Le Big Data, pivot de la transformation numérique et ligne de service de la DSI.

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Brigitte Picard
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1 Le Big Data, pivot de la transformation numérique et ligne de service de la DSI. Pierre Delort Président de l Association Nationale des DSI. pdt@andsi.fr 1/14

2 Association Nationale des DSI Mobilité T. Savit, la mobilité ou l art de rester immobile, Cloud J. Ziegler, Réseau Social d Entreprise C. Merckens & O. Paris, Big Data & Analytique P. Delort 2011, N. Menoux /14

3 Transformation d avantage que Numérique Google.fr/trends «Numérique», France, 15/03/14 Une facilitation marquée de l accès au Système d Information : au logiciel par virtualisation de l exploitation (Cloud) ; personnel au SI (mobilité) ; collectif, partagé, subsidiaire & massif au SI peu/semi-structuré (RSE) ; à des nouvelles classes de données* à faible densité en information et aux modèles qu elles induisent (Big Data & Analytique), pour décisions... *parmi ces données, celles issues des terminaux de mobilité (localisation ) ou de réseaux sociaux. 3/14

4 avec focalisation sur Big Data & Analytique. Big Data consiste à créer ; 1. en exploratoire et par induction, 2. sur des masses de données* à faible densité en information, 3. des modèles à capacité prédictive, 4. pour automate ou décision. *ce qui est récursif et multiplicatif, les résultats de ces analyses devenant des données enrichissant les données sources en leur donnant du sens, sous réserve du contexte, Binder P /14

5 Big Data, pivot de la Transformation Numérique. Cloud, mobilité & RSE permettent de mieux utiliser le SI existant, le Big Data permet d en créer ou d en régénérer des composants entiers et participe : d une évolution de compétences (statistiques inductives) ; ainsi que managériale (pragmatisme) ; et culturelle (innovation) des firmes. Se déclinant sur : Process & Opérations (ibpm/s) ; décisions. «Cloud» «Big Data» Et déplaçant des limites entre industries et sans doute en créant des nouvelles. 5/14

6 Exploration vs Hypothèse ; l innovation de l innovation? Recherche Inspiration Facteur'limitant' Validation Publication Protection Valorisation Données' Hypothèses' Exploration Explication Publication Protection Valorisation Firme / Innovation Génération d idées Sélection Conversion Expérimentation Diffusion 6/14

7 Intermédiaires un retour. progressif µ 1 E= e σ 2 π X= Publicité µ (X µ ) 2 * 2, 2σ ' 1 ) Pré σ e σ 2π )( commercial (X µ ) 2 2σ 2 (X µ )dx = 2, + Partenariat d affaires Commercial Production Prestation Copyright Hergé / Moulinsart 2014 ou terminal? ' (X µ )2 *µ (X µ )2 1 2σ 2 1 ) 2 2σ 2, E= e (X µ)dx = σ e, σ 2π σ 2π )( X= + ' (X µ )2 *µ (X µ )2 1 2σ 2 1 ) 2 2σ 2, E= e (X µ)dx = σ e, σ 2π σ 2π )( X= + µ µ Commercial Mesure µ 1 E= e σ 2π X = ( X µ ) 2 2σ 2 Production µ ' ( X µ ) 2 * 1 ) 2 2σ 2, (X µ )dx = σ e, σ 2π )( + Prestation Insurance is the most obvious industry about to explode with uses for big data, Eric Schmidt, nov /14

8 Les services de la DSI Des technologies adaptées en performance et en CAPEX / OPEX. Des données protégées approvisionnées, partagées, conservées et analysées. 8/14

9 Technologies, des choix à faire dans la durée. Plusieurs technologies à regarder, 3 sans doute (y compris en combinaison) : SSD, pour immédiateté, extensibilité & performances, y compris énergétique ; in memory pour performances, avec CAPEX en refactoring et arbitrage quantité de données/coût ; (M)PP avec MapReduce, pour extensibilité abordable, mais CAPEX en réécriture, OPEX en énergie et compétences à créer. Bande Passante DRAM Caches Cohérence à avoir en CAPEX / OPEX, dont architecture, administration, énergie Source : Objective Analysis Flash Disque Bande Prix (Echelle Log.) 9/14

10 Numérique, pour un accès facilité, et contrôlé. Délégué à la Protection des Données (Data Protection Officer*) On the Use of Offensive Cyber Capabilities, US Office of Naval Research, *EC, General Data Protection Regulation Section 4, Article 35, Designation of the 10/14 data protection officer.

11 Des rôles sur des données partagées promotion of datasharing has helped generate a data-driven culture in their organisation. EIU Etat des données (riches, fraîches, fiables, «complètes» & cohérentes), données d origine : internes ( inclus?) ; externes ; publiques ; privées ; disponibles à l achat ou pouvant l être ; ou dépendant de l action auprès d un régulateur. Conservation des données (Data custody) Jusqu à inclure : l information sur l information ; peut-être pas le revenu provenant de la vente de données? quoique. ; mais sans doute le rôle de CDO, en charge de «Data Informed Decisions*». *Kolker E., /14

12 jusqu à des services d analyse. 5 Intégré DSI Corp PMO... Archiecture Dept. 1 Dept. 2 Support Exploit. Etudes Dept.1 Etudes Etudes Dept.2 Datawarehouse Etudes DTW? Analystes Le métier émet des hypothèses et/ou les analystes travaillent les données pour identifier des améliorations. Les analystes incorporent ces données au DTW. Le métier ignore ou retient les analyses. De nouvelles pratiques naissent (nouveau process, opérations ) qui génèrent de nouvelles données. 12/14

13 En conclusion : des traitements aux données La DSI pourra voir son rôle évoluer, s éloignant des process*, et intégrant d avantage les données (et des services sur les données) pour : opérations ; décisions (Data Informed Decisions) ; segmentation d activité, voire nouveaux business ; et protection ; d un actif de la firme ; ainsi que les données personnelles des clients, collègues *IT doesnt matter, Carr N. HBR, /14

14 Where is the wisdom we have lost in knowledge? Where is the knowledge we have lost in information? T.S. Eliot Wisdom Knowledge Information Data Does anyone have any questions for my answers? Henry K. 14/14

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