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Séminaire Data Visualization

19 mars 2015

Dans une bataille économique internationale de plus en plus féroce, les outils d’aide à la décision deviennent des enjeux opérationnels majeurs pour toutes les entreprises.

Séminaire le 19 mars 2015

La Data Visualization, révolution ou évolution ?

Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com

A propos

Soft Computing est une société spécialisée en CRM, Big Data et Digital, réunissant près de 400 consultants, délivrant des prestations de Conseil, de

Technologie et de Marketing Services.

Soft Computing est coté à Paris dans le compartiment C de NYSE Euronext (ISIN : FR0000075517, Symbole : SFT).

Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre profil, l'inscription sera soumise à validation.

Agenda : 08h45 – 09h00 : Accueil des participant 09h00 – 11h00 : Séminaire

Si la Business Intelligence se définit comme les méthodes, les moyens et les outils mis en œuvre en vue d'offrir une aide à la décision, comment se définit alors la Data Visualization ? Est-ce un élément complémentaire, supplémentaire ou encore une brique à côté de la BI traditionnelle ? Quels sont les apports de la Data Visualization par rapport à des outils classiques de reporting et de restitution ?

• Qu'est-ce que la Data Visualization ? • Quels sont les apports de cette technologie ? • Quels sont les principaux acteurs sur le marché ? • Démonstrations et cas concrets • Conclusion.

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SOMMAIRE Sommaire

1. Présentation de Soft Computing

2. Définition de la Data Visualization

3. Les apports de la Data Visualization

4. Les principaux acteurs du marché

5. Best practices pour choisir son outil

6. Conclusion

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Carte d’identité

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Continuum de services

Think Build

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

Run

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Extraits de références 2013

Centre de services de

gestion des campagnes

marketing multicanal.

Ecoute et analyse des

sentiments des clients sur

les réseaux sociaux.

Programme relationnel

multi-devices.

Maintien en conditions

opérationnelles et

évolution du SI marketing

on et offline.

Gestion opérationnelle

des plates-formes

analytiques et marketing

ciblé.

Dispositif d’acquisition de

prospects sur tablette en

magasin.

Cadrage, conception et

déploiement d’un service

client pro-actif.

Centre de services de

datamining, de

campagnes ciblées et de

diffusion des reportings.

Personnalisation en temps

réel des contenus et

valorisation d’audience.

Déploiement d’un outil

d’automatisation des

forces de ventes.

Définition d’une stratégie

de Business Intelligence.

Applications mobiles et

personnalisation.

Pilotage de la qualité de

l’expérience client.

Optimisation des parcours

client et du taux de

transformation sur

Internet.

Référentiel client

transversal multicanal et

multiservice.

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Experts reconnus

Enseigner

Ecrire

Echanger

http://blog.softcomputing.com/

https://twitter.com/#!/SoftComputing

http://www.facebook.com/softcomputing

http://www.softcomputing.com/fr/news/

http://fr.slideshare.net/softcomputing

http://www.linkedin.com/company/soft-computing

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Dans la réalisation d’études de connaissance client :

• Des méthodes rigoureuses et éprouvées de mises en œuvre

dans des environnements Big Data.

• Croisement des données On line et off line

Notre offre de services Big Data

Offre de services

Une compétence analytique affirmée, avec plus de 50 experts alliant des compétences Statistiques, Informatiques et Marketing, capables de mettre en œuvre de manière concrète et opérationnelle leurs connaissances statistiques, qui vous accompagnent….

Maitrise des technologies

Dans la formation de vos équipes

Dans l’aide au choix d’outil ou bien encore dans le pilotage de votre projet Big Data Dans la conception, la mise en œuvre et l’exploitation d’une architecture Big Data

A propos

Depuis plus de 15 ans, nous accompagnons nos clients, dans la compréhension des comportements clients et développons des méthodologies agiles et adaptées à vos problématiques.

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SOMMAIRE Sommaire

1. Présentation de Soft Computing

2. Définition de la Data Visualization

3. Les apports de la Data Visualization

4. Les principaux acteurs du marché

5. Best practices pour choisir son outil

6. Conclusion

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« 1 image vaut 1 000 mots … »

90% de l’information transmise au cerveau est visuelle et les images sont traitées

par le cerveau 60 000 fois plus vite que le texte. Sources : 3M Corporation & Zabisco

Pour 46% des internautes, le design d’un site est le critère n°1 pour juger de la

crédibilité d’une marque. Source Stanford Persuasive Technology Lab

« On estime une réduction de charge de 10 à 15% et une amélioration des délais

de 30 à 60% (selon l’environnement) dans le cadre de l’application de méthodes

agiles par rapport aux méthodes classiques. Source « Méthode Agile : les meilleures pratiques,

compréhension et mise en œuvre » de Jean Pierre Vickoff

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Les origines de la Data Visualization

Mois Janv. Fév. Mars Avril Mai Juin

Ventes 45 56 36 58 75 62 vs

Parce qu’un bon schéma vaut mieux qu’on long discours

Parce que les données stockées

sont de plus en plus :

Volumineuses

Véloces

Variées

Parce que la mobilité est devenue une nécessité :

Smartphones, tablettes

Itinérances des

consommateurs

des données

Parce que les analyses de données sont de plus en plus

complexes et poussées et doivent être réalisées par de plus

en plus de personnes avec le plus d’autonomie possible

Face à cette réalité, les

outils de restitution ont

évolué :

La dataviz est née !

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Les origines de la Data Visualization

Périmètre de données figé

Rapports statiques ou dynamiques

préfabriqués

Exploration limitée des données

Forte dépendance aux SI

Lisibilité

Autonomie

Interactivité des rapports

Représentations graphiques novatrices

et différenciées

Intégration dans les outils quotidiens

Mobilité

De l’âge de pierre… … à l’ère de la dataviz

Des techniques permettant de présenter des données sous forme visuelle afin d’en faciliter la compréhension et/ou l’analyse

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Les fonctions clés de la Data Visualization

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SOMMAIRE Sommaire

1. Présentation de Soft Computing

2. Définition de la Data Visualization

3. Les apports de la Data Visualization

4. Les principaux acteurs du marché

5. Best practices pour choisir son outil

6. Conclusion

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Les apports de la Data Visualization

77% déclarent qu’elle améliore la prise de décision grâce notamment à de

meilleures analyses.

41 % considèrent qu’elle améliore la collaboration et le partage d’information.

facilite la compréhension et l’interprétation des données

améliore la communication

optimise et accélère la prise de décision

contribue à la motivation des collaborateurs

favorise l’innovation

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Représentation & diffusion de l’information

Les fonctionnalités offertes par les nouveaux outils permettent de rendre plus

pertinentes les restitutions en proposant des modes de restitution visuels innovants et

complexes

Intégration de cartes Scorecards complexes

Tube map Timeline & Story telling

Carte de chaleur

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Intégration Agile

Dans notre définition de l’agilité, on retrouve quatre caractéristiques essentielles.

L’outil est l’une des

principales sources d’agilité.

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Intégration Agile

Les outils de data visualization sont capables de traiter de grands volumes de

données en garantissant la rapidité d’exécution des rapports – Connecteurs HADOOP, MongoDB…

– Fonctionnalités Map Reduce

– Fonctionnalités massivement parallèles

– Traitement et analyses de données non structurées

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Analyse & Exploration

Plus que la représentation graphique, ces outils sont capables d’offrir des procédures

d'analyses standards afin de créer ou d'enrichir le contenu analytique, les visualisations

et les applications.

À celles-ci se sont ajoutées des techniques nouvelles :

•Le crowdsourcing: remontée via les réseaux sociaux de

données ou d’informations suite à un appel à contribution,

•l’analyse de sentiments

•l’analyse de réseaux: techniques permettant d’identifier des

leaders d’opinion et leur pouvoir de prescription dans des réseaux

sociaux en particulier

Les techniques traditionnelles du data mining se sont affinées

avec les outils de Data Visualization:

•l’A/B/N testing,

•les associations,

•les classifications,

•le clustering,

•les réseaux neuronaux,

•les algorithmes génétiques

ou les prévisions

temporelles.

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SOMMAIRE Sommaire

1. Présentation de Soft Computing

2. Définition de la Data Visualization

3. Les apports de la Data Visualization

4. Les principaux acteurs du marché

5. Best practices pour choisir son outil

6. Conclusion

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Le Gartner, une cartographie de référence sur les plateformes BI

L’évaluation du Gartner porte sur

l’ensemble des dimensions d’une

plateforme de Business Intelligence

et pas uniquement sur le périmètre

data visualization.

On y retrouve donc près de 20

critères relatifs à l'analyse et la

diffusion d'informations, ainsi qu'à

leur intégration.

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Une présentation générale d’un panel d’outils de Data Visualization

Leaders sur le marché

Acteurs traditionnels

Challengeurs

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Synthèse globale

« Outils user très orienté Data Visualization »

« User friendly, Très rapide à déployer »

« Ergonomie très agréable »

Leaders sur le marché

« Outils intéressants pour analyses poussées»

« Industrialisation facilitée dans la BI d’Entreprise»

« Outils très complets »

Acteurs traditionnels

« Outils intéressants pour des analytics poussées et prédictives»

« Outils pouvant traiter de gros volumes de données »

« Outils intéressants et à un prix compétitif »

Challengeurs

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SOMMAIRE Sommaire

1. Présentation de Soft Computing

2. Définition de la Data Visualization

3. Les apports de la Data Visualization

4. Les principaux acteurs du marché

5. Best practices pour choisir son outil

6. Conclusion

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Une représentation visuelle des règles essentielles

Histoire Usages Cible

Pragmatique

POC Connaissance des outils ROI

Empirisme Méthodologie

Contexte

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Nos règles d’or sur le choix d’un outil de DataViz !

Il faut maitriser l’existant,

Il faut connaître l’usage que l’on fera de l’outil, les objectifs visés,

Il faut connaître les avantages et inconvénients de chaque solution,

Il faut tester des solutions éligibles dans un environnement contextualisé,

Il faut une décision portée par les utilisateurs, (à minima une co-décision

DSI et métiers)

Il faut accompagner le changement de façon pertinente et efficace.

Une recommandation issue de nos expériences

Le POC : un élément de sécurisation du projet.

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Mais quoiqu’il en soit …

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SOMMAIRE Sommaire

1. Présentation de Soft Computing

2. Définition de la Data Visualization

3. Les apports de la Data Visualization

4. Les principaux acteurs du marché

5. Best practices pour choisir son outil

6. Conclusion

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SOMMAIRE Sommaire

1. Présentation de Soft Computing

2. Définition de la Data Visualization

3. Les apports de la Data Visualization

4. Les principaux acteurs du marché

5. Best practices pour choisir son outil

6. Conclusion

A. Ce qu’il faut retenir du séminaire

B. Comment Soft Computing peut vous accompagner ?

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Un décisionnel en cohérence avec les nouveaux modes de consommation

et d’accès aux données

La bonne

information

Au bon

moment

Dans la bonne

forme

N’importe

où

N’importe

quand

Pour la bonne

personne

Data quality

Gouvernance

MDM

BI anywhere

Cloud

Mobile

Temps réel

Big Data

In memory

BI self service Collaborative

Visualisation

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Quelques facteurs clés de succès

Mettre en place un processus de collecte, analyse et représentation des données viable dans le temps, mais aussi suffisamment souple pour intégrer facilement de nouvelles données

Choisir les outils adéquats en fonction des enjeux métiers, du contexte applicatif et technique, de la maturité des utilisateurs, de leurs compétences statistiques, …

Démarrer sur des périmètres réduits, sur des Proof-of-Concept (POC), pour apprendre

Instaurer une gouvernance des données et mettre en œuvre un pilotage de la qualité des données

Accompagner le changement, et construire une relation de confiance entre DSI et métiers

Respecter les contraintes en termes de légalité et de confidentialité, surtout pour les usages grand public

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SOMMAIRE Sommaire

1. Présentation de Soft Computing

2. Définition de la Data Visualization

3. Les apports de la Data Visualization

4. Les principaux acteurs du marché

5. Best practices pour choisir son outil

6. Conclusion

A. Ce qu’il faut retenir du séminaire

B. Comment Soft Computing peut vous accompagner ?

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Un accompagnement possible à chaque étape du projet

Identification et

qualification du besoin

Etude d’opportunité

Conception Mise en œuvre Appropriation Utilisateurs

Comment rendre nos

reportings plus

explicites et mes

analyses plus

pertinentes ?

Quelle intégration ?

Le cloud ? Quel ROI

pour un outil de Data

Viz? Quel outil pour

mon usage ?

Quelles

représentations pour

chaque reporting ?

Quelles données

utilisées ?

Cette représentation

est-elle conforme ?

Les données sont-

elles pertinentes ?

Comment m’assurer

de la bonne

compréhension et du

bon usage de mon

reporting ?

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Un accompagnement possible à chaque étape du projet

Identification et

qualification du besoin

Etude d’opportunité

Conception Mise en œuvre Appropriation Utilisateurs

Collecter les usages

Benchmarker des

solutions

Décrire la cible,

Maquetter

Valider le livrable

Accompagner le

changement

Pilotage

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Nos atouts

Notre continuum des services :

métiers, MOA et IT

Le profil de nos consultants

Nos nombreuses missions dans le domaine de la BI et

dans de nombreux secteurs d’activités (banque, retail,

services, télécom, …)

Nos méthodologies et nos templates de mission

largement éprouvés