Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients Frédérick Vautrain, Dir. Data Science - Viseo Laurent Lefranc, Resp. Data Science Analytics - Altares Yohan Benqué, Dir. Business Developement - Altares
Présentation VISEO mobilise l ensemble de ses expertises pour vous permettre de comprendre et anticiper les sujets clés dans l évolution de vos activités. Altares Expert Data depuis 130 ans La data est le nouveau capital des entreprises et la nouvelle «source d énergie» des échanges
Contexte et Objectifs VISEO et ALTARES Un positionnement complémentaire Technologie, expertise, données, modèles économiques Une ambition partagée Viseo veut devenir un acteur majeur dans le Big Data Altares est un partenaire confiance des entreprises, veut être la nouvelle référence pour pour Valoriser votre patrimoine Data Un objectif commun Faire prendre conscience aux entreprises et à tous de la réalité du patrimoine informationnel et le transformer en performance opérationnelle
Rupture des modèles économiques Ere numérique Ere Full Digital Ere Smart Data Fiabilisation DATA par la traçabilité Data visualisation Plates-formes digitales & applicatifs Automation Marketing Machine Learning Data Monétisation
Du Big Data au Smart Data Le socle Valeur liée à l usage Data Monétisation SMART Vitesse Volume Véracité Data BIG Variété
Du Big Data au Smart Data De la réflexion à l action SMART Véracité Valeur Logique Emotion Réflexion Analyse Vécu DATA Intuition Prédictif Action Volume Vitesse Variété BIG
Evolution des performances par effet de levier Hypothèse de réussite En fonction de la maturité (Interne) et (Externe) accompagnement. Return on Data Investment Data Monetisation Maturité DATA de l entreprise Data Quality et Data Value La transition digitale La performance des métiers
Un changement de paradigme Data Centric Data Driven
Le bon temps
Le bon temps du «Large Data to Business» Une succession d opérations Cadrage du projet Collecte d informations Analyse exploratoire Déploiement Modélisation Evaluation
Les temps modernes
Big Data to Business: plus complexe, plus ambitieux Une équation à trois inconnues Données / connaissances à collecter? Sources types Véracité Ressources à mettre en œuvre? Méthodes Ressources humaines Infrastructures Objectifs du projet? Optimisation de processus Aide à la décision Modèles/transitions économiques
Y-a-t-il un super héros dans la salle? Internet des objets Cloud Tracking Systèmes distribués Open data Projet Ethique Digital communication Secteurs Métiers Text mining Data mining Visualisation Programmation Intelligence Artificielle algorithme
Démarche «(Big) Data to Business» Une démarche itérative et collaborative Initiation Cadrage du projet Analyse exploratoire des données Collecte d informations Compréhension Innovation Test Risques et gains Modélisation Déploiement
Le cas d un opérateur
Créer les conditions d un dialogue entre les données et les métiers Utilisateurs Besoins Mettre en place des ateliers collaboratifs Technologie Innovation Marché Faisabilité Viabilité Disposer de technologies d analyse exploratoire de données
USE CASE > DUN Trade & Wynbe Programme DUN TRADE Solution Wynbe Données client Algorithme Applicatif Clients Balances âgées Partenaires Monde Retraitement Rotterdam 3 stratégies Minimiser le risque Maximiser l encaissement Optimiser les ressources Prioriser les actions de recouvrement
USE CASE > Champs des possibles Connaissance client Profiling Cross Canal Interaction bancaire Risques et Fraudes Conformité Bancaire Obligation de vigilance Nouveaux segments Ciblage marketing Crédit & nouvelles offres Rentabilité
Be (Smart) Data! Ne fixer aucune limite à son imagination «Let your Ideas Suck» Une équipe «d experts»
Questions / Réponses Contacts frederick.vautrain@viseo.com laurent.lefranc@altares.fr yohan.benque@altares.fr