sitb15 - qu'est qu'une data driven company à l'heure de la digitalisation ?
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© OCTO 2015 © OCTO 2015
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 [email protected]
Cyril Picat Consultant senior OCTO Suisse [email protected]
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© OCTO 2015
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
xxx
xxx
XXX
xxx
XXX
XXX
XXX
XXX
XXX
xxx xxx xxx
xxx xxx xxx
XXX XXX
xxx
xxx
xxx xxx xxx
xxx
xxx
xxx xxx
xxx
XXX XXX
xxx
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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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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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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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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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