• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Un océan de données massives : plonger ou s’immerger lentement?
 

Un océan de données massives : plonger ou s’immerger lentement?

on

  • 1,915 views

Dans une récente étude, Deloitte a déterminé les différents obstacles qui empêchent les organisations d’utiliser judicieusement l’analytique d’affaires. Ces obstacles se résument à une ...

Dans une récente étude, Deloitte a déterminé les différents obstacles qui empêchent les organisations d’utiliser judicieusement l’analytique d’affaires. Ces obstacles se résument à une infrastructure technologique désuète, à la qualité et la quantité des données recueillies, et à un leadership qui ne soutient ni ne comprend les avantages de l’analytique.

Cette présentation définit le concept des données massives et leur importance, et précise les cas où leur utilisation est pertinente. Le potentiel des données massives est considérable, mais elles peuvent représenter une distraction onéreuse. Une fois les limitations de la taille, du type, de la source et de la complexité des données utiles franchies, vous pouvez vous poser des questions décisives qui sont essentielles au succès de votre organisation.

Statistics

Views

Total Views
1,915
Views on SlideShare
1,677
Embed Views
238

Actions

Likes
1
Downloads
26
Comments
0

9 Embeds 238

http://www.deloitte.com 198
https://twitter.com 12
http://www.paperblog.fr 11
http://alsagora.blogspot.fr 9
http://alsagora.blogspot.com 4
http://alsagora.blogspot.no 1
http://feeds.feedburner.com 1
https://www.rebelmouse.com 1
http://kred.com 1
More...

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Un océan de données massives : plonger ou s’immerger lentement? Un océan de données massives : plonger ou s’immerger lentement? Presentation Transcript

    • Un océan de données massives :plonger ou s’immerger lentement?Jane GriffinLeader nationaledes Services d’analytique
    • AperçuQue sont les données massives?Pourquoi s’intéresser aux données massives?Ce que les données massives ne permettent pasEnjeux relatifs aux données massivesAvez-vous bel et bien besoin de donnéesmassives?Quelles sont vos questions d’affaires lesplus importantes?
    • Le concept des données massives fait certainementassez de bruit pour donner des maux de tête àquiconque. Certains disent qu’elles sont essentiellespour conserver un avantage concurrentiel à longterme; d’autres pensent plutôt qu’elles comportentplus de risques que d’avantages. Et plusieurs estimentqu’il suffit d’acheter le matériel et les logicielsnécessaires pour régler la question.
    • Que sont les données massives?Il s’agit d’un ensemble de données si énorme…• qu’il présente des problèmes de stockage de données, de traitement en temps réel etde confidentialité;• qu’il ne peut être géré rapidement par les outils traditionnels de gestion et d’analyse des données.Les 3 V des données massivesDonnées internes + externesDonnées structurées + non structuréesVolumeLa taille des données au sein d’uneorganisation explose de To à Po.VariétéLes formats de données, les structureset les sémantiques sont plus variés etincompatibles.VélocitéDe nos jours, les données sont généréesrapidement.
    • Comment ça se passe?• Renseignementssur les achats• Registredes achats• Registredes paiements• Segmentation• Renseignementssur les offres• Communicationsavec les clients• Personnes-ressources desoutien• Vue intégrée• Blogues• Tarificationdynamique• Historiquesdes offres• Parcoursde navigation• Centre de service• Recherches• Ciblage descomportements• EntonnoirsdynamiquesSignaux de DONNÉES MASSIVESInteractions avec lesclients, interentreprises,entreprise-consommateurTrafic WebSystèmesinternes• Réseaux sociaux• Contenu générépar l’utilisateur• Dispositifs desurveillance• Web mobile• Donnéesdémographiques• Fil de nouvellesd’entreprises• Images• Audio• Vidéo• Parole-texte• Journaux demaintenance• SMS/MMS• SentimentPétaoctetsTéraoctetsGigaoctetsMégaoctetsKilooctet
    • Les données massives sont le nouvel or noir. Lesentreprises, les gouvernements et les organismes quipourront exploiter cette ressource auront un énormeavantage sur ceux qui ne le pourront pas.The Future of Big Data, Pew Internet, 20 juillet 2012 [traduction libre]
    • Pourquoi s’intéresser aux données massives?• Les sources de données massives sont nombreuses et ne cessent de croître.Elles incluent tous les stocks de renseignements sur les opérations :• Les flux de données deviennent chaque année de plus en plus nombreux, importantset complexes.• La collecte de données massives a déjà commencé dans les secteurs bancaire, destélécommunications et des médias. Les entreprises de ces secteurs n’ont pas d’autreschoix que de se jeter à l’eau.• Dans d’autres secteurs, l’adoption des données massives représente davantage un choix.• Le choix d’explorer et de rechercher des avantages concurrentiels en obtenant unemeilleure perspective.Marché financier etcommerce électroniqueConversations partéléphone cellulaireClavardage sur lesréseaux sociauxSignaux RFID etdonnées des satellitesmétéorologiquesTendances dansles recherches et lanavigation sur InternetCaméras de suivi de lacirculation automobile etcaméras de surveillance
    • Explorez le potentiel des données massives, maisfaites-le en connaissance de cause et n’oubliez pasque le but est plus de perspective plutôt que plusd’information.
    • Ce que les données massives ne permettent pas• Contourner la réalité statistique ou rendre la méthodescientifique désuète• Décharger les utilisateurs de la nécessité de poserles questions pertinentes• Éliminer la nécessité de trouver les bonnescaractéristiques• Garantir votre capacité à répondre rapidement,uniquement parce que vous pouvez produire desrésultats en temps réel• Rendre les analyses coût-avantages ou duRCI désuètes
    • Technologie Données GensEnjeux relatifs aux données massives
    • TechnologieAspect Principal enjeuExtensibilité • Flexibilité de l’infrastructure d’interagir avec un volume important à l’aide dedivers formats de donnéesIntégration • Coût de compilation, de gestion et d’utilisation des données sur desplateformes et des systèmes variésDéploiement • Choix entre des solutions et des appareils sur mesure ou des servicesd’informatique en nuage• Transition de systèmes patrimoniaux vers de nouvelles technologiesAnalytique • Algorithmes extensibles qui donnent quand même des résultats explicablesEnjeux relatifs aux données massives
    • DonnéesAspect Principal enjeuQualitédes données• Maintien de la qualité lorsqu’une grande quantité de données est externeou non structuréeGouvernance • Réévaluation des politiques, des normes et de l’environnementréglementaire en matière de données internes ou externesConfidentialité • Enjeux relatifs à la confidentialité et à la sécurité liés aux données d’entréeet aux résultatsAspect Principal enjeuTalent • Acquisition des compétences nécessaires pour mettre à profit lesdonnées massivesGensEnjeux relatifs aux données massives
    • Les données massives ne sont pas une solutionmiracle. Elles sont très prometteuses, et nous avonsvu des sociétés les exploiter d’excellente façon.Cependant, il n’est pas nécessaire d’utiliser desdonnées massives si des petits ensembles de donnéesfont l’affaire.
    • L’utilisation des données massives est pertinenteExploiter les signaux faiblesDes sources de données variées peuvent compliquer le repérage des tendances.Favoriser les expérimentationsEssayer différents scenarios et établir la différence entre corrélation et causalité.Analytique des images et vidéosL’audio et les vidéos sont complexes… une tâche idéale pour des applications dedonnées massives.Obtenir un impact en temps réelIncidence notable grâce à l’analyse de données de diverses sources en temps réel.
    • Offrir plus de précision plus rapidementChercher à trouver des tendances à petite échelle et éviter les faussescorrélations.Travailler avec des budgets limitésTirer profit des compétences et des outils existants de gestion et d’analytique.Gérer les risques pour les renseignements personnels et la sécuritéContrôler les procédures de contrôle et de gestion des données pour les petitsensembles de données, mais non pour les données massives.Procédures de base de gestion du rendement et de prévisionLes données financières et comptables ont des volumes moins grands, elles sontpour la plupart structurées et faciles à analyser à l’aide d’outils traditionnels.L’utilisation des petits ensembles de données est pertinente
    • Quelles sont vos questions décisives?Les données massives sont devenues une composante importante de votre stratégie.Cependant, elles peuvent également devenir une distraction onéreuse. Commencezpar déterminer vos questions d’affaires les plus décisives.Étudiez les questions d’affaires essentielles, plus particulièrement :1Demandesde croissancerentableAttentesgrandissantesdesconsommateursPressionsréglementairesaccruesSignauxnouveaux etdifférentsRecherche deperspectivescachées
    • Quelles sont vos questions décisives?Déterminez les décisions qui nécessitent une meilleure compréhension :Évaluez les ensembles de données potentiels23• Soyez précis• Associez-les à une valeur mesurable ($)• Mettez l’accent sur l’optimisation ou l’innovation plutôt que sur l’information• Proposez des gestes concrets (faire, et non prouver)• Utilisez des questions axées sur « quoi », « où » et « comment »plutôt que sur « pourquoi »• Selectionnez les données pertinentes à collecter(par ex., les données sur les créditeurs)• Examinez comment vos questions décisives intéragissent avec votreensemble de données (par ex., pouvons-nous réduire les coûts avecune consolidation des fournisseurs ou de l’approvisionnement?)
    • Alors, lorsque vous plongerez dans les données massives,rappelez-vous…qu’elles sont extrêmement prometteuses…qu’elles offrent des occasions d’innovation formidables…mais qu’elles ne sont pas une solution miracle à tous les défis de l’analytique
    • Jane GriffinLeader nationale des Services d’analytiqueEnvoyez un courriel à Jane Griffinwww.linkedin.com/in/griffinjanewww.deloitte.ca/analytiquePersonne-ressource