sitb15 - qu'est qu'une data driven company à l'heure de la digitalisation ?

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Qu'est-ce qu'une « Data Driven Company » à l'heure de

la digitalisation ?

#SITB15 Conférence Swiss IT Business 22 avril 2015

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Joseph Glorieux Directeur général OCTO Suisse jglorieux@octo.com

Cyril Picat Consultant senior OCTO Suisse cpicat@octo.com

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L’IT au service de l’entreprise Data Driven

Suis-je déjà Data Driven ?

Introduction

Conclusion : J’y vais demain

Agenda :

Nouveaux champs d’application

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L’IT au service de l’entreprise Data Driven

Suis-je déjà Data Driven ?

Introduction

Conclusion : J’y vais demain

Agenda :

Nouveaux champs d’application

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Une nouvelle révolution industrielle

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S’ouvrir aux possibilités

Crowd  Sourcing

Réseaux    Sociaux

Internet  Des  Objets

Mobile

Big  Data

OpenAPI  OpenData

Cloud

USAGES TECHNOLOGIES

Internet  Des  Objets

= NEW BUSINESS MODELS

DATA

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Pourquoi parler de Data Driven ?

Data Driven Company répond aux échecs de la BI et anticipe la désillusion du Big Data en réconciliant architectures, changement

organisationnel et méthodologies

Big  Data

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Data Driven - Une définition ?

Continuellement améliorer l’ensemble des processus de l’entreprise

par l’utilisation quantitative et qualitative de données

tout le temps, partout et pour tout.

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Une vision d’ensemble essentielle

Méthodologies

Stratégie

Culture

Organisation

Métier

RH

Technologies

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Culture - L’intuition ou les faits ?

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W. Edwards Deming

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“  It’s  not  about  being  the  best.  It’s  about  being  be1er  than  you  

were  yesterday  ”  

Culture - L’amélioration continue

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L’IT au service de l’entreprise Data Driven

Suis-je déjà Data Driven ?

Introduction

Conclusion : J’y vais demain

Agenda :

Nouveaux champs d’application

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Vision d’une entreprise

ACTIVITÉS DE SUPPORT

Système d’information RH

Stratégie

Production

Contrôle, risque management

Pilotage financier

ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER

R&D Vente,

distribution

ACTIVITÉS DE PILOTAGE

…

Administration …

Appros

Planification

Marke-ting SAV …

Achat

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Des métriques au service de…

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Garbage in, Garbage out

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La production de métriques

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Dataviz et storytelling

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Aller jusqu’au bout Va

leur

Ad-hoc, Drill down Où est le problème précisément?

Combien de fois? Qu’est-ce qui s’est passé?

Alerts, monitoring Qu’est de qu’il se passe?

Prévision Quel budget?

Mode-lisation

predictive

Optimi-sation

Pourquoi ça s’est passé comme ça?

Machine learning

Temps

Qu’est qu’il pourrait arriver? Quels seraient les impacts ?

Quels sont les signaux faibles? Quelles sont les tendances?

Quel est le meilleur qui puisse arriver?

Analyse statistique

Reporting

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Vérifier l’usage et la qualité, automatiser la production de métriques

Vérifier l’utilisabilité (utilisation & production)

Aller au bout de la promesse sur l’utilisation de la donnée avec la datascience notamment

Sur le Data Driven actuel

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L’IT au service de l’entreprise Data Driven

Suis-je déjà Data Driven ?

Introduction

Conclusion : J’y vais demain

Agenda :

Nouveaux champs d’application

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Conception de produit

SUPPORT IT

ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER

ACTIVITÉS DE PILOTAGE

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Découvrir simultanément les clients et le produit

Produit Client

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Learning Fast

Build

Measure Learn

Idea

Data

Product

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Learning Fast

Build

Measure Learn

Idea

Data

Product

Vous êtes tous une startup !

THE LEAN STARTUP

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Le Minimum Viable Product (MVP) Validation du client

Le MVP est la réalisation minimale qui permet à une équipe de collecter sur les

clients le maximum d’enseignements validés,

et ce avec un minimum d’effort.

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Le MVP Zappos

Validation du client

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L’obsession de la mesure Découverte du produit

Objectif : apprendre de l’usage et de

l’impact de chaque fonctionnalité

Hypothèse :

Le mobile va générer des usages supérieurs à ceux du web

Apprentissage : > 60% des lectures : on investi sur les fonctionnalités de la version mobile <= 60% des lectures : on continue à se concentrer sur la version web

Objectif chiffré : •  Le mobile génère 60% des lectures sur la

plateforme •  Les utilisateurs sont enthousiastes sur le

mobile

http://elCurator.net

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Amélioration de la connaissance clients

SUPPORT

ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER

ACTIVITÉS DE PILOTAGE

Marke-ting

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Le marketing client - 2 évolutions majeures

Le modèle de définition du client majoritairement identitaire n’est plus

suffisant

Identité Usage ?

Relation ?

Nom, prénom, adresse, CSP, etc.

Comment utilise-t-il mes produits et services ?

Quel est son parcours digital ?

Avec qui est-il en contact ? Qu’est-ce qui l’influence ?

Qui influence-t-il ?

Les utilisateurs ont un comportement multicanal

Comment enrichir la donnée client identitaire par une vision comportementale multicanale ?

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Deux exemples classiques

Base des logs web et mobile –

Parcours client

Analyse prédictives – Potentiel d’achat, risque de

désinscription Offres, réductions, publicité

Réagir commercialement en temps réel

Analyse des centres d’intérêts et des parcours clients

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Analyse de « signaux faibles »

SUPPORT

ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER

ACTIVITÉS DE PILOTAGE

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Exemple de prédiction des dépenses de santé Analyse sémantique du domaine de la santé,

et exploitation des données web: Google trends, forums spécialisés

Prédiction des dépenses en optique grâce aux séries temporelles des signaux faibles sur la toile:

nombre de requêtes, nombre de messages

Croisement des données client et exogènes

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Chacun de vos domaines métier où vous estimez que les actes d’achats de vos clients sont influencés par la sphère digitale est candidat à ce type d’étude

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Ressources humaines

SUPPORT RH

ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER

ACTIVITÉS DE PILOTAGE

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Projet Oxygen @Google

Analyse de l’impact du management, et des qualités d’un bon manager

Étude d’un an basé sur les évaluations, des sondages et les promotions. Plus de 10,000 observations des comportements de managers au total.

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Recrutement @OCTO

Facematch crowdsourcés sur les profils LinkedIn du réseau des OCTOs Scoring des profils et détection de leads de recrutement

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Gestion du patrimoine

SUPPORT IT

ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER

ACTIVITÉS DE PILOTAGE

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Le problème

Features and functions used in a typical system

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Application

Valeur

Dette TCO

Valorisation de patrimoine : Valeur – TCO - Dette

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Sur quelle application continuer à investir?   Valeur/Dette

Quelle application rationaliser?   Valeur/TCO

Comment réduire les coûts du SI?   TCO/Dette

Pour répondre à ces questions :

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Contact Channel

Factories Electronic Channel

Operation and Contract Management

CRM

Referentials Delivery

Enterprise Management & Control

xxx

XXX XXX

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XXX

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XXX

XXX

XXX

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XXX

XXX) XXX

Valeur

TCO

Dette

Neutre

Conséquent

Peu endetté

Très endetté

Marginal

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Prédictif IT

SUPPORT IT

ACTIVITÉS COEUR DE MÉTIER

ACTIVITÉS DE PILOTAGE

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Prévision de panne Provisionning Identification de comportements anormaux Identification des root causes d’incident…

Je le fais déjà non?

Oui mais limité par :   Hétérogénéité des plateformes de supervision   Volume de données (pas d’historique)

Mieux piloter mon infrastructure

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Utilisation des ressources (CPU) – ce que je sais faire

Batch processing

breakdown

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Prévision : utilisation du hardware selon des scénarios business

(1) Réalisation d’un modèle Yt^ ≈ 68.6X1,t + 39.8X2,t + 0.31X3,t – 823.9XWE,t + µ^t

with µ^t = 0.57µ^t-1 + et, et èN(0,σ²)

Modèle expliquant la consommation CPU en fonction du volume d’activité de production manuelle,

automatique, le débit de l’usine et les saisonnalités liées au weekend

(2) Contrôle de la stabilité structurelle du modèle au fil des nouvelles observations

(3) Utilisation du modèle pour simuler l’impact de différents scénarios sur le système IT

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Processus de contrôle : detection de comportements anormaux sur des series

Détection dynamique de points atypiques dans l’évolution d’une série temporelle (pics d’activité, changements de tendance, de saisonnalités)

Méthode déployée sur des variables IT (CPU use, DBtime, temps de réponse…), puis portée à un niveau fonctionnel (activité business)

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Conclusion : J’y vais demain

Agenda :

Nouveaux champs d’application

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Architecture et technologies

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Une révolution technologique en marche

Application orientée Flux évènementiel

(streaming)

Application orientée Transaction

(TPS)

Application orientée Stockage (IO bound)

Application orientée Calculs

(CPU bound)

NoSQL

In-memory

Grid - GPU

Streaming

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Le data lake

Stockage non structuré Stockage semi-structuré (NoSQL)

Stockage structuré (ex. relationnel)

Requêtage interactif

Traitements analytiques

Traitements de flux Machine Learning

Base de données

Fichiers bruts

Logs applicatifs

Données externes, OpenAPI

Messages & Evénements

DW d’entreprise

Système opérationnel

Reporting, requêtes

Données externes, OpenAPI

Messages & Evénements

DAT

A LA

KE

INGESTION

PUBLICATION

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Big Data VS Small Data

Etre Datadriven ce n’est pas processer des Pétas de données

Vous n’imaginez pas tout ce que l’on peut faire avec un pc portable et excel

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De nombreuses librairies, de mieux en mieux intégrées, puissantes, et faciles d’utilisation

Une démocratisation de l’analytics et de la dataviz

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Processus et méthodologie

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Cycles  courts

Appren@ssage,  améliora@on

Mesure  systéma@que

NOUVELLES  METHODES

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Organisation et capital humain

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Désiloter?

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Des nouveaux profils?

EDW  Hadoop  Datalake  

Dev  Hadoop  et  intégra@on  de  données  

Data  Scien@sts  et  Data  Engineers  

Devops  et  archis  transverses  

Applications

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Le data scientist

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“By  2018,  the  United  States  alone  could  face  a  shortage  of  140,000  to  190,000  people  with  deep  analy@cal  skills    As  well  as  1.5  million  managers  and  analysts  with  the  know-­‐how  to  use  the  analysis  of  big  data  to  make  effec@ve  decisions.”  

McKinsey  Global  Ins@tute  –  Mai  2011  Big  data:  The  next  fron@er  for  innova@on,  compe@@on,  and  produc@vity  

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Suis-je déjà Data Driven ?

Introduction

Conclusion : J’y vais demain

Agenda :

Nouveaux champs d’application

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Bâtir une DSI « data-ready » à l'ère digitale…

Org

anis

atio

n Méthodes

de travail

Business Model

…C’est travailler sa capacité d’exécution

DSI

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“SoYware  is  ea@ng  the  world”            Marc  Andreessen  

Merci