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1717
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Les retours :
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Offrir de l'analytique en temps réel en un clic

  • 1. 11 ©2015 Talend Inc.©2015 Talend Inc. L’analytique en temps réel en un clic Jean-Michel Franco Directeur Marketing Produit @jmichel_franco
  • 2. 22 Dynamiser l’entreprise par ses données Les entreprises orientées données … • 23X plus d’acquisition de clients • 6X plus de fidélisation clients • 19X plus rentables
  • 3. 33 Dynamiser l’entreprise par ses données avec Exploiter le capital informationnel
  • 4. 44 Vous vous préparez à lancer votre data lake
  • 5. 55 Mais, les promesses de l’analytique seront-elles pour autant tenues ? Dans la plupart des entreprises, moins de 10% des employés ont un accès au système décisionnel ou analytique.
  • 6. 66 Bien sûr, vous pouvez mettre en œuvre le data discovery, le dataviz et l’analyse prédictive.
  • 7. 77 Source: September 20, 2011, “Understanding The Business Intelligence Growth Opportunity” Forrester report Mais l’étendue et la portée de l’analytique se sont élargies Maintenant
  • 8. 88 L’enjeu, c’est de constituer la raffinerie de données
  • 9. 99 Le décisionnel tel qu’il devrait être Les trois nouvelles dimensions de l’analytique Construire une couche d’intégration de données agile et maitrisée Des applications analytiques plus que des tableaux de bord et rapports Analyses prédictives et Machine Learning L’Analytique embarqué dans les processus opérationnel Découvrir et partager les données Concevoir le « system of insight » Opérationnaliser Les décisions Intégration BigData Analytique BigData Intégration dedonnées &préparation
  • 10. 1010 L’intégration de données sous contrôle et agile Inventaire des données Préparation des données Master Data Mgmt. Intégration de données Créez votre catalogue de données. Profilez vos données. enrichissez , connectez Mettez en production le flux de données Certifier les données critiques, partagez et surveillez.
  • 11. 1111 Le Big Data et l’Open Source ouvrent de nouveaux horizons pour les data scientists Concevoir le système d’insights • Le rôle de Data Scientist est enfin reconnu comme nécessaire pour que l’analytique soit un succès • Démocratisation des technologies prédictives et Machine Learning - Outils Open source : Rapid Miner, Knime, R … - Plateformes de Machine Learning basées sur le Cloud : Google Prediction API, Azure ML, Amazon ML… - Large choix de solutions haut de gamme: Blue Yonder, Watson, SAS, BigML… • Des outils pour rendre opérationnel la dimension prédictive, plutôt que de l’utiliser ponctuellement - Exécuter les modèles là ou sont les données, notamment dans Hadoop - Des options plus solides émergent pour déployer des modèles (Mahout, Spark ML)
  • 12. 1212 Rendez votre analytique opérationnel Applications d’entreprise Données externes Capteurs Logs Applications digitales Intégration de données Données en temps réel & intégration d’applications Data warehouse & marts Ad hoc analysis & mining Reporting Data Lake Profilage de données & préparation Recherche de données Modèles prédictifs Laboratoire dedonnées L’usinede données Hub de données Flux de données Prédictions & règles Analytique embarqué
  • 13. 1313 La solution d’intégration de Big Data la plus facile et la plus puissante Talend Big Data Créer Collaborer DéployerGérer Adapter • Interface utilisateur visuelle, glisser- déposer • Plus de 800 connecteurs intégrés • Génère du code MapReduce, Java ou SQL • Fonctionne à l’échelle du cluster • Load balancing et basculement • Optimisation du code • Aucune installation de Talend sur Hadoop • Qualité/gouvernance de données intégrée • Supporte nativement Kerberos • Supporte des consoles de gestion Big Data • Planification, monitoring et gestion sont centralisés • Référentiel partagé • Auto-documentation
  • 14. 1414 Architecture intemporelle avec génération de code natif ETL Intégration quotidienne ELT Appareil de Data Warehouse ESB Messaging, Routing, Transformation HADOOP Hautement Scalable
  • 15. 1515 Simplifiez le Big Data temps réel La performance augmente 100x Réponse en < 1 sec Répond à de nouveaux cas d’utilisation (Next best action, pricing dynamique, détection de fraude en temps réel, gestion d’événements complexes, etc.) Nouveaux composants pour les données de streaming
  • 16. 1616 Spark integration in Talend Studio Apache • Technical preview (dispo générale en septembre) • Implémentation de Spark, ML LIB et de l’API Spark Streaming • Les composants pour le Machine Learning nécessitent une licence de Talend Platform for Big Data • 17 composants pour l’intégration de données - Intégration de données : Load, Connection, sample, FilterRow, FilterColumns, Normalize, Union, Replicate, Aggregate, Sort, Join, Uniq, Log, Store - Machine Learning et Qualité de données : Sample, ALS Model, Recommend « Ne croyez pas qu’il soit facile de transférer des applications existantes sur Spark depuis un autre modèle de data-processing, tel que MapReduce. Passer à Spark implique une ré-implémentation complète et il faut s’assurer que les avantages de cette migration compense ce surcoût. " Nick Heudecker - Gartner
  • 17. 1717 Des stocks au pricing jusqu’à l’expérience client Une entreprise qui a tout compris Enjeux : • Le Big Data, de l’analytique à l’opérationnel ; • Optimiser la stratégie de pricing ; • Eviter les abandons de panier. Pourquoi Talend : • L’outil central d’intégration de données pour l’analytique • Seule solution d’intégration de données fonctionnant à l’intérieur de Hadoop (plutôt qu’au dessus). Les retours : • Invendus réduits de 20% ; • Mise en place du pricing dynamique • Prédiction d’abandon de panier en temps réel avec 90% de précision ; • .
  • 18. 1818 Commencez dès maintenant avec la Sandbox Big Data Image virtuelle installée avec : • 4 scénarios à essayer : - Analyse des données de navigation Web ("clickstream") - Analyse des données de sentiments issues des réseaux sociaux - Analyse des données de logs à l'aide des weblogs Apache - Chargement ETL avec Hadoop Téléchargez votre Sandbox Big Data aujourd’hui! http://fr. talend.com/talend-big-data-sandbox
  • 19. 1919 ©2015 Talend Inc.©2015 Talend Inc. Merci ! Des questions ?