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Small data paris #2

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Présentation Small Data Meetup #2
Deuxième session augmentée où nous présentons les enjeux du Small Data pour les entreprises. Après la vague du Big Data, il était temps de remettre un nom sur ce que nous faisons quotidiennement avec les données.
Plus d'infos sur les meetups autour du Small Data sur http://www.meetup.com/Small-Data-Paris/

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Small data paris #2

  1. 1. Small Data – Smart People Small Data Paris #2
  2. 2. Small Data? • en opposition au Big Data – cf. Gartner Hype Cycle • critères de différenciation : – les modalités d’acquisition ? – les sources ? – le volume ? – la centralisation ? • smart data ? frictionless data ? open data ? reduced data ?
  3. 3. Small Data données métiers et processus – gestion de la production (location de matériel, planification de visites, exploitation forestière…) – produit per se (rapport d’analyse…) données de gestion interne – portefeuille clients / projets – ressources humaines – comptabilité, gestion des frais cœur de métier forte Valeur Ajoutée identité de l’entreprise expertise externe solutions existantes testées et validées non spécifique
  4. 4. QUE FAIT-ON AUTOUR DE LA DATA ? consulter Organiser Catégoriser Simplifier Hiérarchiser Mettre en relation Ordonner Modéliser Articuler Améliorer la qualité Supprimer des redondances Faciliter la validation Limiter les risques d’erreurs SaisirRenseignerImporter Analyser Représenter faire des graphiques partager rechercher filtrer Consolider
  5. 5. QUELLE STRATEGIE ? • Séquentiel ? –cahier des charges, réalisation, tests, validation, mise en production • Incrémental ? –Comptabilité, puis achats, puis ressources humaines, puis production • Itératif ? –succession de versions opérationnelles qui suivent le rythme d’identification des besoins
  6. 6. « un anneau pour les gouverner tous » VS. « petites solutions connectées » • Idéal, mais souvent un mythe (penser « itératif ») • difficile d’avoir le meilleur sur chaque segment SOLUTION UNIQUE SOLUTIONS MULTIPLES • rupture de la chaine de travail potentiellement coûteuse – standards? – automatisable? • Le « meilleur » sur chaque segment – risque de complexité accrue – formation nécessaire
  7. 7. QUELS CRITERES POUR CHOISIR UN OUTIL ? flexibilité/évolutivité vs. stabilité gestion des relations facilité de prise en main coût interopérabilité/accessibilité des données collaboration analyse/tableaux de bords
  8. 8. ? LA BASE DE DONNEES EST LA SOLUTION, MAIS… TABLEURS non adaptés pourtant la solution la plus populaire CRM & ERP & solutions sur mesure chers/rigides (formation / adaptation) SGBD lourdes / compliquées
  9. 9. QUELLE EST LA SOLUTION IDÉALE ?
  10. 10. NOTRE PHILOSOPHIE l'expert métier veut et doit être autonome dans la structuration et la gestion de ses données
  11. 11. gestion des commandes et factures gestion forestière analyse de données télécom gestion de programmes immobiliers complexes Julie, auto-entrepreneure Yves, gérant de TPE Sophia, consultante télécom Hamed, agent immobilier Small DataAU CŒUR DE TOUTES LES ORGANISATIONS
  12. 12. RESTEZ CONCENTRÉ SUR VOTRE MÉTIER organisez naturellement vos données analysez et explorez vos données un seul outil, toutes vos données une chrome app utilisable hors-ligne collaboration et partage KADATA
  13. 13. NOTRE OFFRE à partir de 4,99€/utilisateur/mois modules d’extension disponibles conseil et formation KADATA
  14. 14. kadata.in @kadata_app Small Data Paris #3 27 mai @DojoBoost Small Data Workshop #FenS 16 Juin @NUMA meetup.com/Small-Data-Paris/ Executive Mastère Data Strategy

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