DES BIG DATA
AU BIG BUSINESS
Par François Cazals
16 novembre 2016

LE PROFESSEUR
• François CAZALS
• cazals@hec.fr
• Professeur affilié HEC, spécialisé
en stratégies digitales
• Auteur (et coauteur) de plusieurs
ouvrages
• Consultant en stratégie
• Lieutenant-colonel de gendarmerie
(RC), affecté au cabinet du DG

UN CHANGEMENT DE
PARADIGME

UN MANAGEMENT EMPIRIQUE

UN MANAGEMENT
ORIENTÉ DONNÉES

LA DÉMARCHE CLASSIQUE
FONDÉE SUR DES MÉTHODOLOGIES

LES DONNÉES INTERNES
Les données
comptables,
financières et
de gestion:
bilan, compte
de résultat,…

LES DONNÉES INTERNES
Les données industrielles

Les données logistiques
LES DONNÉES INTERNES

Les données
LES DONNÉES INTERNES

LA PROBLÉMATIQUE
DES DONNÉES EXTERNES

DES MÉTHODES DE TRAITEMENT EMPIRIQUES
60’s 70’s 80’s …

LE DANGER DES SONDAGES

PROBLÈMES DE MÉTHODE
Tirage aléatoire au hasard
Méthode des quotas

LA PROBLÉMATIQUE DE LA
CONFIANCE STATISTIQUE

SOUVENEZ-VOUS!

ET MÊME AUJOURD’HUI…

CAR LES ÉTUDES SONT
DÉCLARATIVES!

L’APPROCHE QUALITATIVE EST
ENCORE PLUS COMPLEXE!

EXEMPLE DE RELEVÉ
DE VERBATIMS

L’INFORMATIQUE CHANGE TOUT
A partir des années 1990

NOUS APPRENONS À TRAITER LES
DONNÉES STRUCTURÉES

DATA MINING
L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de
données, forage de données, prospection de données, a pour objet
l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes
quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-
automatiques.

Trouver ce que l’on cherche!
LES BÉNÉFICES

LA PROBLÉMATIQUE DE LA
CENTRALISATION DES DONNÉES
Data Warehouse
Extract Transform Load Middleware

PROBLÉMATIQUE TYPIQUE
DE LA RELATION CLIENT

LES BIG DATA

LE PHÉNOMÈNE BIG DATA

APRÈS LES PÉTROLIERS,
LES ENTREPRISES DE DONNÉES
Dix 1ères capitalisations boursières
2010
Dix 1ères capitalisations boursières
2016

AVANT LES BIG DATA,
LES DARK DATA

UN PHÉNOMÈNE RÉCENT

A L’ORIGINE, LES 4 INTERNET
1 000 milliards de pages Web
1 carte SIM par humain sur Terre
3 milliards d’humains sur Internet
2 internautes sur 3
sur les médias sociaux
55% des visites du Web viennent
d’un smartphone
E-commerce dans le monde
1 500 milliards €
80 milliards d’objets connectés
en 2020
44 000 milliards Go
en 2020
4 milliards de recherches Google
par jour
40 milliards de messages
WhatsApp par jour
215 milliards d’e-mails par jour
(hors Spam)
Internet des objets
Web mobile
Web 2.0
Web

LES APIS
Application Programming Interface
Les connecteurs aux Data

L’OPEN DATA

1 ZETTABYTE

LE PHÉNOMÈNE STATISTIQUE
1 DVD de données généré par jour
et par humain de la planète

LES 4V DU BIG DATA
V+V+V+V=Value

D’ABORD DES DONNÉES
NON-STRUCTURÉES

VOICI DES DONNÉES
NON-STRUCTURÉES

COMMENT TRAITER
LES BIG DATA?
Doug Cutting

HADOOP

LE RAFFINAGE DES BIG DATA
DATA SCIENCE
MATHEMATIQUES BUSINESS+ +
DATA-DRIVEN
STRATEGY
TECHNOLOGIES

Découvrir ce que l’on ne
cherche pas!
LES BÉNÉFICES

DONNER DU SENS AU DONNÉES

UNE DONNÉE
• Un couple concept,
mesure
• Exemple: 03/05/1964

UNE INFORMATION
• La donnée se
transforme en
information lorsqu’elle
est communiquée à
un être humain
capable de
l’interpréter
• Le public sait que
03/05/1964 est une
date: le 3 mai 1964

UNE CONNAISSANCE
• L’information
interprétée mise en
relation avec d’autres
informations
• En allant sur la page
Linkedin de la
personne, on
découvre qu’il s’agit
d’une date de
naissance

UNE COMPÉTENCE
• Une fois la
connaissance
intégrée, une action
peut être réalisée de
manière réfléchie et
intentionnelle
• La date de
l’anniversaire de la
personne connue, je
mets une alerte sur
mon agenda

DES ALGORITHMES AUX IA

QU’EST-CE QU’UN ALGORITHME?
Algorithme d’Euclide
Un algorithme, c’est une suite
d’instructions, qui une fois exécutée
correctement, conduit à un résultat
donné.

VOICI UN ALGORITHME

QUELQUES ALGORITHMES
DES GAFA

L’ALGORITHME APB

DEEP LEARNING
Apprentissage non-supervisé Apprentissage supervisé

LES IA SONT DÉJÀ LÀ!

LA RENAISSANCE DE WATSON

LES IA FONT PEUR!
HALL 900

VONT-ELLES REMPLACER
LES HUMAINS?

50% DES EMPLOIS REMPLACÉS PAR DES MACHINES?
Carl Benedickt Frey et Michael A. Osborne (Oxford,
2013)

61
La technologie doit être
comprise comme médiateur
plutôt qu’instrument, elle doit
créer de l’autonomie plutôt
que de la dépendance
Gilbert Simondon

DATA-DRIVEN STRATEGY

LES BARBARES ARRIVENT
Après les GAFA, voici les NATU!

LA BIG DATA ECONOMY

ÊTRE OU NE PAS ÊTRE UBERISÉ

UNE NOUVELLE ÉCONOMIE
Forte croissance, forte capitalisation, actifs intangibles, faible valeur

DE NOUVEAUX MODÈLES
STRATÉGIQUES

LES ENTREPRISES SONT
NATURELLEMENT IMPACTÉES

LES BIG DATA SUR TOUTE
LA CHAÎNE DU MANAGEMENT
Comprendre
Prévoir
DéciderAgir
Contrôler

UN IMPACT SYSTÉMIQUE
Client Finance Opérations RH

BIG DATA & CLIENT
Client Finance Opérations RH

BIG DATA & FINANCE
Client Finance Opérations RH

BIG DATA & OPÉRATIONS
Client Finance Opérations RH

BIG DATA & RH
Client Finance Opérations RH

POUR CONCLURE

LE NOUVEAU PARADIGME
HIER AUJOURD’HUI
RIVALITE
Grand
contre
Petit
La
puissance
AGILITE
Rapide
contre
Lent
Les données
AVANTAGE CONCURRENTIEL

CONFIANCE & TRANSPARENCE
Le nouveau règlement européen sur la protection des données personnelles
est paru au journal officiel de l’Union européenne le 4 mai 2016
et entrera en application en 2018.
https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-sur-la-protection-des-donnees-ce-qui-change-pour-les-
professionnels

LA 3ÈME RÉVOLUTION
INDUSTRIELLE

L’ACTUALITÉ DU DIGITAL
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