Big Data : Quel usage au sein des projetsinternet?

Big Data : Quel usage au sein des projetsInternet ?

19 juin 2014

Fréderic DULAC, DirecteurEolas

Spécialiste en conception et exploitation de services en ligne

Nos savoir faire

Intégrateur de plateformeséditeurs Jalios,Drupal

Réalisation d’applications mobiles natives (IOS,Android) etWebapps

Portail de services, Intranet et réseauxsociaux d’entreprise

Gestionde contenu: CMS.eolas

Opendata5* :LOD.eolas

E-commerce:Smart.eolas

Editeur de solutionsspécialisées :emailing, SMS, gestion de contenu,moteur de recherche,paiementélectronique

Infrastructures cloud 99,95%

BigDataHadoopas a service

InfogéranceWeb, BIet CRM

Industrialisation de Plateformes As A Service (PaaS)

Green DatacenterTier3+

Créateur d’Applications Digitales

Hébergement EditeurdeSolutions

Profitez des dernières technologies !

Accessibles en open source et en cloud

Référencement naturel et commercial

Animation et veille dans les réseaux sociaux

Visibilité multi territoires

Protection et gestion d'identité on-line

Mesure d'audience et analyse de la performance

Marketing Digital

La performance de votrestratégie

De la colocationà l’infogérance dans nos propres infrastructures

Vague d’innovation sans précédent

Explosion des volumes de données

Démocratisation de l’accès à l’information

Nouveaux modes de consommation des

données

Le monde a changé !

Des fidèles Place Saint-Pierre

DansBigData ce qui est important …. C’est DATA

Leschallengesincluent la collecte, la curation, le stockage, l’enrichissement, le croisement, la partage, l’analyse et la visualisation.

Le

« Big Data »

vise à tirer un

avantage concurrentiel

au travers de méthodes de collecte, d’analyse et d’exploitation des

données

qu’on ne pouvait utiliser jusqu’à présent du fait des contraintes économiques, fonctionnelles et techniques liées aux

volumétries

^{, à la}

vitesse

de traitement et à la

variété

des données à considérer.

Source “The 451 Group”&Gartner

Source Wikipedia

Le Big Data : Pour quoi faire ?

Deux priorités : la vision centrée client et l’optimisation opérationnelle

49% 18% 15% 14%

4%

Vision centrée client Optimisation opérationnelle Management du risque financier

Nouveau modèle métier Collaboratif

Les objectifs du BIG DATA

Comment faire avec toutes ces DATA ?

De la donnée brute à l’information à valeur ajoutée

Démarrage Démarrage

Collecter Collecter

Charger Charger

Explorer Explorer

Profiling Profiling

Premières corrélations Premières corrélations

Cas d’usages

Modèles d’analyse

Visualiser Visualiser

Modèles d’analyse validés

Techniques de visualisation Premiers résultats et analyses

Identification des sources de données tempsdifféréet tempsréel

Spécification des échanges Connaissance du capital informationnel

Connaissance du capital informationnel

Identification des données internes et externes Identification des données internes et externes

Phase

Phase Livrables BénéficesBénéfices JALON

Regroupement des données Regroupement des données

Identification des croisements possibles Identification des croisements possibles

Valorisation des données Valorisation des

données

Identification des technologies Identification des

technologies

Émergence de profils sensibles à la donnée

Émergence de profils sensibles à la donnée

M1 M1 Sélection d’un cas d’usage Identification des cas d’usage

Nos ateliers Big Data accompagne le processus d’innovation par les données

L’apport de l’Atelier Big Data L’apport de l’Atelier Big Data

•Une approche par le conseil pour définir les business case et lesstoryboard

•La mise à disposition du savoir faire déjà constitué sur certains cas d’usages

•Formation et mise à disposition d’une plate forme Hadoop « bas à sable »

L’apport de l’Atelier Big Data L’apport de l’Atelier Big Data

•Une plateforme PaaS à votre service

•Des experts du Big Data et de Hadoop

•Des environnements de collecte sécurisée des données

•Une bibliothèque extensible de « datalyseurs »

L’apport de l’Atelier Big Data L’apport de l’Atelier Big Data

•Approche évolutive entre les modèles cloud privé et « onpremises »

•Transfert de compétences ou délégation d’expertise

Le système étudie l’historique des interactions que l’utilisateur a réalisé pour des éléments du catalogue produits ou des contenus éditoriaux, par exemple :

•

Visite / lecture

•

Mise au panier

•

Achat

Cet historique d’interaction permet de :

1/ Construire des groupes d’utilisateurs proches (“jumeaux”) 2/ Faire émerger les affinités

3/ Proposer des recommandations

Les opinions et évaluations d’un groupe aident l’individu Un exemple d’application concret :

L’analyse comportementale pour un site E commerce

•

^Notation

•

Commentaire

•

Lien avec les réseaux sociaux…

De manière générale, quelle est la promesse de valeur ? Les cas d’usage sont infinies

Des nouvelles informations/ applications qui permettent d’appréhender votreBusinessdifféremment.

Des exemples de réalisation :

Analyse comportementale site E-commerce Analyse de la fraude en passage en caisse

Modifier les comportements de conduite des livreurs Connaissance client pour un assureur

Les

usages sontinfinis

etse créeront naturellement pour mettre à disposition des applications dont

on ne pourra plus se passer

lorsqu’elles seront ancrées dans notre quotidien

Des propositions de découpagedesrégions selonles déplacements réels :

http://labs.data-publica.com/regionator3000/