L’avènement du Digital s’accompagne d’une démultiplication de données à analyser : structurées et non structurées. Parallèlement, les entreprises sont à la recherche de sources d’avantages concurrentiels et d’identification de nouveaux débouchés marketing associés à un enjeu de défendre leur part de marché. Celles-ci sont conscientes, que la valorisation de leurs données constituera la réponse. Afin de pouvoir analyser ces mines de données, les technologies ont fortement évolué : • Mise en place de Big Data pour stocker d’importantes volumétries de données ; • Parallélisation/montée en mémoire des traitements pour permettre de réduire les délais de réalisation ; • Développement de nouveaux algorithmes qui offrent de nouvelles perspectives d’analyses ; • Evolution des outils statistiques. Dans ce contexte de mutations technologiques et à l’heure du temps réel, quels sont les impacts pour le Data Mining? Nous vous invitons à un séminaire gratuit qui abordera les questions suivantes : • Quels impacts sur le quotidien du Data Miner : quelles sont les techniques/outils à maîtriser ? • Quelles sont les possibilités et les nouvelles perspectives d’analyse offertes par le Big Data ? • Quels sont les pièges à éviter ?

1. © Soft Computing – www.softcomputing.com
Du Data Mining à la Data Science :
Comment passer du Data Mining traditionnel à la Data Science ?
24/09/2015

2. © 2
Du Data Mining à la Data Science
Séminaire le 24 septembre 2015
Comment passer du Data Mining traditionnel à la Data Science ?
Quels bénéfices ? Quels impacts ? Quels R.O.I. ?
Modalités :
Ce séminaire aura lieu dans les
locaux de Soft Computing.
Ou via notre site:
www.softcomputing.com
Soft Computing vous invite à un séminaire qui abordera les questions suivantes :
• Quels impacts sur le quotidien du Data Miner : quelles sont les techniques/outils à maitriser ?
• Quelles sont les possibilités et les nouvelles perspectives d'analyse offertes par le Big Data ?
• Quels sont les pièges à éviter ?
Agenda :
08h45 – 09h00 : Accueil des participants
09h00 – 11h00 : Séminaire
 La donnée et son exploitation : quels enjeux pour les entreprises ?
 Data Miner vs Data Scientist : quelles compétences, quelles
différences ?
 Les nouvelles possibilités d'analyse et les méthodologies associées
pour quels cas d'utilisation ?
 Les retours d'expériences, les compétences requises, délais et ROI.
A propos
Soft Computing est une entreprise de Services du Numérique spécialiste en Digital, Big Data, et CRM, réunissant près de 400 consultants, délivrant des
prestations de Conseil, de Technologie et de Marketing Services.
Soft Computing est coté sur NYSE Euronext Paris - Code ISIN : FR0000075517 - Symbole : SFT.
Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre profil, l'inscription sera soumise à validation.
Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com

3. © 3
Présentation des intervenants
Eric Fischmeister
Président
efr@softcomputing.com
01 73 00 57 59
Hélène Hamon
Directrice adjointe du pôle
Marketing Services
hhm@softcomputing.com
01 73 00 55 88
Sylvain Bellier
Directeur du pôle Marketing Services
sbe@softcomputing.com
01 73 00 56 06
Eric Fischmeister
Président
efr@softcomputing.com
01 73 00 57 59

4. © 4
SOMMAIRESommaire
1. Introduction
2. L’écosystème : Le décor et quoi de neuf ?
3. Data Miner vs Data Scientist : quelles compétences, quelles
différences ?
4. Les nouvelles possibilités d’analyses et les méthodologies
associées : quels cas d’utilisation ?
5. Les retours d’expériences : quelle démarche, le délai, les coûts ?
6. Conclusion

5. © 5
Carte d’identité

6. © 6
Compétences : un mix unique de compétences pointues
Digital
Marketing
Data
Science
Project
Management
Information
Technologies
Digital - Big Data - CRM

7. © 7
Mission : transformer la data en performance
Business
IT
Imaginer, bâtir et opérer
des programmes de conquête et de fidélisation
cross-canaux, rentables et innovants
Concevoir, développer et déployer
des solutions Digitales, Big Data et CRM
performantes, pragmatiques et adaptées
AMOA

8. © 8
Delivery : continuum de services et souplesse
Think Build Run
Délégation
d’expertise
Mode
Projet
Centre de
services

9. © 9
Programme relationnel
multi-devices et
remarketing.
Ecoute et analyse des
sentiments des clients
sur les réseaux sociaux.
Centre de services de
gestion des campagnes
marketing multicanal.
Data Management
Platform et marketing
multicanal temps réel.
Centre de services
datamining, campagnes
ciblées et reportings.
Gestion des opérations
marketing ciblées.
Data Management
Platform, CRM et
web analytics.
Conception de
l’architecture
décisionnelle hybride
big data –
datawarehouse.
Centre de services
gestion de campagnes
marketing et
connaissance clients.
Convergence des
pratiques et des outils
marketing on et offline.
Mise en place d’une
Data Management
Platform (DMP) et de
use cases marketing.
Déploiement d’une
plate-forme CRM multi-
marques multi-pays.
Personnalisation temps
réel des contenus et
valorisation d’audience.
Définition d’une
stratégie de Business
Intelligence.
Pilotage de la qualité
de l’expérience client.
Extraits de références 2014-2015

10. © 10
Experts reconnus
blog.softcomputing.com/
fr.slideshare.net/softcomputing
twitter.com/#!/SoftComputing
linkedin.com/company/soft-computing
facebook.com/softcomputing
softcomputing.com/fr/news/
InformerEcrire Enseigner

11. © 11
SOMMAIRESommaire
1. Introduction
2. L’écosystème : Le décor et quoi de neuf ?
3. Data Miner vs Data Scientist : quelles compétences, quelles
différences ?
4. Les nouvelles possibilités d’analyses et les méthodologies
associées : quels cas d’utilisation ?
5. Les retours d’expériences : quelle démarche, le délai, les coûts ?
6. Conclusion

12. © 12
Humilité

13. © 13
Big Data : ça reste à la mode

14. © 14
Oui, mais on aborde la vallée des désillusions
Big Data

15. © 15
Malgré tout en France, 2 ans d’expérimentation et de maturation

16. © 16
Notre vision sur les grands segments de marché
Expérimentation Industrialisation
Transport
Retail GSA
Retail GSS
Banque &
Assurance
Utilities
(yc Telco)

17. © 17
SOMMAIRESommaire
Les réponses dans les
utilisations marketing

18. Acquisition
Développement
Fidélisation
R.O.I. / R.O.E

19. © 19
Enjeu # 1 : Rendre tangible et lisible l’expérience omnicanal

20. © 20
Enjeu # 2 : Opérer et exécuter autrement les processus marketing

21. © 21
Enjeu # 3 : Optimisation et analyse de la contribution des
différents leviers d’acquisition et de fidélisation

22. © 22
Comment ?

23. © 23
Données :
DigitalesCRM
Réponse # 1 : Une acceptation commune dans la démarche
R.O.I.
Connaissance
Productivité opérationnelle
Analyses ad’hoc
Vision produit Vision clients
Technologies
1
2
3
4
ModélisationRéconciliation
Externes

24. © 24
Réponse # 2 : Des REX sur un segment (sur) peuplé qui émergent
Xaas
Hardware
Projets Open SourceDistributions
Données AnalyseVisualisation Application
EMR
Bigquery
Professionnal services (tec & biz)

25. © 25
Réponse # 3 : Baissent des coûts
5 nœuds
1 namenode, 20 cœurs, 192 Go ram
4 datanodes, 64 cœurs, 64 Gb ram, 10 To DD

26. © 26
Réponse # 4 : Autonome

27. © 27
Réponse # 5 : Des compétences qui crantent et qui (commencent)
à travailler ensemble
Marketing Datascience Programmation

28. © 28
Accélérer

29. © 29
SOMMAIRESommaire
1. Introduction
2. L’écosystème : Le décor et quoi de neuf ?
3. Data Miner vs Data Scientist : quelles compétences, quelles
différences ?
4. Les nouvelles possibilités d’analyses et les méthodologies
associées : quels cas d’utilisation ?
5. Les retours d’expériences : quelle démarche, le délai, les coûts ?
6. Conclusion

30. © 30
DATAMINING VS DATA SCIENCE :
BIG BANG ?

31. © 31
Les données analysées AVANT
Univers de données Format et stockage
Historique
Important sur les
données agrégées
Faible sur les
données unitaires

32. © 32
Les analyses
Segmentation RFM,
valeur…
Etude d’impact de
lancement d’offre,
programme de
fidélisation
Score d’appétence,
de rétention…
Géomarketing :
typologies de zone
d’implantation,
optimisation de
réseau de points de
vente…
Prévision des ventes,
des résiliations…
Mesure de dispositif
de marketing
relationnel
AVANT

33. © 33
Les méthodologies
Régression logistique
Modèle
ARIMA/SARIMA
Analyse des
correspondances
multiples
Analyse Factorielle
Analyse en
composantes
principales
…
AVANT

34. © 34
Les outils
Accès aux
données
Manipulation
de données
Analytic Restitution
AVANT

35. © 35
L’organisation des projets AVANT
Marketing Data Miner
 Définit le besoin
 Exploite les résultats
et met en œuvre les
actions
 Définit l’approche
méthodologique
 Réalise les analyses

36. © 36
Les charges
Définition de
la démarche
et des
indicateurs
Extraction
des données
Construction
de la matrice
d’études
Analyse/
Modélisation
Présentation
des résultats
2 jours 5 jours 10 jours 15 jours 10 jours
Exemple pour la mise en place d’une segmentation :
= 42 jours
+ aléa
AVANT

37. © 37
Les compétences attendues pour un
Datamininer
Maitrise des outils Maitrise des méthodes Sens Business
AVANT

38. © 38
Quelles évolutions/ Quels impacts avec l’arrivée du Big Data ?

39. © 39
Marketing
SI
Data Scientist

40. © 40
Au démarrage du Big data
• Des données brutes /
non structurées
• Accès/manipulation de
données via Impala, Hive

41. © 41
Big data 2014
Démocratisation
Big data 2015
Démocratisation

42. © 42
Les données analysées 2015
Périmètre
Format et stockage
Historique
Important sur les
données agrégées
Important sur les
données unitaires

43. © 43
Les nouvelles analyses
Analyse de parcours
omnicanal
Analyse de
sentiments
Moteur de
substitution
Analyses multi
fonctions : logistique,
client, yield…
Scores à la volée
Moteur de
recommandations
2015

44. © 44
Les nouvelles méthodologies utilisées
Random Forest
Boosting Gradient
Machine
Textmining
Réseau Bayesien
ACP
avec rotation
Sequential Pattern
Analysis
2015

45. © 45
Les outils
Accès aux
données
Manipulation
de données
Analytic Restitution
2015

46. © 46
L’organisation des projets 2015
Marketing
Data ScienceProgrammation
 Définit le besoin
 Exploite
 Explore
 Transforme
 Modélise
 Nettoie
 Optimise
 Industrialise

47. © 47
Les charges
Exemple pour la mise en place d’une segmentation :
Définition de
la démarche
et des
indicateurs
Extraction
des données
Construction
de la matrice
d’études
Analyse/
Modélisation
Présentation
des résultats
2 jours 3 jours 6 jours 8 jours 3 jours = 22 jours
2015

48. © 48
Les compétences attendues pour un Data
Scientist
Maitrise
des outils
Maitrise des
nouvelles méthodes
Sens
Business
GESTION DE PROJET
2015

49. © 49
SOMMAIRESommaire
1. Introduction
2. L’écosystème : Le décor et quoi de neuf ?
3. Data Miner vs Data Scientist : quelles compétences, quelles
différences ?
4. Les nouvelles possibilités d’analyses et les méthodologies
associées : quels cas d’utilisation ?
5. Les retours d’expériences : quelle démarche, le délai, les
coûts ?
6. Conclusion

50. © 50
Données :
DigitalesCRM
Penser applications opérationnelles et débuter simple
R.O.I.
Connaissance
Productivité opérationnelle
Analyses ad’hoc
Vision produit Vision clients
Technologies
1
2
3
4
ModélisationRéconciliation
Externes

51. © 51
Une démarche itérative et cocréative
 Une approche pour :
– Identifier vos enjeux et vos besoins et les décliner en plan d’expérimentation,
– Benchmarker, tester et valoriser la création de valeur
– Préparer une éventuelle industrialisation
Mettre en œuvre la
plateforme2
Présentation, ajustement ,
validation de l’apport de valeur,
plans test
3
Représentants
métiers
Définition des cas
d’usages
Réaliser les cas d’usage
métiers et benchmark avt -
après
4
1
Représentants
métiers / SI
Recueil de l’existant et des
besoins métier et SI
Représentants
métiers
Recommandation et plans d’actions en
vu de l’industrialisation
5
2
Décile
Lift

52. © 52
Aligner les compétences
Marketing Datascience Programmation

53. © 53
Imaginer des plannings de réalisation à moins de 6 mois et
contributeurs associés
Run
Initialisation du centre de services
Conception et réalisation « large »
Maintenance
Monitoring applications
Administration
Gestion des projets de setup
Gestion du centre de servicesProgram Management
Gestion des projets d’évolutions
BusinessIT
Gestiondeprojetet
deservices
Setup
Sprints algorithme sur le
« lab »
Mise en place
architecture
Définition du SLA
Conception et réalisation « fast »
Tests
Sprints d’amélioration algorithme sur le « lab »
Surveillance de la santé de l’algorithme « lab »
Infra
Hard & soft
Hébergement et monitoring
Data
exploration
M1 M2 M3 M4 M5

54. © 54
Anticiper hybride dans l’industrialisationSystèmessources
SystèmesbancairesdeproductionExternes
ETL Appliance
Entrepôt
Vision unique
du client
Datamarts
Sandbox
Entrepôt Hadoop
Usages
Reporting
Tableaux de
bord
Cubes OLAP
Statistique
(SAS...)
Systèmes
front-end
Base
métier
Données de référence
Synthèses transactions
Données externes
structurées
Données externes
peu structurées
Données
volumétrie importante
Réintégration données
après pré-traitement
Sasde
sécurité
Accès
Accès
Accès
Données externes
à la demande
Eléments de ciblage (dont scores)
Extractions Métiers (dont scores, segmentations...)
Base
métier
Base
métier
Base
métier
Base
métier
Base
métier
Web Services
Services temps réel
À destination des front-end

55. © 55
Combien ça coûte ?
X * 100 K€ / an
Batch
As a service
X * 1 M€ / an
Industrialisation
Temps réel
Datawahouse+big data

56. © 56
Cibler des R.O.I. < 6 mois

57. © 57
SOMMAIRESommaire
1. Introduction
2. L’écosystème : Le décor et quoi de neuf ?
3. Data Miner vs Data Scientist : quelles compétences, quelles
différences ?
4. Les nouvelles possibilités d’analyses et les méthodologies
associées : quels cas d’utilisation ?
5. Les retours d’expériences : quelle démarche, le délai, les coûts ?
6. Conclusion

58. © 58
Offre de services
S
ensibilisation
tratégie
andbox
R
oadmap
ollout
un

59. © 59