COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?

© 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte

COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS

INTELLIGENCE ?Time 2 Marketing : Juin 2013

1

mercredi 3 juillet 13


AGENDA

Affini-Tech

BigData & Business Intelligence ?

Quelques exemples d’utilisation

Construire un projet BigData

2



SOCIÉTÉ&

SERVICES

3



3 PILIERS

4

Une démarche intégrée de bout en boutIntégration, Mise en Oeuvre, Conseil et Formation

Business&

Analyses

Technos SciencesBigDataHadoopNoSQL

Cloud

Méthodes projetsOutils de reporting& Data-visualisation

ModélisationStatistiques (R)Machine Learning


© 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 5

BigData Data-Science Décisionnel

CollecterStocker Traiter

AnalyserValoriser

PrésenterOrganiser

Votre infrastructure Notre Cloud



BIGDATA :LA NOUVELLE FRONTIÈRE DE L’INNOVATION ET LA COMPÉTITIVITÉ

QUAND VOS DONNÉES DEVIENNENT TELLEMENT VASTES QU’ IL EST NÉCESSAIRE D’ INNOVER POUR COLLECTER, STOCKER, ANALYSER ET PARTAGER CELLES-CI.



3 RÉVOLUTIONS

7

DATA HUMAIN TECHNO



3 RÉVOLUTIONS

8

DATA HUMAIN TECHNO



FAITS & CHIFFRES

•650 % de croissance des données dans les 5 ans à venir, dont 80% non structurées

9



FAITS & CHIFFRES

•650 % de croissance des données dans les 5 ans à venir, dont 80% non structurées

•70% des dirigeants d’ETI estiment ne pas avoir de données suffisantes pour décider

•98% des dirigeants pensent que l’accès aux données en temps réel est indispensable

9



QUELQUES CHIFFRES• 150 millions de Tweets par jour• 60 millions de mises à jour sur Facebook• 180 millions de blogs• 135 millions de comptes Linkedin• 63,6 millions de tablettes vendues dans le monde en 2011• en France :

• 19 millions d'utilisateurs de smartphone, • 20 millions d’usagers Facebook, • 20 millions de blogs, • 3 millions de comptes sur Linkedin, • 5 millions de comptes Viadeo…

10



LES 4 V DU BIGDATA• Volume : les technologies actuelles

sont inadaptées à cette croissance effrénée.

• Variété : l’entreprise est confrontée à des données non structurées : emails, web, réseau sociaux, son, image, video...

• Vélocité : L’accès et le partage des données doit se faire en temps réel.

• Variabilité : On ne sait pas prévoir l’évolution des types de données

11



12 MD D’OBJETS CONNECTÉS EN SERVICE

CROISSANCE DE 30%



Implicite

LE BIGDATA N’EST JAMAIS TRES LOIN !

13

Explicite

Clients

Produits



14

Valeurdes

données

Valeur unitaire

Volume

Transactionnelles

Historisées : B.I.

Big Data



14

Valeurdes

données

Volume

Transactionnelles

Historisées : B.I.

Big Data

Coût



3 RÉVOLUTIONS

15

DATA HUMAIN TECHNO



COMPORTEMENTS

•De nouveaux leviers d’actions pour le consommateurs

•Besoin d’une relation ultra personnalisée

16



LE SEARCH EST LA NORME

17



BESOIN D’UNE INTERACTION RICHE

18



3 RÉVOLUTIONS

19

DATA HUMAIN TECHNO



STOCKER NE COUTE PLUS RIEN !

20



PROCESSER NE COUTE PLUS RIEN !

21

40 Machines / 1 heure par jour = moins de 1000 € par mois



PROCESSER NE COUTE PLUS RIEN !

21

40 Machines / 1 heure par jour = moins de 1000 € par mois

On peut s’autoriser des essais



D3.j

COLLECTER | STOCKER | ANALYSER | PARTAGER



TROUVER L'AIGUILLE DANS LA MEULE DE FOIN



LectureNettoyage

Machine Learning

Open-dataData-

Visualisation

AgrégationCroisement



BIGDATA VS ANALYTICS

25

Question KPI Collecter Intégrer Reporting

Analytics & Business Intelligence

Collecter Explorer Modéliser Analyser Partager

BigData



"WITH DATA COLLECTION, 'THE SOONER THE BETTER' IS ALWAYS THE BEST ANSWER"

MARISSA MAYER, YAHOO CEO



CAS D’UTILISATION

27



SEGMENTATION&

CIBLAGE MARKETINGLe cas du SEO

28



CONTEXTE

2000 "produits"

40000 "clients"

Trouver les 400000 meilleures opportunités à valoriser.

29



Produits

Clients



Produits

Clients

Grandes catégories,

segments et moyennes



Produits

Clients



Produits

Clients

Analyse à la granularité la

plus fine



METHODELa donnée la plus brute donne les explications sur comment l’utiliser !

Augmenter la donnée

Similarités et Classifications

Recommandations

31



CERCLE VERTUEUX DE LA DATA

32

Collecter

AnalyserProduire

Mesurer



VOTRE PROJET BIGDATA

33



COMPRENDRE ET IMAGINER

•Quels enjeux et bénéfices pour vos métiers ?

•Trouver quelques opportunités de création de valeurs à développer

• Définir un plan et des POC sur les technologies sélectionnées

34



PREMIERS PAS DANS LE MONDE DU BIGDATA

•Modéliser un de vos métiers, et définir les analyses

•Collecter et échantillonner des données

•Mise à disposition de notre plateforme Cloud

•Tester et jouer avec les scénarios

35



METTRE EN OEUVRE VOTRE PLATE-FORME

•Spécifier vos besoins

•Définir l’architecture technique

•Développer les modèles et algorithmes

•Intégrer chez vous ou dans le Cloud

•Implémenter en production

36



INDUSTRIALISER

•Collecte des données

•Scalabilité

•Amélioration continue (technique et algorithme)

•Intégrer de nouveau services

37



MERCI !

STAND E31Vincent Heuschling

Gsm : 06 61 88 76 71

Email : [email protected]

Web : http://www.affini-tech.com

Twitter : @affinitech & @vhe74

38


mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

http://www.affini-tech.com/

http://www.affini-tech.com/

COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?

Technology

Transcript of COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?