Big Data: comment passer de la stratégie à la mise en œuvre? Big Data Paris Mars 2015

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Jean Paré
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1 Big Data: comment passer de la stratégie à la mise en œuvre? Big Data Paris Mars 2015

2 Jean-David Benassouli Managing Director, Responsable France de la practice Digital Data management J-david.benassouli@accenture.com Jean-François Guilmard Senior Manager, Architecte Big Data j.guilmard@accenture.com

3 1. Quel est l état des lieux? 2. Comment appréhendons-nous les projets? 3. Quels sont nos retours d expérience, notamment avec Hadoop? 3

(CRM, RH, Finance, Opérations ) DONNEES EXTERNES Open source Données

4 Quel est l état des lieux? 1/5 «Big Data», une définition aujourd hui maîtrisée DONNEES INTERNES (CRM, RH, Finance, Opérations ) DONNEES EXTERNES Open source Données de tiers Données techniques Crowd sourcing VOLUME VARIETE VITESSE mais une mise en œuvre qui paraît compliquée 4

5 Quel est l état des lieux? 2/5 Le Big Data est une opportunité pour toute l entreprise METIER IT INNOVATION EXHAUSTIVITÉ TEMPS RÉEL CONNAISSANCE CLIENT REDIMENSIONNEMENT FLEXIBILITÉ COÛTS OPÉRATIONNELS 5

6 Quel est l état des lieux? 3/5 Que permet aussi l utilisation des technologies Big Data? Depuis* Vers* Advanced analytics Analyse et insights Advanced analytics Reporting et collecte de données Analyse et insights Value Drivers Reporting et collecte de données * Pourcentage de l effort représenté par la taille 6

Depuis* Vers* Advanced analytics Analyse et insights Advanced analytics

7 Quel est l état des lieux? 4/5 Les initiatives Big Data DSI souvent précurseur Approche Technologique Métiers en silo Agilité Time to Market Nouvelle Stratégie Data 7

8 Quel est l état des lieux? 5/5 Avant de se lancer : Quelles sont les particularités? Nouvelles compétences Nouvelles organisations Data Scientist Big Data Architect Centre d expertise Big Data Usages POC Project MCO Cellule d Analytics Visualisation Expert Agilité, cycle court «Test & Learn» Cellule de Mobilité Cellule d intégration & API Cellule d expertise et innovation (Cybersécurité, IoT ) Proximité métiers / SI 8

Data Usages POC Project MCO Cellule d Analytics Visualisation Expert Agilité, cycle court «Test & Learn»

9 1. Quel est l état des lieux? 2. Comment appréhendons-nous les projets? 3. Quels sont nos retours d expérience, notamment avec Hadoop? 9

10 4 growth platforms Comment appréhendons-nous les projets? 1/6 Accenture Digital Communications Media & Technology Financial Services Health & Public Service Products Resources (Utilities, Energy) 2015 Accenture. All rights reserved. 10

Financial Services Health & Public Service Products

11 Comment appréhendons-nous les projets? 2/6 Accenture Digital en quelques chiffres 33,000+ spécialistes Digital clients dans 49 pays Data Scientists répartis dans 23 Centres d Innovation 34 Studios Interactive design, Bureaux R&D et Centres d Excellence Usine à applications mobiles, des applications pour 170+ clients. 50+ centres et 186,000 personnes dans Accenture Global Delivery Network 23+ centres d innovation, dont 5 Centres Advanced Analytics Athens Bangalore Barcelona Beijing Buenos Aires Calcutta Chengdu Chicago Dublin Gurgaon Johannesburg Madrid Melbourne Milan Mumbai Murray Hill, NJ San Jose Shanghai Singapore Sophia Antipolis Tokyo Toronto Warsaw 11

Interactive design, Bureaux R&D et Centres d Excellence Usine à applications mobiles, des applications pour 170+ clients.

12 Comment appréhendons-nous les projets? 3/6 Digital Customers, Channels & Markets Customers are always connected and watching Digital Enterprise Businesses and governments are always on and connected.

13 Comment appréhendons-nous les projets? 4/6 Omni-Channel Customer Experience Social Networks Social Media Digital Customers, Channels & Markets Customers are always connected and watching Digital Marketing Direct -to-consumer ecommerce Platforms Mobile Commerce Connected Customers Big Data Analytics 13

Customers, Channels & Markets Customers are always connected and watching

14 Comment appréhendons-nous les projets? 5/6 Smart Grid Smart Water Intelligent Pipelines Retail Fuel Digital Plant Digital Enterprise Businesses and governments are always on and connected. Analytics and Visualization EvoPro Acquisition Taleris JV Connected Vehicle

Digital Plant Digital Enterprise Businesses and governments are

Plateforme hybride préintégrant des outils big data, analytics et de visualisation Accenture Contextual Personalization Capture et combine des signaux temps réel afin de

15 Comment appréhendons-nous les projets? 6/6 Nos principaux Assets et accélérateurs Accenture Methodology Un accompagnement bout en bout, et des méthodologies spécifiques Accenture Data Discovery Platform Plateforme hybride préintégrant des outils big data, analytics et de visualisation Accenture Contextual Personalization Capture et combine des signaux temps réel afin de proposer aux clients une expérience personnalisée AQUA Social Network Asset Analytique capable d extraire des informations métier utiles à partir des réseaux sociaux et des réseaux client Accenture Recommendation Engine Système identifiant des associations cachées et générant des recommandations de produits 15

16 1. Quel est l état des lieux? 2. Comment appréhendons-nous les projets? 3. Quels sont nos retours d expérience, notamment avec Hadoop? 16

17 Quels sont nos retours d expérience? 1/4 Un écosystème complexe et changeant: une approche agnostique Analytique ETL Visualisation des données BDD spécialisées, faible latence, NOSQL BDD in-memory Analytiques avancés BDD analytiques Stockage et traitement distribués de données Traitement de flux et d évènements complexes Transactionnel Echange Connaissances spécialisées Recherche Marketing Open Data Réseaux sociaux Partenaires Données internes 17

spécialisées, faible latence, NOSQL BDD in-memory Analytiques avancés BDD analytiques Stockage et traitement

18 Quels sont nos retours d expérience? 2/4 Hadoop: brique souvent cœur des nouvelles architectures Big Data Capacité à gérer de très grands volumes Coûts réduits Scalabilité Modèle flexible 18

19 Quels sont nos retours d expérience? 3/4 Hadoop 2.0 et «multitenancy» Autorisation Authentification Des équipes différentes avec des usages variés Quota Manager Isolation des Ressources Audit 19

Stockage VOLUME Service Client Fichiers Analytics Applis Mobiles Logs VARIETY

20 Quels sont nos retours d expérience? 4/5 Retour sur la mise en place d une plateforme Big Data Sources Hub d entrée Stockage VOLUME Service Client Fichiers Analytics Applis Mobiles Logs VARIETY Web Web Services Broker Moteur CEP Temps réel Boutiques Outil de Gestion de Campagne VELOCITY Boxes ADSL Web Services BDD NoSQL 20

21 Quels sont nos retours d expérience? 5/5 4 clefs pour tirer le meilleur d un projet Big Data EXPLORE THE ENTIRE BIG DATA ECOSYSTEM START SMALL THEN GROW BE NIMBLE FOCUS ON BUILDING SKILLS Base: All respondents; n=1,007 21

22 Questions? 22

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