Surmontez les 5 défis opérationnels du Big Data.

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Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data
Matinale du Big Data | 8 octobre 2014

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EN BREF
•Fondée en 2006
•400 employés dans 7 pays
•Deux sièges : Redwood, en Californie et Paris, en France
•Modèle Open Core
•Licence (souscription)
•Services et formations
Solutions
•Solutions d’intégration évolutives pour le Big Data, l’intégration de données et d’applications, la qualité de données, le MDM et BPM.
•Classé Leader Visionnaire par Gartner et Forrester sur le marché de l’intégration
Présentation de Talend
Modèle de déploiement-croissance
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
VISIBILITÉ
COMMUNAUTÉ DYNAMIQUE
MONÉTISATION
FIDÉLITÉ DES CLIENTS

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La Plateforme Talend

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Agenda
Le Big Data depuis la découverte jusqu’au temps réel en passant par les applications analytiques
Les 5 défis opérationnels du Big Data
Talend et le Big Data
Accélérez vos projets Big Data avec la Sandbox de Talend
Agenda

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Transformer le Big Data en bénéfices
pour votre entreprise
Découverte Analytique
Processus opérationnels
temps-réel
Valeur
Planification Seuil de rentabilité
Le projet est
Justifié
Le Big Data s’intègre aux
processus de gestion
L’entreprise est
« transformée »
Talend Platform
For Big Data

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Exploitez de nouvelles sources, les intégrer et les rendre actionnables
Cas d’usage dans la grande distribution
Valeur
Planification
…à la vue client 360°…
…aux recommandations en temps réel
Découverte
Analytique
Processus opérationnels temps-réel
De la navigation web…

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1ere étape : exploiter de nouvelles sources de données
Fonctionnalités mises en oeuvre
•Une « Data Management Platform » (DMP) pour capturer, enrichir et organiser les données web par visiteur et par parcours
•Un environnement cloud et un modèle de souscription pour une adoption rapide.
•Une capacité d’analyse qui va bien au-delà de celle proposée par les démarches web analytics traditionnelles
Bénéfices
•Mieux comprendre les comportements et les parcours clients.
•Affiner les segmentations.
•Tester des hypothèses, puis les creuser le cas échéant.
•Découvrir les technologies et pratiques du Big Data.
Géo –
localisation
Web logs
Données météo
Data Warehouse
Réseaux
sociaux
Référentiels
Data mining
Machine learning
Analyse de données
Visualisation
de données

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2e étape : Augmenter la vue à 360° du client
Fonctionnalités mises en oeuvre
•Intégration de nouvelles dimensions d’analyse des données clients
•Contact, Profil, Transactions, Analytique, parcours du client , feedbacks et sentiments
•Partager plus largement l’information, par les opérationnels, jusque sur les points de vente
Bénéfices
•Une vue client 360° augmentée: la connaissance du client devient multicanal, tout au long du parcours client, depuis l’intention à l’usage en passant par l’achat
•La connaissance du client peut se déployer jusqu’aux points de contact client.
Data Warehouse
Web logs
Campagnes
Digital
Campagnes
E-mail
Borne
Data mining
Machine learning
Analyse de données
Visualisation de données
Caisses
Service client
E-commerce
Data mart

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3e étape : De l’analytique aux recommandations en temps réel
Fonctionnalités mises en oeuvre
•Informations client disponibles en temps réel lors des parcours clients
•Personnaliser le marketing sortant (e-mails, SMS, notifications mobiles, adwords …)
•Recommandations en temps réel pour le marketing entrant (mobile, web, centre d’appels…)
Bénéfices
•Meilleurs taux de transformation et d’acceptation des offres -> taux de clic, taux de transformation, efficacité des campagnes, first call resolution…
•L’impact de chaque activité marketing (campagnes, promotions…) peut être mesurée très finement.
Customer Data Platform
Data Warehouse
Web Site
& apps
Ad Server
Campagnes
E-mail
Borne
Terminaux point de vente
Service client
E-commerce

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Source: Gartner - Survey Analysis: Big Data Adoption in 2013 Shows Substance Behind the Hype - 12 September 2013 - G00255160
Les défis
opérationnels
Votre Business Case est le prérequis
mais le challenge, c’est l’exécution
Elaborer le business case
Définir la stratégie
Rassembler les savoir faire et expertises
Exploiter les sources de données hétérogènes
Mettre en place l’architecture/infrastructure
Mettre en place la gouvernance
Financer le projet
Mieux comprendre ce qu’apporte le Big Data
Autres
Trouver les sponsors, gérer les organisations

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Le défi des compétences
•S’appuyer sur les compétences existantes
•Produire des résultats rapides
•Se réinventer en permanence
« Avant tout, cela demande de la flexibilité… …Utilisez une plate-forme de développement visuelle basée sur les métadonnées pour améliorer la productivité et vous permettre de surfer sur les évolutions technologiques. »
Ralph Kimball – Newly emerging best practices for Big Data

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Le défi de l’infrastructure
•Une Plateforme complète
•Apte à s’intégrer aux systèmes existants
•Prête pour des applications de production à haute disponibilité.

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Le défi des sources de données
•Données générées par les systèmes d’information
•Données générées par les capteurs (Internet des objets)
•Données générées par les utilisateurs et données externes.
« Le Big Data bouleverse le modèle de consommation des applications centrées sur les données. Le but est de réduire le couteux processus de préparation de données et de transformation des données, qui représente 80% du temps et du coût de la gestion de données »
Randy Bean – It may be everywhere now, but big data matters more than ever.

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Le défi de la gouvernance de données
•Découvrir les données
•Certifier et connecter les données
•Superviser l’utilisation des données et les usages qui en sont faits.

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Le défi économique
•Coûts prévisibles, paiement à l’usage
•Prêt pour la « longue traine de l’information »
•Un minimum de ressources

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La première solution d’intégration de données native pour le Big Data
Talend et le Big Data
Concevoir
Collaborer
Gérer Déployer
S’adapter
aux conditions
extrêmes
• Interface visuelle, glisser-déposer
• Plus de 800 connecteurs inclus
• Génère nativement du code MapReduce,
Java ou SQL
• Fonctionne par cluster
• Load balancing &
basculement
• Optimisation du code
• Répertoire partagé
• Auto-documentation
• Pas d’installation
nécessaire sur Hadoop
• Qualité de données
intégrée
• Sécurisée (supporte
nativement Kerberos)
• S’intègre aux outils
d’administration et de
gestion de la sécurité du Big
Data
• Planification, contrôle et
gestion centralisée.

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Mise en oeuvre 50% plus rapide et productive
-Outils graphiques puissants
-Génération de code pour accélérer le développement
-Simple à tester, administrer et maintenir
Coût de possession minimum
-Pas de runtime grâce à une intégration Big Data native
-Facilité de prise en main par es développeurs ETL/Java
-Modèle de pricing linéaire, prévisible et adapté aux 3V du Big data.
A l’épreuve de vos futurs besoins
-Architecture robuste, sécurisée et flexible
-Nativement intégrée aux différentes distributions Big Data, Hadoop (Amazon EMR, Cloudera, Hortonworks, MapR, Pivotal HD) ou autres (SAP Hana, Cassandra, MongoDB…)
-Intégration en continu des dernières possibilités de Hadoop (Yarn, Spark, Storm…)
Exploitez les technologies du Big Data, simplement et efficacement
Simplifiez l’intégration des Big Data
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ACCÉLÉREZ VOS PROJETS BIG DATA
Découvrez Hadoop et appliquez-le à votre cas d’usage grâce à la Sandbox.
Concevez votre programme Big Data grâce à notre « readiness scorecard »

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La Sandbox de Talend
Machine virtuelle pré- configurée avec :
•La distribution Hadoop de votre choix
•Talend Platform for Big Data
•Quatre scénarios prêts à l’emploi:
Analyse des données de navigation Web ("clickstream")
Analyse des données de sentiments sur Twitter
-Analyse des données de logs à l'aide des weblogs Apache
-Chargement ETL avec Hadoop
http://fr.talend.com/solutions/big-data-sandbox

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Démonstration
https://www.youtube.com/watch?v=ay-vOEKtxKI
Suivi des données de navigation en utilisant la Talend Sandbox Big Data

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En Résumé et les prochaines étapes
Déterminez les grandes étapes de votre parcours Big Data
Anticipez les défis et planifiez les bonnes ressources
Exploitez les accélérateurs comme notre Sandbox et notre « readiness scorecard »
A vous de “jouer”: http://fr.talend.com/solutions/big-data-sandbox