L analytique en temps réel en un clic. Jean-Michel Franco Directeur Marketing

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1 L analytique en temps réel en un clic Jean-Michel Franco Directeur Marketing 2015 Talend Inc. 1 1

2 Dynamiser l entreprise par ses données Les entreprises orientées données 23X plus d acquisition de clients 6X plus de fidélisation clients 19X plus rentables 2 2

3 Dynamiser l entreprise par ses données avec Exploiter le capital informationnel 3 3

4 Vous vous préparez à lancer votre data lake 4 4

5 Mais, les promesses de l analytique seront-elles pour autant tenues? Dans la plupart des entreprises, moins de 10% des employés ont un accès au système 5 décisionnel ou analytique. 5

6 Bien sûr, vous pouvez mettre en œuvre le data discovery, le dataviz et l analyse prédictive. 6 6

7 Mais l étendue et la portée de l analytique se sont élargies Maintenant Source: September 20, 2011, Understanding The Business Intelligence Growth Opportunity Forrester report 7 7

8 L enjeu, c est de constituer la raffinerie de données 8 8

9 Les trois nouvelles dimensions de l analytique Le décisionnel tel qu il devrait être Découvrir et partager les données Concevoir le «system of insight» Intégration de données &préparation Analytique Big Data Construire une couche d intégration de données agile et maitrisée Des applications analytiques plus que des tableaux de bord et rapports Analyses prédictives et Machine Learning Opérationnaliser Les décisions Intégration Big Data L Analytique embarqué dans les processus opérationnel 9 9

10 L intégration de données sous contrôle et agile Inventaire des données Créez votre catalogue de données. Mettez en production le flux de données Intégration de données Préparation des données Certifier les données critiques, partagez et surveillez. Master Data Mgmt. Profilez vos données. enrichissez, connectez 10 10

11 Concevoir le système d insights Le Big Data et l Open Source ouvrent de nouveaux horizons pour les data scientists Le rôle de Data Scientist est enfin reconnu comme nécessaire pour que l analytique soit un succès Démocratisation des technologies prédictives et Machine Learning - Outils Open source : Rapid Miner, Knime, R - Plateformes de Machine Learning basées sur le Cloud : Google Prediction API, Azure ML, Amazon ML - Large choix de solutions haut de gamme: Blue Yonder, Watson, SAS, BigML Des outils pour rendre opérationnel la dimension prédictive, plutôt que de l utiliser ponctuellement - Exécuter les modèles là ou sont les données, notamment dans Hadoop - Des options plus solides émergent pour déployer des modèles (Mahout, Spark ML) 11 11

12 L usine de données Laboratoire de données Rendez votre analytique opérationnel Applications d entreprise Données externes Capteurs Intégration de données Data warehouse Data Profilage de données & marts Lake & préparation Ad hoc analysis & mining Reporting Recherche de données Modèles prédictifs Logs Applications digitales Données en temps réel & intégration d applications Hub de données Flux de données Analytique embarqué Prédictions & règles 12 12

13 Talend Big Data La solution d intégration de Big Data la plus facile et la plus puissante Interface utilisateur visuelle, glisserdéposer Plus de 800 connecteurs intégrés Génère du code MapReduce, Java ou SQL Créer Référentiel partagé Auto-documentation Fonctionne à l échelle du cluster Load balancing et basculement Optimisation du code Supporte des consoles de gestion Big Data Planification, monitoring et gestion sont centralisés Adapter Gérer Déployer Collaborer Aucune installation de Talend sur Hadoop Qualité/gouvernance de données intégrée Supporte nativement Kerberos 13 13

14 Architecture intemporelle avec génération de code natif ETL ELT ESB HADOOP Intégration quotidienne Appareil de Data Warehouse Messaging, Routing, Transformation Hautement Scalable 14 14

15 Simplifiez le Big Data temps réel Nouveaux composants pour les données de streaming La performance augmente 100x Réponse en < 1 sec Répond à de nouveaux cas d utilisation (Next best action, pricing dynamique, détection de fraude en temps réel, gestion d événements complexes, etc.) 15 15

16 Apache Spark integration in Talend Studio «Ne croyez pas qu il soit facile de transférer des applications existantes sur Spark depuis un autre modèle de data-processing, tel que MapReduce. Passer à Spark implique une ré-implémentation complète et il faut s assurer que les avantages de cette migration compense ce surcoût. " Nick Heudecker - Gartner Technical preview (dispo générale en septembre) Implémentation de Spark, ML LIB et de l API Spark Streaming Les composants pour le Machine Learning nécessitent une licence de Talend Platform for Big Data 17 composants pour l intégration de données - Intégration de données : Load, Connection, sample, FilterRow, FilterColumns, Normalize, Union, Replicate, Aggregate, Sort, Join, Uniq, Log, Store - Machine Learning et Qualité de données : Sample, ALS Model, Recommend 16 16

17 Une entreprise qui a tout compris Des stocks au pricing jusqu à l expérience client Enjeux : Le Big Data, de l analytique à l opérationnel ; Optimiser la stratégie de pricing ; Eviter les abandons de panier. Pourquoi Talend : L outil central d intégration de données pour l analytique Seule solution d intégration de données fonctionnant à l intérieur de Hadoop (plutôt qu au dessus). Les retours : Invendus réduits de 20% ; Mise en place du pricing dynamique Prédiction d abandon de panier en temps réel avec 90% de précision ;

18 Commencez dès maintenant avec la Sandbox Big Data Image virtuelle installée avec : Plusieurs scénarios à découvrir: - Recommandation temps réel - Analyse des données de navigation Web ("clickstream") - Analyse des données de sentiments issues des réseaux sociaux - Analyse des données de logs à l'aide des weblogs Apache - Chargement ETL avec Hadoop Téléchargez votre Sandbox Big Data aujourd hui! talend.com/talend-big-data-sandbox 18 18

19 Merci! Des questions? 2015 Talend Inc

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