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L’analytique en temps réel en un clic Jean-Michel Franco

Directeur Marketing Produit

@jmichel_franco

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Dynamiser l’entreprise par ses données

Les entreprises orientées données …

• 23X plus d’acquisition de clients

• 6X plus de fidélisation clients

• 19X plus rentables

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Dynamiser l’entreprise par ses données avec

Exploiter le capital

informationnel

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Vous vous préparez à lancer votre data lake

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Mais, les promesses de l’analytique seront-elles pour autant tenues ?

Dans la plupart des entreprises, moins de 10% des employés ont un accès au système décisionnel ou analytique.

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Bien sûr, vous pouvez mettre en œuvre le data discovery, le dataviz et l’analyse prédictive.

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Source: September 20, 2011, “Understanding The Business Intelligence Growth Opportunity” Forrester report

Mais l’étendue et la portée de l’analytique se sont élargies

Maintenant

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L’enjeu, c’est de constituer la raffinerie de données

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Le décisionnel tel qu’il devrait être

Les trois nouvelles dimensions de l’analytique

Construire une couche d’intégration de données agile et maitrisée

Des applications analytiques plus que des tableaux de bord et rapports

Analyses prédictives et Machine Learning

L’Analytique embarqué dans les processus opérationnel

Découvrir et partager

les données

Concevoir le « system of insight »

Opérationnaliser Les décisions

Intégratio

n B

ig Data

An

alytiqu

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Intégratio

n

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n

10 10

L’intégration de données sous contrôle et agile

Inventaire des

données

Préparation des données

Master Data

Mgmt.

Intégration de données

Créez votre catalogue

de données.

Profilez vos données.

enrichissez , connectez

Mettez en

production le flux

de données

Certifier les données

critiques, partagez et

surveillez.

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Le Big Data et l’Open Source ouvrent de nouveaux horizons pour les data scientists

Concevoir le système d’insights

• Le rôle de Data Scientist est enfin reconnu comme nécessaire pour que l’analytique soit un succès

• Démocratisation des technologies prédictives et Machine Learning - Outils Open source : Rapid Miner, Knime, R …

- Plateformes de Machine Learning basées sur le Cloud : Google Prediction API, Azure ML, Amazon ML…

- Large choix de solutions haut de gamme: Blue Yonder, Watson, SAS, BigML…

• Des outils pour rendre opérationnel la dimension prédictive, plutôt que de l’utiliser ponctuellement - Exécuter les modèles là ou sont les données, notamment dans Hadoop

- Des options plus solides émergent pour déployer des modèles (Mahout, Spark ML)

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Rendez votre analytique opérationnel

Applications d’entreprise

Données externes

Capteurs

Logs

Applications digitales

Intégration de

données

Données en temps réel & intégration

d’applications

Data warehouse

& marts

Ad hoc analysis

& mining

Reporting

Data

Lake

Profilage de données

& préparation

Recherche

de données Modèles

prédictifs

Labora

toir

e

de d

onnées

L’u

sin

e d

e

données

Hub

de données

Flux

de données

Prédictions

& règles

Analytique

embarqué

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La solution d’intégration de Big Data la plus facile et la plus puissante

Talend Big Data

Créer

Collaborer

Déployer Gérer

Adapter

• Interface utilisateur visuelle, glisser-déposer

• Plus de 800 connecteurs intégrés • Génère du code MapReduce, Java ou SQL

• Fonctionne à l’échelle du cluster

• Load balancing et basculement

• Optimisation du code

• Aucune installation de Talend sur Hadoop

• Qualité/gouvernance de données intégrée

• Supporte nativement Kerberos

• Supporte des consoles de gestion Big Data

• Planification, monitoring et gestion sont centralisés

• Référentiel partagé • Auto-documentation

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Architecture intemporelle avec génération de code natif

ETL Intégration quotidienne

ELT Appareil de Data Warehouse

ESB Messaging, Routing, Transformation

HADOOP Hautement

Scalable

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Simplifiez le Big Data temps réel

La performance augmente 100x

Réponse en < 1 sec

Répond à de nouveaux cas d’utilisation

(Next best action, pricing dynamique, détection de fraude en temps réel, gestion d’événements complexes, etc.)

Nouveaux composants pour les données de

streaming

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Spark integration in Talend Studio

Apache

• Technical preview (dispo générale en septembre)

• Implémentation de Spark, ML LIB et de l’API Spark Streaming

• Les composants pour le Machine Learning nécessitent une licence de Talend Platform for Big Data

• 17 composants pour l’intégration de données - Intégration de données : Load,

Connection, sample, FilterRow, FilterColumns, Normalize, Union, Replicate, Aggregate, Sort, Join, Uniq, Log, Store

- Machine Learning et Qualité de données : Sample, ALS Model, Recommend

« Ne croyez pas qu’il soit facile de transférer des applications existantes sur Spark depuis un autre modèle de data-processing, tel que MapReduce. Passer à Spark implique une ré-implémentation complète et il faut s’assurer que les avantages de cette migration compense ce surcoût. "

Nick Heudecker - Gartner

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Des stocks au pricing jusqu’à l’expérience client

Une entreprise qui a tout compris

Enjeux :

• Le Big Data, de l’analytique à l’opérationnel ;

• Optimiser la stratégie de pricing ;

• Eviter les abandons de panier.

Pourquoi Talend :

• L’outil central d’intégration de données pour l’analytique

• Seule solution d’intégration de données fonctionnant à

l’intérieur de Hadoop (plutôt qu’au dessus).

Les retours :

• Invendus réduits de 20% ;

• Mise en place du pricing dynamique

• Prédiction d’abandon de panier en temps réel avec 90%

de précision ;

• .

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Commencez dès maintenant avec la Sandbox Big Data

Image virtuelle installée avec :

• 4 scénarios à essayer :

- Analyse des données de navigation Web ("clickstream")

- Analyse des données de sentiments issues des réseaux sociaux

- Analyse des données de logs à l'aide des weblogs Apache

- Chargement ETL avec Hadoop

Téléchargez votre Sandbox Big Data aujourd’hui! http://fr. talend.com/talend-big-data-sandbox

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