Be Data Driven : Monter son DataLab

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Julien BURETCTO @julienburet

Amine BENHENNIChief Data Scientist @bendaizer

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Puissance disruptive du numérique

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Prendre les bonnes décisions

➔ Contexte incertain.➔ Intuition ne suffit pas.➔ La donnée est une image du

monde réel➔ On ne devine plus, on mesure

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Principes fondamentaux :➔ Itérer vite➔ Confronter vite➔ Échouer vite

Lean Startup et innovation continue

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Rapprocher les métiers

SI d’un côté Analystes de l’autre

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➔ Donnée fluide➔ Pas de barrière➔ Vision complète➔ Vision robuste

Briser les silos de données

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Le DataLab

➔ Les profils data

➔ Datalake et données à disposition

➔ Approche Lean Startup

➔ De la donnée à la connaissance

➔ Disruption intra-entreprise

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Une équipe pour expérimenter avec les

données

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Les experts de la Data

Intègre les solutions au SI

Stratégie de collecte des données

Met en place le Datalake

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Les experts de la Data

Crée les pipelines de traitements

Maîtrise les technos Big Data

Algorithme Scalable

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Les experts de la Data

Valorise la donnéeCrée des modèlesAccompagne le métier

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Un emplacement unique pour la donnée

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➔ Un emplacement unique pour toute la donnée brute de l’entreprise

➔ Injection de données extérieures

➔ Sans à priori contraignants sur les usages en aval

Créer son Datalake

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Quelle technologies ?

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● Simplifier l’accès.● Pouvoir analyser et croiser.● Eviter le “data-swamp”.

Exploiter la donnée

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Rendre la donnée accessible

Formatage “technique”

Format exploitable

Création des tables

Consolidation

Partitionnement

Doit être un maximum automatisé

Mise à disposition des schémas

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Raffiner la donnée

/service_client

/crm

/webanalytics

/twitter

/commande

/visites

/crm_enrichie

/sentiment

Pyspark

SQL

RaffinéeBrute

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Les données sont ensuite croisées et agrégées selon les besoins ou des cas d’usages de chacun

Exploiter le Datalake

...

Détection de fraude

Recommandation

Services connectés

Optimisation opérationnelle

Connaissance utilisateur

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Integration du Datalake dans un SILes systèmes opérationnels

alimentent le Datalake

RTJsonKafka

30 minCSV

hdsf put

24hTXT

Data-scientist et data-engineer sélectionnent et

organisent la donnée

NoSqlAPI Web

Datamart

Reportinget requêtes

Adhoc

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Répondre concrètement aux besoins métiers

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“ Le métier veut une licorne.

Ils ont vu que les concurrents X en avait une dans un article sur les dernières modes du Big Data“

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“Une image de marque”

“Je souhaite connaître la perception publique de ma marque à partir des réseaux sociaux”

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“Je souhaite connaître la perception publique de ma marque à partir des réseaux sociaux”

“Une image de marque”

Source de données

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De la donnée à l’information

Relier à d’autres données

Extraire des informations précises

Classifier : catégories, émotions

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Extraire les informations

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De l’information à l’exploitation

ConnaissanceAction ?

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Combiner les informations

Sujet 1Sujet 2 Sujet 3

Communautés(segmentation bottom-up)

Influenceurs

Sujets et sentiments

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Disruption transverse

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Chaque métier a une pièce du puzzle

Marketing Transactions Commercial SAV

LogistiqueFinances DSI

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Le bon expert sur le bon sujet

Sujet 1Sujet 2 Sujet 3

Historique d’interventions

Contribution au fond documentaire

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Pour une action optimale

Sujet 1Sujet 2 Sujet 3

Répondre rapidement, avec les bonnes compétences

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Trouver la pépite et industrialiser

Valider les bonnes idées pour déployer rapidement et exploiter la donnée sans délai.

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Exploitation finale

● Feature teams● Agir rapidement pour

saisir les opportunités

Devops

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Exploitation finale

● Remonter les bonnes informations aux bonnes personnes

● Outils d’aide à la décision

Expert Dataviz

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Merci

?