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LES	  ENJEUX	  DE	  L’OPEN	  DATA	  
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Prépara%on	  des	  données	  •  NeVoyage	  et	  normalisa%on	     §  Transforma?on	       (nommages,	  typage,	  fusions	...
Publica%on	  des	  données	  •  Trouver	  les	  données	     §  naviga?on	  interac?ve	       (faceHes,	  graphiques,	  c...
EXEMPLE	  DE	  VALORISATION	  «	  ASSISTANT	  URBAIN	  »	  
L’applica%on	  actuelle	  
Les	  perspec%ves	  d’usage	  Une	  envie,	  ici	  et	  maintenant	     L’assistant	  urbain	  
EXEMPLE	  DE	  VALORISATION	  «	  UTILITIES	  /	  TRANSPORT	  /	  E-­‐SANTÉ	  »	  
Smart	  metering	  
Plateformes	  de	  services	  •  C a s s e r	   l a	   l o g i q u e	   s y s t é m a ? q u e	   d e	     progicialisa?on	...
EXEMPLE	  DE	  VALORISATION	  «	  CROWDSOURCING	  »	  
Capter	  l’informa%on	  sur	  le	  terrain	  
Systèmes	  d’alertes	  basées	  sur	  la	  concordance	  de	  signaux	  faibles	  sur	  le	  terrain	  
VERS	  LA	  NÉCESSAIRE	  MISE	  EN	  RÉSEAU	  DES	  DONNÉES	  
Dans	  un	  futur	  de	  services	  intelligents	   Smart	  ci%es	                                                       I...
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OpenDataSoft - Les plateformes ouvertes de données, nouveau levier de l'innovation
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Smart cities, internet des objets, plateformes open data … grâce à sa plateforme intégrée de Data Management et Data Publishing, OpenDataSoft propose à ses clients des solutions simples et évolutives pour créer et opérer leur plateforme de d’échanges de données dédiée au développement rapide de nouveaux services BtoC ou BtoB :
- saisir toute opportunité de croiser des données internes et externes pour les valoriser à travers des applications innovantes (API, mobilité, data visualisation …)
- bénéficier de coûts très faibles par rapport aux approchesIT classiques et de permettre ainsi l’émergence et la validation de modèles économiques compatibles avec l’économie du web (“low cost – best value”)
- piloter de façon équitable et durable les services aux citoyens grâce à une approche originale de notarisation des données grâces aux solutions de hubs d’OpenDataSoft
- engager concrètement son organisation dans une cultture de l’innovation grâce aux solutions de plateforme participative de données d’OpenDataSoft

Acteurs Publics, Industrie et Services, Médias , Développeurs sont concernés par les solutions d’OpenDataSoft.

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  1. 1. Les  plateformes  ouvertes  des  données  futures  fabriques  des  innova8ons  rentables   with  OpenDataSo.   think  bigdata.  start  smartdata.  scale  fastdata  
  2. 2. OpenDataSo@  the  data  driven  innova%on  company  Solu%on  intégrée  et  hébergée  pour  •  opérer  sa  propre  plateforme  de  valorisa%on  des  données  •  accélérer  le  go-­‐to-­‐market  de  nouveaux  services  BtoC  ou  BtoB  •  allier  les  bénéfices  des  architectures  cloud  et  des  big  data  Smart   ci%es,   internet   des   objets,   plateformes   open   data   …   grâce   à   sa   plateforme  intégrée   de   Data   Management   et   Data   Publishing,   OpenDataSo@   propose   à   ses  clients   des   solu%ons   simples   et   évolu%ves   pour   créer   et   opérer   leurs   hubs   de  données  dédiés  au  développement  rapide  de  nouveaux  services  BtoC  ou  BtoB.  
  3. 3. LES  ENJEUX  DE  L’OPEN  DATA  
  4. 4. Les  big  data  à  l’heure  de  l’open  data  ?  «  Open  data  strategy  should  be  a  top  priority  for  any  organiza%on  that  uses  the  Web  as  a  channel  for  delivering  goods  and  services  …  Open  data  APIs   are   a   lightweight   approach   to   data   exchange.   Their   use   is   now   considered   a   best  prac?ce  for  opening  data  and  func?onality  to  developers  and  other  businesses.  »  (Gartner  –  août  2012)    «  CeVe  possibilité  constante  de  l’humain  d’intervenir  sur  les  données  pour  y  apporter  de  la  qualité,  sur  les  algorithmes  pour  en  contrôler  l’intelligence,  et  sur  les  machines  virtuelles  ou  physiques  pour  les  piloter,  c’est  l’open  data.  »  (Pierre  Georget  –  GS1  France  –  septembre  2012)    «   Les   données   sont   le   nouveau   capital   de   l’économie   globale,   et   la  pression   pour   leur   exploita?on   s’intensifie.   Cependant,   créer   de   la   valeur   doit  aller  de  pair  avec   l’augmenta?on  des  niveaux  de  responsabilité  et  de  gouvernance  sur  les  disponibilité  et  distribu?on  de  l’open  data  »  (Richard  Hammel  –  DeloiHe  UKAssociate  –  août  2012)  
  5. 5. L’immense  champ  de  l’open  data  •  Données  «  référen%elles  »   §  Informa?ons  pra?ques  (POI,  cartes,  …)   §  Bases  de  connaissances  (Linked  data,  référen8els  mé8er  …)  •  Données  «  opéra%onnelles  »   §  Flux  d’informa?ons  (M2M,  santé,  transport,  énergie,  tourisme  …)   §  Sta?s?ques  •  Données  «  personnelles  »   §  Données  domes?ques  (consomma8on  énergé8que,  capteurs  …)   §  Crowdsourcing  (environnement,  événements  …)  
  6. 6. Enjeux  …  •  Faire   sauter   des   verrous   d’accès   à   l’informa?on   (rentes  et  sur-­‐progicialisa?on  des  usages…)    •  Garan?r   des   condi?ons   équitables   d’accès   aux   marchés  grâce  à  la  con?nuité  d’accès  aux  données  •  Libérer   le   poten?el   d’innova?on   de   son   écosystème  (collaborateurs,  partenaires,  clients)    «  Un  projet  open  data  n’est  pas  un  projet  de  portail  d’accès  aux  données  »  
  7. 7. …  et  opportunités  •  Appréhender   volume   et   «   dynamicité   »   des   données  grâce  aux  technologies  big  data  •  Se   focaliser   sur   la   valeur   d’usage   grâce   à   l’élas?cité  des  ressources  sur  le  cloud  •  Favoriser   l’émergence   de   nouveaux   modèles   économiques  avec  une  approche  low-­‐cost    «  Transformer  la  donnée  fossile  en  énergie  durable  !  »  
  8. 8. LES  PLATEFORMES  OUVERTES  DE  DONNÉES  –  VERS  L’OPEN  DATA  V2  
  9. 9. Acquisi%on  des  données  •  Simplicité  et  ouverture   §  pas  de  limite  de  sources  pour  la  collecte   (formulaires,  SI,  crowdsourcing,  objets  connectés)   §  connecteurs  applica?fs  et  «  temps  réel  »   (APIs,  web  services,  bus  applica8fs  en  mode  «  push  »)  •  Automa%sa%on  et  sécurisa%on   §  traitement  automa?que  des  fichiers  de  données   (csv,  shapefiles,  SGBDR,  XML,  …  –  ESRI  exports,  KML,  OSM,  GTFS,  INSPIRE  ...)   §  sauvegarde  des  profils  de  collecte  et  versioning   (simplifica8on  des  mises  à  jours,  rapports  d’alerte,  traçabilité)  
  10. 10. Prépara%on  des  données  •  NeVoyage  et  normalisa%on   §  Transforma?on   (nommages,  typage,  fusions  …)     §  Normalisa?on   (référen8els  géographiques,  sta8s8ques,  mé8ers  …)  •  Enrichissement   §  ajout  de  descrip?on  et  méta-­‐données   (traduc8ons  ...)   §  ajout  de  nouvelles  données   (linked  data,  consolida8ons,  géocodage,  reverse-­‐geocoding  ...)  
  11. 11. Publica%on  des  données  •  Trouver  les  données   §  naviga?on  interac?ve   (faceHes,  graphiques,  cartes,  tableaux,  intégrée  dans  les  portails)   §  fonc?on  de  recherche  de  données  performante   (directement  dans  les  données,  contextualisée,  avec  fonc8ons  avancées)  •  Réu%liser  les  données   §  fichiers  composés  dynamiquement   (formats  originaux,  csv,  xml,  kml,  Json,  OSM,  …)   §  Publica?on   et   monitoring   d’accès   dynamiques   sous  différents  standards  possibles   (Opensearch,  OAI,  Rest-­‐Json,  WFS  …  API  keys,  analy8cs  …)  
  12. 12. EXEMPLE  DE  VALORISATION  «  ASSISTANT  URBAIN  »  
  13. 13. L’applica%on  actuelle  
  14. 14. Les  perspec%ves  d’usage  Une  envie,  ici  et  maintenant   L’assistant  urbain  
  15. 15. EXEMPLE  DE  VALORISATION  «  UTILITIES  /  TRANSPORT  /  E-­‐SANTÉ  »  
  16. 16. Smart  metering  
  17. 17. Plateformes  de  services  •  C a s s e r   l a   l o g i q u e   s y s t é m a ? q u e   d e   progicialisa?on  des  services  •  Opérer   des   hubs   ouverts   de   données   pour   s?muler  des  services  logiciels  innovantes  •  Favoriser   le   branchement   d’applica?on   à   forte   valeur   ajoutée   (calcul   prédic?f,   crowdsourcing  …)  
  18. 18. EXEMPLE  DE  VALORISATION  «  CROWDSOURCING  »  
  19. 19. Capter  l’informa%on  sur  le  terrain  
  20. 20. Systèmes  d’alertes  basées  sur  la  concordance  de  signaux  faibles  sur  le  terrain  
  21. 21. VERS  LA  NÉCESSAIRE  MISE  EN  RÉSEAU  DES  DONNÉES  
  22. 22. Dans  un  futur  de  services  intelligents   Smart  ci%es   Internet  of  things   Ecomobility   Smart  metering  Geomarke%ng   M2M  
  23. 23. Les  plateformes  ouvertes  de  données  …  •  Full-­‐featured  solu%on   §  Data  easy  procurement  (preloaded  open  content,  data  connectors  …)   §  Data  API  publishing  •  Scalable  pladorm   §  Cloud-­‐based  (mutliclouds  data  storage,  new  genera8on  ETL…)   §  Big  data  technologies  (MapReduce,  Hadoop  …)  •  Low-­‐cost  approach   §  Pay-­‐as-­‐you-­‐use  (SaaS  model,  bundles  based  on  data  volumes  +  add-­‐ons…)   §  Business  oriented  (pricing  designed  for  networks  models  e.g.  u8li8es)  
  24. 24. …  cons%tuent  le  socle  d’une  nouvelle  gouvernance  de  l’informa%on  
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