« Comment mener un projet

Big Data

en tenant compte de la

Data Quality ? »

-

Retour d’Expériences

Data Excellence Paris 2015 - 26 novembre 2015

Groupe de Travail Big Data

Projets Big Data & Data Quality : REX

Sommaire

- Les projets Big Data, ça existe…

- Axes d’analyse des projets

- Enjeux et Politiques

- Organisations, Métiers et Processus

- Stratégies de construction, Architectures et Réalisations

- Analyse de la Valeur

- Dans Big Data, il y a Data…

2DEP 2015

Introduction

3DEP 2015

Enfin de vrais projets Big Data !

Source : IDC France 2015

Mais qui en parle ouvertement ?…

Axes Enjeux et Politiques

Enjeux pour l’entreprise

Unanimement partagés et traduisant des ambitions fortes

Data Quality = véritable enjeu business

Pilotage

Connaissance des clients et prospects (ex. : vision 360° du client)

Sécurité et prévention des fraudes

Dans une moindre mesure

Développement de nouvelles offres : à terme…

Politiques des données autour du Big Data

DQ incontournable

Au fur et à mesure des cas d’usage…

Conformité juridique et réglementaire

Comme d’habitude !

DEP 2015 4

Axes Organisations, Métiers et Processus

Organisations dédiées au Big Data

Côté Métiers et DSI

Vs l’un ou l’autre…

Structure Métiers : marketing, commercial, sécurité, actuaires

Structure d’expertise DSI : orientée technologies

Métiers autour de la donnée

Data Steward : sur les référentiels avec MDM

Data Scientist : recrutés et/ou apport externe

Chief Data Officer : pas toujours, mais plutôt au marketing

Processus actifs en terme de gouvernance

Qualification des données sensibles ou critiques

Administration des données de référence

Identification et responsabilisation des propriétaires / gérants de la donnée

Démarche de passage de l’expérimentation à l’industrialisation

DEP 2015 5

Axes Stratégies, Architectures et Réalisations

DEP 2015 6

Stratégies de construction du SI

Développement de la réflexion autour des cas d’usage

Refonte des architectures BI classiques

Plus rare : SI « Data Centric » et traitements autour

Architectures Big Data

Moyens d’analyse avancée : type machine learning, analyse prédictive

Moyens de traitement des données non structurées : type NLP

Environnements Cloud : Public (PoC & Proto.) puis Privé (Production)

Réalisations

Data Quality : pas un pré requis !

Data Lake avec données de production

Data Lab : pas toujours

DaaS : pas encore…

Axe Analyse de la Valeur

Valeurs retirées par l’entreprise de ses initiatives dédiées au Big Data

Réponses à des problématiques métiers jusqu’à présent non résolues

Prises de décisions

mieux éclairées et mieux étayées

plus rapides à prendre et plus collaboratives

Agilité accrue par le renforcement de la culture de l’expérimentation

A valider, à terme :

Amélioration de la DQ, mesurée par le Big Data…

Capacité à réaliser des analyses d’impact

Maîtrise des données exposées et visualisation « communicante »

Création de nouveaux services ou de nouvelles offres métiers

‼ « Les entreprises qui intègrent le Big Data sont 6% plus rentables que les autres » (source : McKinsey 2013)

DEP 2015 7

Dans Big Data, il y a Data…

DEP 2015 8

Les conclusions de notre échantillonnage

de projets Big Data sont en phase !

4 Quadrants pour positionner les organisations

DEP 2015 9

3 4

1 2

Innovation

+

+

S’appuyersur les données pour

assurer la transformation numérique

Générerde nouvelles valeurs,de nouveaux services,par l’exploration des données

Faire parler les données,prendre consciencede leur potentiel

Assurer la cohérence

et la gouvernance des données,

garantir leur qualité

-Gouvernance

Levier : Gouvernance autour de Data Labs

Levier : Démarches structurées autour des Data Labs

Levier : Gouvernance Transverse autour de la Donnée Levier : Décloisonnement Métiers - DSI

Levier : Architecture Data Centrique

Levier : Valorisation et animation de la pluralité des talents

Levier : Industrialisation de la Chaîne de Données

Merci de votre attention !

DEP 2015 10

Hervé Husson

Transformation & Innovation

+331 41 46 08 00

herve.husson@conix.fr

www.conix.fr