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XebiCon'16 : PMU et le Big Data - d'une approche mono projet à une démarche entreprise. Par Arnaud Etevenard, Responsable division projets - Domaine Client chez PMU

  • 1. @xebiconfr #xebiconfr PMU et Big Data : D’une approche mono projet à une démarche d’entreprise Arnaud Etevenard & Ludovic Perot
  • 2. @xebiconfr #xebiconfr Arnaud ETEVENARD Arnaud.etevenard@pmu.fr Responsable IT du programme Client chez PMU Ludovic PEROT lperot@xebia.fr Studio Delivery Manager chez Xebia
  • 3. @xebiconfr #xebiconfr PMU : N°2 mondial du pari hippique Opérateur global du jeux en ligne Opérateur hippique en point de vente pmu.fr 1er site de pari / 3ème site marchand français 12 800 points de vente 9,8 MDS € D’ENJEUX EN 2015
  • 4. @xebiconfr #xebiconfr Une heure au PMU 100 200 000 300 000 30 000 25 000 400 000700 2 000 Paris hippiques Transactions élémentaires SIC Mouvements de compte Mains poker Tags Web Flux d’info mutuelle Paris sportifs Contacts entrants au Service Client Une heure au PMU
  • 5. @xebiconfr #xebiconfr Big Data – Les motivations Internalisation des campagnes marketing prospect et le parrainage • Augmenter la qualité des communications • Améliorer les ciblages • Optimiser la réactivité • … et réduire nos coûts de sous-traitance Lancement du projet Big Data en octobre 2015
  • 6. @xebiconfr #xebiconfr Big Data – Le projet Comment diminuer le risque associé à la mise en œuvre ? Les risques • Big Data : beaucoup de tentatives, peu de succès Décision : changer nos habitudes • Architecture technique reposant sur des serveurs banalisés HP • Une solution logiciel proche de l’opensource (Cloudera) • Une démarche AGILE avec un budget capé avec XEBIA
  • 7. @xebiconfr #xebiconfr Big Data – Où en sommes nous ? Août 2016 (11 mois post lancement) : • Internalisation de l’animation des prospects effective Septembre 2016 • Lancement du Big Data Lab  Explorer des pistes de potentiels business  Réaliser des pilotes pour valider le potentiel  Industrialiser les usages / lancer des nouveaux projets
  • 8. @xebiconfr #xebiconfr Big Data – Facteurs clés de succès • Préparation en amont de l’inventaire des flux de données • Une plateforme technologique adaptée • Une petite équipe pluri compétences (data ingénieur, data scientist, devops) • Un premier usage défini avec une échéance fixe • Des premières tentatives exploratoires sans enjeu business
  • 10. @xebiconfr #xebiconfr Une approche collaborative La conduite du changement s’organise autour de groupes transversaux et de travaux en binôme 1 macro usage = 1 groupe de travail Montée en compétence mutuelle (métier et outil) avec rapprochement géographique Data Owner Data Scientist LEAD / CONTRIBUTEUR CONTRIBUTEUR/LEAD
  • 12. @xebiconfr #xebiconfr Des besoins récoltés au sein des différentes directions du PMU… • Développer l’usage en Point de Vente • Chantier monétique • Optimisation des équipements Réseaux commerciaux • BI international International • Rentabilité • BI financier • Faciliter le pilotage de la performance Finance • Jeu responsable • Fraude Règlementaire • Croiser les données navigation et transactionnelles • Communiquer en temps réel • Mieux connaître les clients dans le réseau Marketing Client • Exploiter les traces • Alerting sur des équipements transactionnels • Indicateurs anticipant l’arrêt d’une borne Informatique … pour un DataLake d’entreprise
  • 13. @xebiconfr #xebiconfr Une trajectoire validée avec une approche de type P&L Agir sur le revenu Agir sur les charges Réseau Online International Colonne1
  • 14. @xebiconfr #xebiconfr Mieux connaître le comportement permet d’améliorer les usages Les sujets d’exploration Développer la disponibilité des équipement en agissant en pro actif Identification des usages Développer le taux de disponibilité des équipements Jeu responsable Détecter en pro actif les comportements de jeu responsable
  • 15. @xebiconfr #xebiconfr Les sujets autonomes Construction de dashboard pour les Titulaires Analyse de l’utilisation des moyens de paiement en Point de Vente Reporting titulaires Chantier monétique BI international Construction d’un BI international
  • 16. @xebiconfr #xebiconfr Illustration sur la disponibilité des équipements
  • 17. @xebiconfr #xebiconfr Le taux de disponibilité des équipements impactant le chiffre d’affaires du PMU Valoriser en terme de CA la disponibilité des équipements Terminaux Bornes  Agir sur les équipements transactionnels en priorité
  • 18. @xebiconfr #xebiconfr Une meilleure connaissance de nos équipements La Modélisation permet de détecter les facteurs discriminants sur les équipements Les analyses sur les bornes font ressortir les indicateurs de fonctionnement nominal. La modélisation permet d’anticiper les pannes en détectant des signaux faibles 1M€ enjeux (*) 31 j d’activité 4 Bobines (*) : valeur fictive
  • 19. @xebiconfr #xebiconfr Passer du réactif au pro-actif Créer un système d’alerting auprès des équipes de Support pour anticiper les pannes 0,9M€ enjeux(*) 29 j d’activité 3 Bobines Une borne dans un PDV remonte les indicateurs de panne Envoi d’un e-mail au Support avec les données du PDV et le risque de pannes lié aux indicateurs Alerting envoyé au Support (*) : valeur fictive
  • 20. @xebiconfr #xebiconfr Passer du réactif au pro actif Les bornes X sont les plus fiables 100 000€ mensuel (*) sur les bornes 1 M€ mensuel (*) sur les bornes Les bornes Y sont les moins fiables Déterminer les équipements les plus fiables et les installer dans les PDV les plus critiques en terme de CA (réactif)
  • 21. @xebiconfr #xebiconfr Prochaines étapes : les autres équipements des PDV (Equidia, EIPDV, etc.) Extension aux équipements non transactionnels Affiner la modélisation et la criticité des interventions pour optimiser la maintenance