La datavisualisation

© Soft Computing – www.softcomputing.com
Séminaire Data Visualization
19 mars 2015

Dans une bataille économique internationale de plus en plus féroce, les outils d’aide à la décision
deviennent des enjeux opérationnels majeurs pour toutes les entreprises.
Séminaire le 19 mars 2015
La Data Visualization, révolution ou évolution ?
Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com
A propos
Soft Computing est une société spécialisée en CRM, Big Data et Digital, réunissant près de 400 consultants, délivrant des prestations de Conseil, de
Technologie et de Marketing Services.
Soft Computing est coté à Paris dans le compartiment C de NYSE Euronext (ISIN : FR0000075517, Symbole : SFT).
Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre profil, l'inscription sera soumise à validation.
Agenda :
08h45 – 09h00 : Accueil des participant
09h00 – 11h00 : Séminaire
Si la Business Intelligence se définit comme les méthodes, les moyens et les outils mis en œuvre en
vue d'offrir une aide à la décision, comment se définit alors la Data Visualization ? Est-ce un élément
complémentaire, supplémentaire ou encore une brique à côté de la BI traditionnelle ? Quels sont les
apports de la Data Visualization par rapport à des outils classiques de reporting et de restitution ?
• Qu'est-ce que la Data Visualization ?
• Quels sont les apports de cette technologie ?
• Quels sont les principaux acteurs sur le marché ?
• Démonstrations et cas concrets
• Conclusion.

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SOMMAIRESommaire
1. Présentation de Soft Computing
2. Définition de la Data Visualization
3. Les apports de la Data Visualization
4. Les principaux acteurs du marché
5. Best practices pour choisir son outil
6. Conclusion

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Continuum de services
Think Build
Business
IT
Imaginer, bâtir et opérer
des programmes de conquête et de fidélisation
cross-canaux, rentables et innovants
Concevoir, développer et déployer
des solutions Digitales, Big Data et CRM
performantes, pragmatiques et adaptées
Run

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Extraits de références 2013
Centre de services de
gestion des campagnes
marketing multicanal.
Ecoute et analyse des
sentiments des clients sur
les réseaux sociaux.
Programme relationnel
multi-devices.
Maintien en conditions
opérationnelles et
évolution du SI marketing
on et offline.
Gestion opérationnelle
des plates-formes
analytiques et marketing
ciblé.
Dispositif d’acquisition de
prospects sur tablette en
magasin.
Cadrage, conception et
déploiement d’un service
client pro-actif.
Centre de services de
datamining, de
campagnes ciblées et de
diffusion des reportings.
Personnalisation en temps
réel des contenus et
valorisation d’audience.
Déploiement d’un outil
d’automatisation des
forces de ventes.
Définition d’une stratégie
de Business Intelligence.
Applications mobiles et
personnalisation.
Pilotage de la qualité de
l’expérience client.
Optimisation des parcours
client et du taux de
transformation sur
Internet.
Référentiel client
transversal multicanal et
multiservice.

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Experts reconnus
EnseignerEcrire Echanger
http://blog.softcomputing.com/
https://twitter.com/#!/SoftComputing
http://www.facebook.com/softcomputing
http://www.softcomputing.com/fr/news/
http://fr.slideshare.net/softcomputing
http://www.linkedin.com/company/soft-
computing
http://www.viadeo.com/fr/company/soft-
computing
https://plus.google.com/+Softcomputing/

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Dans la réalisation d’études de connaissance client :
• Des méthodes rigoureuses et éprouvées de mises en œuvre
dans des environnements Big Data.
• Croisement des données On line et off line
Notre offre de services Big Data
Offre de services
Une compétence analytique affirmée, avec plus de 50 experts
alliant des compétences Statistiques, Informatiques et
Marketing, capables de mettre en œuvre de manière concrète
et opérationnelle leurs connaissances statistiques, qui vous
accompagnent….
Maitrise des technologies
Dans la formation de vos équipes
Dans l’aide au choix d’outil ou bien encore dans
le pilotage de votre projet Big Data
Dans la conception, la mise en œuvre et
l’exploitation d’une architecture Big Data
A propos
Depuis plus de 15
ans, nous
accompagnons nos
clients, dans la
compréhension des
comportements clients
et développons des
méthodologies
agiles et adaptées à
vos problématiques.

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SOMMAIRESommaire
6. Conclusion

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« 1 image vaut 1 000 mots … »
 90% de l’information transmise au cerveau est visuelle et les images sont traitées
par le cerveau 60 000 fois plus vite que le texte. Sources : 3M Corporation & Zabisco
 Pour 46% des internautes, le design d’un site est le critère n°1 pour juger de la
crédibilité d’une marque. Source Stanford Persuasive Technology Lab
 « On estime une réduction de charge de 10 à 15% et une amélioration des délais
de 30 à 60% (selon l’environnement) dans le cadre de l’application de méthodes
agiles par rapport aux méthodes classiques. Source « Méthode Agile : les meilleures pratiques,
compréhension et mise en œuvre » de Jean Pierre Vickoff

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Les origines de la Data Visualization
Mois Janv. Fév. Mars Avril Mai Juin
Ventes 45 56 36 58 75 62 vs
Parce qu’un bon schéma vaut mieux qu’on long discours
Parce que les données stockées
sont de plus en plus :
Volumineuses
Véloces
Variées
Parce que la mobilité est devenue une nécessité :
Smartphones, tablettes
Itinérances des
consommateurs
des données
Parce que les analyses de données sont de plus en plus
complexes et poussées et doivent être réalisées par de plus
en plus de personnes avec le plus d’autonomie possible
Face à cette réalité, les
outils de restitution ont
évolué :
La dataviz est née !

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Les origines de la Data Visualization
 Périmètre de données figé
 Rapports statiques ou dynamiques
préfabriqués
 Exploration limitée des données
 Forte dépendance aux SI
 Lisibilité
 Autonomie
 Interactivité des rapports
 Représentations graphiques novatrices
et différenciées
 Intégration dans les outils quotidiens
 Mobilité
De l’âge de pierre… … à l’ère de la dataviz
Des techniques permettant de présenter des données sous forme visuelle afin
d’en faciliter la compréhension et/ou l’analyse

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Les fonctions clés de la Data Visualization

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SOMMAIRESommaire
6. Conclusion

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Les apports de la Data Visualization
 77% déclarent qu’elle améliore la prise de décision grâce notamment à de
meilleures analyses.
 41 % considèrent qu’elle améliore la collaboration et le partage d’information.
facilite la compréhension et l’interprétation des données
améliore la communication
optimise et accélère la prise de décision
contribue à la motivation des collaborateurs
favorise l’innovation

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Représentation & diffusion de l’information
Les fonctionnalités offertes par les nouveaux outils permettent de rendre plus
pertinentes les restitutions en proposant des modes de restitution visuels innovants et
complexes
Intégration de cartes Scorecards complexes
Tube map
Timeline & Story telling
Carte de chaleur

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Intégration Agile
Dans notre définition de l’agilité, on retrouve quatre caractéristiques essentielles.
L’outil est l’une des
principales sources d’agilité.

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Intégration Agile
Les outils de data visualization sont capables de traiter de grands volumes de
données en garantissant la rapidité d’exécution des rapports
– Connecteurs HADOOP, MongoDB…
– Fonctionnalités Map Reduce
– Fonctionnalités massivement parallèles
– Traitement et analyses de données non structurées

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Analyse & Exploration
Plus que la représentation graphique, ces outils sont capables d’offrir des procédures
d'analyses standards afin de créer ou d'enrichir le contenu analytique, les visualisations
et les applications.
À celles-ci se sont ajoutées des techniques nouvelles :
•Le crowdsourcing: remontée via les réseaux sociaux de
données ou d’informations suite à un appel à contribution,
•l’analyse de sentiments
•l’analyse de réseaux: techniques permettant d’identifier des
leaders d’opinion et leur pouvoir de prescription dans des réseaux
sociaux en particulier
Les techniques traditionnelles du data mining se sont affinées
avec les outils de Data Visualization:
•l’A/B/N testing,
•les associations,
•les classifications,
•le clustering,
•les réseaux neuronaux,
•les algorithmes génétiques
ou les prévisions
temporelles.

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SOMMAIRESommaire
6. Conclusion

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Le Gartner, une cartographie de référence sur les plateformes BI
 L’évaluation du Gartner porte sur
l’ensemble des dimensions d’une
plateforme de Business Intelligence
et pas uniquement sur le périmètre
data visualization.
 On y retrouve donc près de 20
critères relatifs à l'analyse et la
diffusion d'informations, ainsi qu'à
leur intégration.

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Une présentation générale d’un panel d’outils de Data Visualization
Leaders sur le marché Acteurs traditionnels
Challengeurs

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Synthèse globale
« Outils user très orienté Data Visualization »
« User friendly, Très rapide à déployer »
« Ergonomie très agréable »
Leaders sur le marché
« Outils intéressants pour analyses poussées»
« Industrialisation facilitée dans la BI d’Entreprise»
« Outils très complets »
Acteurs traditionnels
« Outils intéressants pour des analytics poussées et prédictives»
« Outils pouvant traiter de gros volumes de données »
« Outils intéressants et à un prix compétitif »
Challengeurs

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SOMMAIRESommaire
6. Conclusion

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Une représentation visuelle des règles essentielles
Histoire Usages Cible
Pragmatique
POC Connaissance des outils ROI
Empirisme Méthodologie
Contexte

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Nos règles d’or sur le choix d’un outil de DataViz !
 Il faut maitriser l’existant,
 Il faut connaître l’usage que l’on fera de l’outil, les objectifs visés,
 Il faut connaître les avantages et inconvénients de chaque solution,
 Il faut tester des solutions éligibles dans un environnement contextualisé,
 Il faut une décision portée par les utilisateurs, (à minima une co-décision
DSI et métiers)
 Il faut accompagner le changement de façon pertinente et efficace.
Une recommandation issue de nos expériences
Le POC : un élément de sécurisation du projet.

© 29
SOMMAIRESommaire
6. Conclusion
A. Ce qu’il faut retenir du séminaire
B. Comment Soft Computing peut vous accompagner ?

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Un décisionnel en cohérence avec les nouveaux modes de consommation
et d’accès aux données
La bonne
information
Au bon
moment
Dans la bonne
forme
N’importe
où
N’importe
quand
Pour la bonne
personne
Data quality
Gouvernance
MDM
BI anywhere
Cloud
Mobile
Temps réel
Big Data
In memory
BI self service
Collaborative
Visualisation

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Quelques facteurs clés de succès
Mettre en place un processus de collecte, analyse et représentation des données viable dans le
temps, mais aussi suffisamment souple pour intégrer facilement de nouvelles données
Choisir les outils adéquats en fonction des enjeux métiers, du contexte applicatif et
technique, de la maturité des utilisateurs, de leurs compétences statistiques, …
Démarrer sur des périmètres réduits, sur des Proof-of-Concept (POC), pour apprendre
Instaurer une gouvernance des données et mettre en œuvre un pilotage de la qualité
des données
Accompagner le changement, et construire une relation de confiance entre DSI et métiers
Respecter les contraintes en termes de légalité et de confidentialité, surtout pour les usages
grand public

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SOMMAIRESommaire
6. Conclusion
A. Ce qu’il faut retenir du séminaire
B. Comment Soft Computing peut vous accompagner ?

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Un accompagnement possible à chaque étape du projet
Identification
et
qualification
du besoin
Etude
d’opportunité
Conception Mise en œuvre
Appropriation
Utilisateurs
Comment rendre nos
reportings plus
explicites et mes
analyses plus
pertinentes ?
Quelle intégration ?
Le cloud ? Quel ROI
pour un outil de Data
Viz? Quel outil pour
mon usage ?
Quelles
représentations pour
chaque reporting ?
Quelles données
utilisées ?
Cette représentation
est-elle conforme ?
Les données sont-
elles pertinentes ?
Comment m’assurer
de la bonne
compréhension et du
bon usage de mon
reporting ?

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Un accompagnement possible à chaque étape du projet
Identification
et
qualification
du besoin
Etude
d’opportunité
Conception Mise en œuvre
Appropriation
Utilisateurs
Collecter les usages
Benchmarker des
solutions
Décrire la cible,
Maquetter
Valider le livrable
Accompagner le
changement
Pilotage

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Nos atouts
Notre continuum des services :
métiers, MOA et IT
Le profil de nos consultants
Nos nombreuses missions dans le domaine de la BI et
dans de nombreux secteurs d’activités (banque, retail,
services, télécom, …)
Nos méthodologies et nos templates de mission
largement éprouvés

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