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Présentation Big Data DFCG

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Présentation Big Data DFCG

  1. 1. 1 UNIVERSITÉS D’ÉTÉ DFCG 2017
  2. 2. 2 CONTEXTE STRUCTUREL DU BIG DATA L’AVENEMENT DU BIG DATA DANS LES ENTREPRISES LES PILIERS ITERATIFS DE MISE EN OEUVRE AGENDA
  3. 3. 3 L’ÉCONOMIE DIGITALE La plus grande compagnie de taxis au monde … N'a pas de véhicules Le plus grand média … Ne crée pas de contenus Le distributeur le plus valorisé … N'a pas d'inventaire La plus grande chaîne hôtelière au monde … Ne possède pas d'hôtel Dans votre industrie, xxx … N'a pas de … ?
  4. 4. 4 HEUREUSEMENT, CELA NE CONCERNE QUE LES TAXIS …
  5. 5. 5 LA MÉDECINE
  6. 6. 6 TOUS LES SECTEURS SONT CONCERNES
  7. 7. 7 ILS INTERAGISSENT PRINCIPALEMENT AVEC LEURS CLIENTS VIA LE WEB, UTILISENT DES ARCHITECTURES DE DONNÉES MODERNES ET FONT DE LA DATA SCIENCE LEUR POINT COMMUN ? DEMANDE DES TECHNOLOGIES DISRUPTIVES
  8. 8. 8 CONTEXTE STRUCTUREL DU BIG DATA L’AVENEMENT DU BIG DATA DANS LES ENTREPRISES LES PILIERS ITERATIFS DE MISE EN OEUVRE AGENDA
  9. 9. 9 Mon entreprise QU’EST CE QUE LE BIG DATA ? 80’S/90’S – PILOTAGE DIT OPÉRATIONNEL CENTRÉ SUR MON ORGANISATION Structurée, limitée, données internes 010101011 Mes clients Mes Fournisseurs Les organismes de régulations Etat, métropoles, communautés Entreprises, institutions, média Autres sources externes (Réseaux sociaux, web, ….)
  10. 10. 10 Mon entreprise QU’EST CE QUE LE BIG DATA ? 90’S/2000’S : CONTENU ET LES FLUX (DE QUALITÉ?) SONT INDUSTRIALISÉS Structurée, Gros volume en expansion VLB Les organismes de régulations Mes Fournisseurs Mes clients Etat, métropoles, communautés Entreprises, institutions, média Autres sources externes (Réseaux sociaux, web, ….)
  11. 11. 11 Mon entreprise QU’EST CE QUE LE BIG DATA ? 2010’S : GÉNÉRALISATION DE LA DIGITALISATION : BIG DATA EST NÉ Les organismes de régulations Mes Fournisseurs Mes clients Etat, métropoles, communautés Entreprises, institutions, média Autres sources externes (Réseaux sociaux, web, ….)
  12. 12. 12 L’IMPACT SUR LES ARCHITECTURES / USAGES DATA NOUVELLES DONNÉES + NOUVEAUX USAGES Données structurées • Tableaux de bord • Business Intelligence • DataVisualisation • StoryTellingDataWarehouse
  13. 13. 13 L’IMPACT SUR LES ARCHITECTURES / USAGES DATA NOUVELLES DONNÉES + NOUVEAUX USAGES Vision 360° (client, finance, RH, fournisseur, etc.) Découverte de nouvelle valeur Analyse statistique et modèles prédictifs • Tableaux de bord • Business Intelligence • DataVisualisation • API : prochaine génération de services • Amélioration des processus existants Données en mouvement Réseaux sociaux Données machines et objets connectés Données structurées Fichiers texte, audio, vidéo, image, etc. BIG ANALYTICSBIG DATA Nouvelles architectures modernes
  14. 14. 14 ACCOMPAGNER L’ADOPTION DU BIG DATA DÉFINISSEZ LE CAS D’USAGE
  15. 15. 15 CONTEXTE STRUCTUREL DU BIG DATA L’AVENEMENT DU BIG DATA DANS LES ENTREPRISES LES PILIERS DE MISE EN OEUVRE AGENDA
  16. 16. 16 BIG DATA : LES PILIERS DE LA MISE EN ŒUVRE EXPÉRIMENTER LE ROI o Visible, fédérateur et prospectif o Doit permettre le calcul d’un ROI ! o Avoir un sponsor métier fort o Expérimentation / découverte. o Utiliser les méthodes dites AGILE o Collaborer, décloisonner les compétences techniques et métiers o La technologie n’est pas l’enjeu ! o Minimiser les achats o Privilégier le mode locatif et les outils open sources pléthoriques ! Cloud. Cas d’usage Méthode / Gouvernance Outils Investissement
  17. 17. 17 BIG DATA : LES PILIERS DE LA MISE EN ŒUVRE INVESTIGUER, COMPRENDRE LES ENJEUX TECHNOLOGIQUES o Doit permettre de valider l’ambition métier o Garantir la montée en compétences sur les technologies du BIG DATA o Valider l’ambition métier o Valider la technologie, o Privilégier les méthodes AGILES, collaborer (métier & IT) o Plateforme BigData, ON PREMISE ou Infrastructures hybrides. o La DSI doit pouvoir manipuler et monter en compétences sur ces nouvelles technologies. Cas d’usage Méthode / Gouvernance Outils Investissement
  18. 18. 18 BIG DATA : LES PILIERS DE LA MISE EN ŒUVRE ORGANISER & INDUSTRIALISER o Sélectionner les cas d’usages issus de l’expérimentation et qui ont validé la valeur immédiate o Pas d’effet tunnel… o Proposer les deux méthodes de mise en œuvre > Agile & Cycle en V, o Critères de choix : la maitrise du besoin, des données, les outils nécessaires o ON PREMISE ou Cloud dans une version industrialisée et gouvernée (de qualité et sécurisée) Cas d’usage Méthode / Gouvernance Outils Investissement
  19. 19. 19 EN RÉSUMÉ, ACCOMPAGNER L’ADOPTION DU BIG DATA & LA CRÉATION DE VALEUR Favoriser la découverte métier Valider l’ambition fonctionnelle Valider les choix techniques Industrialiser, devenir résiliant, & créer de la valeur pour votre entreprise
  20. 20. 20 MICROPOLE GROUP HEADQUARTERS 91/95 rue Carnot, 92300 Levallois-Perret Tél. 01 74 18 74 18 - www.micropole.com MERCI DE VOTRE ATTENTION Julien DUFOUR jdufour@micropole.com
  • imencherraben

    Sep. 26, 2020

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