Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data

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Marc Desmarais
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1 Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data Jean-Michel Franco Talend Connect 9 octobre 2014 Talend

2 Agenda Agenda Le Big Data depuis la découverte jusqu au temps réel en passant par les applications analytiques Les 5 défis opérationnels du Big Data Talend et le Big Data Accélérez vos projets Big Data avec la Sandbox de Talend Talend

défis opérationnels du Big Data Talend et le Big Data

3 Transformer le Big Data en bénéfices pour votre entreprise Valeur Talend Platform For Big Data L entreprise est «transformée» Planification Le projet est Justifié Seuil de rentabilité Le Big Data s intègre aux processus de gestion Découverte Analytique Processus opérationnels temps réel Talend

projet est Justifié Seuil de rentabilité Le Big Data s intègre aux

4 Cas d usage dans la grande distribution Exploitez de nouvelles sources, les intégrer et les rendre actionnables Valeur aux recommandations en temps réel à la vue client 360 De la navigation web Planification Découverte Analytique Processus opérationnels temps réel Talend

recommandations en temps réel à la vue client 360 De la navigation

5 1 ere étape : exploiter de nouvelles sources de données Fonctionnalités mises en œuvre Une «Data Management Platform» (DMP) pour capturer, enrichir et organiser les données web par visiteur et par parcours Un environnement cloud et un modèle de souscription pour une adoption rapide. Une capacité d analyse qui va bien au delà de celle proposé par les démarches web analytics traditionnelles Bénéfices Mieux comprendre les comportements et les parcours clients. Affiner les segmentations. Tester des hypothèses, puis les creuser le cas échéant. Découvrir les technologies et pratiques du Big Data. Web logs Data mining Géo localisation Machine learning Données météo Analyse de données Réseaux sociaux Référentiels Data Warehouse Visualisation de données Talend

Une capacité d analyse qui va bien au delà de celle proposé par les démarches web analytics traditionnelles Bénéfices Mieux comprendre les comportements et les parcours clients.

6 2 e étape : Augmenter la vue à 360 du client Fonctionnalités mises en œuvre Intégration de nouvelles dimensions d analyse des données clients Contact, Profil, Transactions, Analytique, parcours du client, feedbacks et sentiments Partager plus largement l information, par les opérationnels, jusque sur les points de vente Bénéfices Une vue client 360 augmentée: la connaissance du client devient multicanal, tout au long du parcours client, depuis l intention à l usage en passant par l achat La connaissance du client peut se déployer jusqu aux points de contact client. Web logs Data mining Data Warehouse Machine learning Campagnes Digital Data mart Analyse de données Campagnes Borne Caisses E-commerce Service client Visualisation de données Talend

connaissance du client devient multicanal, tout au long du parcours client, depuis l intention à l usage en passant par l achat La connaissance du client peut se déployer jusqu aux points de

7 3 e étape : De l analytique aux recommandations en temps réel Fonctionnalités mises en œuvre Informations client disponibles en temps réel lors des parcours clients Personnaliser le marketing sortant (e mails, SMS, notifications mobiles, adwords ) Recommandations en temps réel pour le marketing entrant (mobile, web, centre d appels ) Bénéfices Meilleurs taux de transformation et d acceptation des offres > taux de clic, taux de transformation, efficacité des campagnes, first call resolution L impact de chaque activité marketing (campagnes, promotions ) peut être mesurée très finement. Web Site & apps Data Warehouse Customer Data Platform Borne Terminaux point de vente Ad Server E-commerce Campagnes Service client Talend

transformation et d acceptation des offres > taux de clic, taux de transformation, efficacité des campagnes, first call resolution L impact de chaque activité marketing (campagnes,

8 Votre Business Case est le prérequis mais le challenge, c est l exécution Elaborer le business case Définir la stratégie Rassembler les savoir faire et expertises Exploiter les sources de données hétérogènes Mettre en place l architecture/infrastructure Mettre en place la gouvernance Les défis opérationnels Financer le projet Mieux comprendre ce qu apporte le Big Data Trouver les sponsors, gérer les organisations Autres Source: Gartner - Survey Analysis: Big Data Adoption in 2013 Shows Substance Behind Talend the Hype - 12 September G

gouvernance Les défis opérationnels Financer le projet Mieux comprendre ce qu apporte le Big Data Trouver les sponsors, gérer les

9 Le défi des compétences S appuyer sur les compétences existantes Produire des résultats rapides Se réinventer en permanence «Avant tout, cela demande de la flexibilité Utilisez une plate-forme de développement visuelle basée sur les métadonnées pour améliorer la productivité et vous permettre de surfer sur les évolutions technologiques.» Ralph Kimball Newly emerging best practices for Big Data Talend

développement visuelle basée sur les métadonnées pour améliorer la productivité et vous permettre de

10 Le défi de l infrastructure Une Plateforme complète Apte à s intégrer aux systèmes existants Prête pour des applications de production à haute disponibilité. Talend

11 Le défi des sources de données Données générées par les systèmes d information Données générées par les capteurs (Internet des objets) Données générées par les utilisateurs et données externes. «Le Big Data bouleverse le modèle de consommation des applications centrées sur les données. Le but est de réduire le couteux processus de préparation de données et de transformation des données, qui représente 80% du temps et du coût de la gestion de données» Randy Bean It may be everywhere now, but big data matters more than ever. Talend

«Le Big Data bouleverse le modèle de consommation des applications centrées sur les données.

12 Le défi de la gouvernance de données Découvrir les données Certifier et connecter les données Superviser l utilisation des données et les usages qui en sont faits. Talend

13 Le défi économique Coûts prévisibles, paiement à l usage Prêt pour la «longue traine de l information» Un minimum de ressources Talend

14 Talend et le Big Data La première solution d intégration de données native pour le Big Data Interface visuelle, glisser déposer Plus de 800 connecteurs inclus Génère nativement du code MapReduce, Java ou SQL Concevoir Répertoire partagé Auto documentation Fonctionne par cluster Load balancing & basculement Optimisation du code S intègre aux outils d administration et de gestion de la sécurité du Big Data Planification, contrôle et gestion centralisée. S adapter aux conditions extrêmes Gérer Déployer Collaborer Pas d installation nécessaire sur Hadoop Qualité de données intégrée Sécurisée (supporte nativement Kerberos) Talend

du Big Data Planification, contrôle et gestion centralisée.

15 Simplifiez l intégration des Big Data Exploitez les technologies du Big Data, simplement et efficacement Mise en œuvre 50% plus rapide et productive - Outils graphiques puissants - Génération de code pour accélérer le développement - Simple à tester, administrer et maintenir Coût de possession minimum - Pas de runtime grâce à une intégration Big Data native - Facilité de prise en main par es développeurs ETL/Java - Modèle de pricing linéaire, prévisible et adapté aux 3V du Big data. $ A l épreuve de vos futurs besoins - Architecture robuste, sécurisée et flexible - Nativement intégrée aux différentes distributions Big Data, Hadoop (Amazon EMR, Cloudera, Hortonworks, MapR, Pivotal HD) ou autres (SAP Hana, Cassandra, MongoDB ) - Intégration en continu des dernières possibilités de Hadoop (Yarn, Spark, Storm ) Talend

développeurs ETL/Java - Modèle de pricing linéaire, prévisible et adapté aux 3V du Big data.

16 ACCÉLÉREZ VOS PROJETS BIG DATA Découvrez Hadoop et appliquez-le à votre cas d usage grâce à la Sandbox. Concevez votre programme Big Data grâce à notre «readiness scorecard» Talend

17 La Sandbox de Talend Machine virtuelle préconfigurée avec : La distribution Hadoop de votre choix Talend Platform for Big Data Quatre scénarios prêts à l emploi: Analyse des données de navigation Web ("clickstream") Analyse des données de sentiments sur Twitter -Analyse des données de logs à l'aide des weblogs Apache -Chargement ETL avec Hadoop Talend

("clickstream") Analyse des données de sentiments sur Twitter -Analyse des données de logs à l'aide

18 Démonstration Suivi des données de navigation en utilisant la Talend Sandbox Big Data voektxki Talend

19 Le Big Data Readiness Scorecard Comprendre le modèle de maturité Déterminer votre position actuelle et votre destination Formaliser les étapes pour y parvenir Engager le programme Big Data Quoi? Le moyen de déterminer votre maturité face aux 5 défis opérationnels du Big Data Un plan de route pour vos projets Big Data Un rapport à partager dans l entreprise pour présenter le plan d action Big Data Comment? Un questionnaire prêt à dérouler pour vous positionner Une liste d action à mettre en œuvre pour vous préparer au big data Un dossier personnalisé synthétisant les diagnostics et préconisations Talend

Le moyen de déterminer votre maturité face aux 5 défis opérationnels du Big Data Un plan de route pour vos projets Big Data Un rapport à partager dans l

20 En Résumé et les prochaines étapes Déterminez les grandes étapes de votre parcours Big Data Anticipez les défis et planifiez les bonnes ressources Exploitez les accélérateurs comme notre Sandbox et notre «readiness scorecard» A vous de jouer : Talend

Exploitez les accélérateurs comme notre Sandbox et notre «readiness

21 Talend Cloud est à venir Obtenez un accès anticipé à talend.com/cloud Talend

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