structuré (NoSQL) Stockage structuré (ex. relationnel) Requêtage interactif Traitements analytiques Traitements de flux Machine Learning Base de données Fichiers bruts Logs applicatifs Données externes, OpenAPI Messages & Evénements DW d’entreprise Système opérationnel Reporting, requêtes Données externes, OpenAPI Messages & Evénements DATALAKE INGESTION PUBLICATION
  • 54. 54 © OCTO 2015 Big Data VS Small Data Etre Datadriven ce n’est pas processer des Pétas de données Vous n’imaginez pas tout ce que l’on peut faire avec un pc portable et excel
  • 56. 56 © OCTO 2015 De nombreuses librairies, de mieux en mieux intégrées, puissantes, et faciles d’utilisation Une démocratisation de l’analytics et de la dataviz
  • 57. 57 © OCTO 2015 Processus et méthodologie
  • 58. 58 © OCTO 2015 Cycles   courts Appren@ssage,   améliora@on Mesure   systéma@que NOUVELLES   METHODES
  • 59. 59 © OCTO 2015 Organisation et capital humain
  • 61. 61 © OCTO 2015 Des nouveaux profils? EDW   Hadoop  Datalake   Dev  Hadoop  et   intégra@on  de   données   Data  Scien@sts  et   Data  Engineers   Devops  et  archis   transverses   Applications
  • 62. 62 © OCTO 2015 Le data scientist
  • 63. 63 © OCTO 2015 “By  2018,  the  United  States  alone  could  face  a   shortage  of  140,000  to  190,000  people  with  deep   analy@cal  skills     As  well  as  1.5  million  managers  and  analysts  with   the  know-­‐how  to  use  the  analysis  of  big  data  to   make  effec@ve  decisions.”   McKinsey  Global  Ins@tute  –  Mai  2011   Big  data:  The  next  fron@er  for  innova@on,  compe@@on,  and  produc@vity  
  • 64. 64 © OCTO 2015 L’IT au service de l’entreprise Data Driven Suis-je déjà Data Driven ? Introduction Conclusion : J’y vais demain Agenda : Nouveaux champs d’application
  • 65. 65 © OCTO 2015 Bâtir une DSI « data-ready » à l'ère digitale… Organisation Méthodes detravail Business Model …C’est travailler sa capacité d’exécution DSI
  • 66. 66 © OCTO 2015 “SoYware  is  ea@ng  the  world”            Marc  Andreessen   Merci