Gabriel KEPEKLIANGrégoire WIBAUX
03.07.2012
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Quels modèles économiquespour le Big Data
Y a-t-il un ou des modèles économiques ?
Comment créer/déliver/capturer de la valeur
à partir des big data ?
Big Data
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Gabriel KEPEKLIANResponsable R&D
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Désigne les masses de données auxquelles sont confrontés les acteurs du secteur privé comme du secteur public et qu’ils
veulent/peuvent exploiter pour générer des
nouveaux business et/ouêtre plus efficaces.
Le Big Data : lieu d’innovation
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03.07.2012Le Business model : lieu d’innovation
▶ Intuitivement, l’innovation en matière de BM semble être plus l’affaire des startups que celle des grands groupes industriels
▶ Freins aux BM d’innovation en contexte industriel :
– inertie d’une structure de plusieurs milliers de personnes
– poids d’investissements passés qu’on cherche à rentabiliser coûte que coûte
– turn-over trop rapide des cadres supérieurs empêchant de lancer des programmes ambitieux
– risque d’un impact négatif à court terme sur le cours de bourse
– difficulté à assumer des stratégies financièrement plus ambitieuses mais moins prévisibles…
▶ On comprend aisément qu’une équipe de 3 personnes, sans charges fixes, saura être plus agile qu’une multinationale…
▶ MAIS attention, le simple manque de culture de l’innovation en-dehors de ses aspects purement technologique, est déterminant. (Cf. l’éternel débat entre invention ou innovation).
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Business model
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03.07.20121954, Peter Drucker
▶ Les origines de l’expression « business model », qu’en français on peut traduire par « modèle d'affaires », ou « modèle économique » peuvent être situées dans les écrits de Peter Drucker.
– Tout travail peut être décomposé, analysé et amélioré.
– Toujours chercher à simplifier.
▶ Drucker, Peter, The Practice of Management, Harper and Row Publishers, 1954.
▶ La notion n’a vraiment pris de l'importance que depuis 2000.
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03.07.2012Ne pas confondre BM et BP
Logique de création de valeur pour les
clients et de revenus pour l’entreprise
Business Model
Mise en œuvre stratégique et
opérationnelle de cette logique
Business Plan
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03.07.2012Définition
Un modèle économique (business model) décrit les principes selon lesquels une organisation
– crée,
– délivre et
– capture de la valeur.
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Big Data
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BIG
DATA
Technologies
Usages
Business
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▶ Baisse drastique
– des coûts de production
– et de stockage de la donnée
▶ Innovations disruptives
– dans les technologies de gestion de données
Des défis
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BIG
DATA
Challenges technologiques
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▶ Entreprise et administration face au déluge de données
▶ Des situations à risque
– Sécurité (fraude, perte, …)
– Fiabilité (difficulté de voir les signaux faibles, …)
– Réglementation, régulation
– Réputation (on ne peut pas tout contrôler)
▶ Des opportunités à saisir
– Passer de la donnée à l’information
– Incuber de nouveaux services
Des enjeux
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BIG
DATA
Challenges économiques
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▶ Des attentes des usagers et des citoyens qui tirent l’innovation :
– Cloud
– XaaS
– Mobilité
– Multi-écrans
– …
Des ruptures
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Challenges liés aux usages
Informa-tique
Héber-geur
Iaas public
Paas public
Saas public
Données Données Données Données Données
Applica-tions
Applica-tions
Applica-tions
Applica-tions
Applica-tions
Machine virtuelle
Machine virtuelle
Machine virtuelle
Machine virtuelle
Machine virtuelle
serveur Serveur Serveur Serveur Serveur
Stockage Stockage Stockage Stockage Stockage
Réseau Réseau Réseau Réseau RéseauL’entreprise a le contrôle
Partage du contrôle avec le fournisseur
Le fournisseur de service a le contrôle Source : AFDEL
BIG
DATA
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Challenges liés aux usages
Challenges économiques
Changement de paradigme
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BIG
DATA
Challenges technologiques – Machines / Réseaux / Software ne structurent plus le business.
– Usages / Services / Utilisateurs ont pris cette place.
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R O I
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Machines / Réseaux / Software
BIG
DATA
Volumes Efficacité
Return On Investment
RReturn On Data
O D
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DÉFINITION : BUSINESS MODEL
Selon une définition actuelle qui fait consensus, il s’agit d’un « outil » qui décrit la façon de créer, délivrer et capturer de la valeur pour un acteur
économique ou un écosystème économique.
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03.07.2012Emergence du concept de BM
▶ Technologiquement– Les nouvelles technologies ont bouleversé les manières de concevoir la
rentabilité de l’entreprise, de penser le prix d’un bien.
– Par exemple lorsque celui-ci est immatériel, copiable et transférable à l’envi.
▶ Economiquement– 2000, la « nouvelle économie » : croissance effrénée et bouleversement du
contenu des activités économiques (production, consommation et leur financement).
– Le nouveau critère de performance de l’entreprise est la valeur et les opérations qui gravitent autour : sa création et sa gestion.
▶ Réglementairement– L’entreprise est entrée dans un jeu de régulations et de dérégulations
démultipliées sous les effets de l’apparition de nouvelles possibilités de générer des revenus et de la complexification des relations entre parties prenantes.
– Les états ont été obligés d’imposer certaines règles devant des abus. Mais ces dispositions sont toujours arrivées après coup. La bulle Internet n’a pas été anticipée.
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Business Model CanvasOsterwalder’s tool
▶Le modèle de référence Business Model Canvas proposé par Osterwalder est basé sur une étude approfondie des similarités d’un grand nombre de conceptualisations de Business model.
▶L’objectif de cet outil d’analyse est de fournir une représentation simplifiée pour appréhender la réalité sur un unique schéma.
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03.07.2012
blocs
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03.07.2012SC – Les segments de clientèle
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03.07.2012PV – Les propositions de valeur
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03.07.2012CX – Les canaux de distribution
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03.07.2012RC – Les relations avec le client
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03.07.2012R€ – Flux de revenus
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03.07.2012RES – Les ressources clefs
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03.07.2012AC – Les activités clefs
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03.07.2012PC – Les partenaires clefs
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03.07.2012C€ – La structure de coûts
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Les segments de clientèle
Les parte-naires clefs
La structure de coûts
Les flux de revenus
Les canaux de distribution
Les relations avec le client
Les activités clefs
Les ressources clefs
Les propositions de valeur
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L’offre
Les canaux de distribution
Les relations avec le client
Les segments de clientèle
Les flux de revenusLa structure de coûts
Les activitésclefs
Le réseau de partenaires
Les ressources clefs
La matrice du Business Model
Brique de base
Brique de base
Brique de baseBrique de
base
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L’offre
Les canaux de distribution
Les relations avec le client
Les segments de clientèle
Les flux de revenusLa structure de coûts
Les activitésclefs
Le réseau de partenaires
Les ressources clefs
La matrice du Business Model
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03.07.2012L’offre, la proposition de valeur
▶ Les applications de traitement des logs– IP-Label (la qualité perçue), Wallix, Splunk, Loggly, SumoLogic, …
▶ Les applications verticales– BloomReach (big data marketing), …
▶ Business intelligence– Oracle, SAP, BO, Cognos, SAS, GoodData, …
▶ Analyse et visualisation– Pikko, GreenPlum, Palantir, Visual.ly, …
▶ Fournisseurs de données– GNIP, INRIX, DataSift
▶ Analyse d’infrastructure– Hortonworks, Cloudera, MapR,…
▶ Infrastructure opérationnelle– CouchBase, Teradata, 10gen, …
▶ Infrastructure as a Service– Amazon web services, Infochimps, WindowsAzure, …
▶ Bases de données structurées– Oracle, MySQL, SQLServer, …
▶ Technologies– Hadoop, HiBase, Cassandra, …
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03.07.2012Les segments de clientèle visés
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03.07.2012Les segments de clientèle visés
▶ Santé– Chaque hôpital : 150 TB � 650 TB en 2015 (imagerie médicale, données)
▶ Service client– Il y a 4 ans 59% des clients quittaient leurs fournisseurs s’ils avaient une mauvaise
prestation, aujourd’hui on est passé à 86%▶ Assurances, administrations
– Elles font face à des fraudes en quantité croissante▶ Services financiers
– L’information financière : par ex. le Dow Jones = 19.000 news par jour▶ Grandes distributions
– Les ventes ratées pour défaut en stock représentent 170 M$ aux USA– L’analyse des tickets de caisse
▶ Télécommunication– 5 milliards d’abonnés au portable qui attendent des services personnalisés
▶ Ministères– La population de chaque pays, …
▶ Bibliothèques– La pérennisation des fonds, des archives, …
▶ Etc.
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▶Les ordres de grandeur de notre monde
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Quelques chiffresSource IBM
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03.07.2012Les ordres de grandeur
▶Le volume de Big Data croît de 60% chaque année
▶La valeur des données a dépassé celle du hardware
201520 Zetta (1021)
20301 Yotta (1024)
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03.07.2012Zoom : Diffuser des données
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L’offre
Les canaux de distribution
Les relations avec le client
Les segments de clientèle
Les flux de revenusLa structure de coûts
Les activitésclefs
Le réseau de partenaires
Les ressources clefs
La matrice du Business Model
CollecterTraiter des logAppli verticales
AnalyserVisualiserInterpréterStructurerStocker
AdministrationMédia
IndustrieBanqueSanté
Distribution…
Self-serviceFormationSupport
DébitPerformance
Espace
ConseilCalcul
Stockage
B2BA2B
HébergeurDatacenter
HPCConstructeur
Opérateur Cloud
Maintenance de la plateformeAbonnement
DéveloppementExploitation
Valorisation des donnéesVentes / reventesLot / transaction
PI, Licences, loyers
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Traitement de logs Applications verticales Business intelligence Analyse et visualisation
Analyse d’infrastructure Infra. opérationnelle Infra. as a Service Structuration
Fournisseurs de données
Technologies
Petit aperçu du paysage Big Data
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▶Gratuité et applications et services spécialisés
▶Gratuité et publicités
▶Abonnement à des API
▶Abonnement à d’autres fonctions
▶Vente de data de qualité (premium)
Des business model classiques web
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Source : datamarket.com
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FREE > l’appât et l’hameçonLe modèle
Key partners Key activities
Key resources
Value proposition Customer relationship
Channels
Customer segment
“BAIT”PRODUCT
PATENTS
“HOOK”PRODUCT or
SERVICE
CUSTOMERSSEGMENT
REPEAT PURCHASE OF “HOOK”PRODUCT or SERVICE
SINGLE SALE /FREE “BAIT”
PRODUCTIONAnd/or
SERVICE DELIVERY
SUBSIDIZING OF BAIT
PRODUCT
PRODUCTION+
SERVICES
BRAND
“LOCK IN”
Costs Revenues
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FREE > PublicitéLe modèle multi-face
Key partners Key activities
Key resources
Value proposition Customer relationship
Channels
Customer segment
Costs Revenues
PLATFORM COST
AD SPACE+
HIGH FREQUENTATION ADVERTISERS
PLATFORM
PRODUCTOR
SERVICE CUSTOMERS
FREE
AD FEES
PLATFORM MAINTENANCE + DEVELOPMENT
CUSTOMER AQUISITION COSTS
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Key partners Key activities
Key resources
Value proposition Customer relationship
Channels
Customer segment
Costs Revenues
PLATFORMMANAGEMENT
PLATFORM MANAGEMENT + DEVELOPMENT
VALUE PROPOSITION
#1
CUSTOMERSEGMENT
#1
PLATFORM
SERVICEPROVISIONNING
PLATFORMPROMOTION
VALUEPROPOSITION
#2
CUSTOMERSEGMENT
#2
VALUEPROPOSITION
#n
CUSTOMERSEGMENT
#n
POSSIBLE FREE OFFER IF SUBSIDIZED BY REVENUE FLOW #1
REVENUE FLOW #n
REVENUE FLOW #1
Le modèle multi-facela généralisation
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Key partners Key activities
Key resources
Value proposition Customer relationship
Channels
Customer segment
Costs Revenues
FIXEDCOST
FREE BASIC SERVICE
LARGE BASE OF FREE USERS
PLATFORM
PREMIUM SERVICE SMALL BASE OF
PAYING USERS
PAID PREMIUM SERVICES
FREE BASIC SERVICES
INFRASTRUCTUREMAINTENANCE + DEVELOPMENT
COST OF SERVICE FOR FREE USERS
COST OF SERVICE FOR PREMIUM
USERS
FREE > FREEMIUM Le modèle
AUTOMATED & MASS CUTOMIZED
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Key partners Key activities
Key resources
Value proposition Customer relationship
Channels
Customer segment
Costs Revenues
TELECOM EQUIPMENT SUPPLIERS
NETWORK MAINTENANCE
MARKETING
VOICEDATA
CONTENT
RETAIL
ACQUISITIONRETENTION
INSTALLED CUSTOMER
BASE
SERVICES PROVISIONNING
CUSTOMERBASE
BRAND
NETWORK MAINTENANCE
MARKETING
NETWORK
VOICEDATA
SERVICE REVENUES
Business Model dégroupé Le BM traditionnel des telcos
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Key partners Key activities
Key resources
Value proposition Customer relationship
Channels
Customer segment
Costs Revenues
NETWORKOPERATORS
SERVICE REVENUES
MARKETING
MARKETING
VOICEDATA
CONTENT
RETAIL
ACQUISITIONRETENTION
INSTALLED CUSTOMER
BASE
CUSTOMER BASE
BRAND
Business Model dégroupéL’évolution…
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Key partners Key activities
Key resources
Value proposition Customer relationship
Channels
Customer segment
Costs Revenues
NICHE CONTENT PROVIDERS
SELLING less OF MORE
PLATFORM MANAGEMENT
PLATFORM MANAGEMENT + DEVELOPMENT
LARGE SCOPE OF
NICHE CONTENT
INTERNET
MANY NICHE
SEGMENT
PLATFORM
A USER GENERATED
CONTENT
SERVICE PROVISIONNING
PLATFORM PROMOTION
CONTENT TOOLS PRODUCTION NICHE
CONTENT PROVIDERS
La longue traîneLe modèle
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▶Applications et services spécialisés
▶Publicités
▶Abonnement à des API
▶Abonnement à d’autres fonctions
▶Vente de data de qualité (premium)
Des business model classiques web
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