with  OpenDataSo.  think  bigdata.  start  smartdata.  scale  fastdata  

Les  plateformes  ouvertes  des  données  futures  fabriques  des  innova8ons  rentables  

Solu%on  intégrée  et  hébergée  pour  

•  opérer  sa  propre  plateforme  de  valorisa%on  des  données  

•  accélérer  le  go-­‐to-­‐market  de  nouveaux  services  BtoC  ou  BtoB  

•  allier  les  bénéfices  des  architectures  cloud  et  des  big  data  

OpenDataSo@  the  data  driven  innova%on  company  

Smart   ci%es,   internet   des   objets,   plateformes   open   data   …   grâce   à   sa   plateforme  intégrée   de   Data   Management   et   Data   Publishing,   OpenDataSo@   propose   à   ses  clients   des   solu%ons   simples   et   évolu%ves   pour   créer   et   opérer   leurs   hubs   de  données  dédiés  au  développement  rapide  de  nouveaux  services  BtoC  ou  BtoB.  

LES  ENJEUX  DE  L’OPEN  DATA  

Les  big  data  à  l’heure  de  l’open  data  ?  «  Open  data  strategy  should  be  a  top  priority  for  any  organiza%on  that  uses  the  Web  as  a  channel  for  delivering  goods  and  services  …  Open  data  APIs  are  a   lightweight  approach   to  data  exchange.  Their  use   is  now  considered  a  best  prac?ce  for  opening  data  and  func?onality  to  developers  and  other  businesses.  »  (Gartner  –  août  2012)  

 

«  CeVe  possibilité  constante  de   l’humain  d’intervenir  sur   les  données  pour  y  apporter  de  la  qualité,  sur  les  algorithmes  pour  en  contrôler  l’intelligence,  et  sur  les  machines  virtuelles  ou  physiques  pour  les  piloter,  c’est  l’open  data.  »  (Pierre  Georget  –  GS1  France  –  septembre  2012)    

«   Les   données   sont   le   nouveau   capital   de   l’économie   globale,   et   la  pression  pour   leur  exploita?on  s’intensifie.  Cependant,   créer  de   la  valeur  doit  aller  de  pair  avec   l’augmenta?on  des  niveaux  de  responsabilité  et  de  gouvernance  

sur  les  disponibilité  et  distribu?on  de  l’open  data  »  

(Richard  Hammel  –  DeloiHe  UKAssociate  –  août  2012)  

L’immense  champ  de  l’open  data  

•  Données  «  référen%elles  »  §  Informa?ons  pra?ques  (POI,  cartes,  …)  §  Bases  de  connaissances  (Linked  data,  référen8els  mé8er  …)  

•  Données  «  opéra%onnelles  »  §  Flux  d’informa?ons  (M2M,  santé,  transport,  énergie,  tourisme  …)  

§  Sta?s?ques  •  Données  «  personnelles  »  

§  Données  domes?ques  (consomma8on  énergé8que,  capteurs  …)  §  Crowdsourcing  (environnement,  événements  …)  

Enjeux  …  

•  Faire   sauter   des   verrous   d’accès   à   l’informa?on  (rentes  et  sur-­‐progicialisa?on  des  usages…)    

•  Garan?r   des   condi?ons   équitables   d’accès   aux  marchés  grâce  à  la  con?nuité  d’accès  aux  données  

•  Libérer   le   poten?el   d’innova?on   de   son  écosystème  (collaborateurs,  partenaires,  clients)  

 

«  Un  projet  open  data  n’est  pas  un  projet  de  portail  d’accès  aux  données  »  

…  et  opportunités  

•  Appréhender   volume   et   «   dynamicité   »   des  données  grâce  aux  technologies  big  data  

•  Se   focaliser   sur   la   valeur   d’usage   grâce   à  l’élas?cité  des  ressources  sur  le  cloud  

•  Favoriser   l’émergence   de   nouveaux   modèles  économiques  avec  une  approche  low-­‐cost  

 

«  Transformer  la  donnée  fossile  en  énergie  durable  !  »  

LES  PLATEFORMES  OUVERTES  DE  DONNÉES  –  VERS  L’OPEN  DATA  V2  

Acquisi%on  des  données  •  Simplicité  et  ouverture  

§  pas  de  limite  de  sources  pour  la  collecte  (formulaires,  SI,  crowdsourcing,  objets  connectés)  

§  connecteurs  applica?fs  et  «  temps  réel  »  (APIs,  web  services,  bus  applica8fs  en  mode  «  push  »)  

•  Automa%sa%on  et  sécurisa%on  §  traitement  automa?que  des  fichiers  de  données  

(csv,  shapefiles,  SGBDR,  XML,  …  –  ESRI  exports,  KML,  OSM,  GTFS,  INSPIRE  ...)  

§  sauvegarde  des  profils  de  collecte  et  versioning  (simplifica8on  des  mises  à  jours,  rapports  d’alerte,  traçabilité)  

Prépara%on  des  données  •  NeVoyage  et  normalisa%on  

§  Transforma?on  (nommages,  typage,  fusions  …)    

§  Normalisa?on  (référen8els  géographiques,  sta8s8ques,  mé8ers  …)  

•  Enrichissement  §  ajout  de  descrip?on  et  méta-­‐données  

(traduc8ons  ...)  

§  ajout  de  nouvelles  données  (linked  data,  consolida8ons,  géocodage,  reverse-­‐geocoding  ...)  

Publica%on  des  données  •  Trouver  les  données  

§  naviga?on  interac?ve  (faceHes,  graphiques,  cartes,  tableaux,  intégrée  dans  les  portails)  

§  fonc?on  de  recherche  de  données  performante  (directement  dans  les  données,  contextualisée,  avec  fonc8ons  avancées)  

•  Réu%liser  les  données  §  fichiers  composés  dynamiquement  

(formats  originaux,  csv,  xml,  kml,  Json,  OSM,  …)  

§  Publica?on   et   monitoring   d’accès   dynamiques  sous  différents  standards  possibles  (Opensearch,  OAI,  Rest-­‐Json,  WFS  …  API  keys,  analy8cs  …)  

EXEMPLE  DE  VALORISATION  «  ASSISTANT  URBAIN  »  

L’applica%on  actuelle  

Les  perspec%ves  d’usage  

L’assistant  urbain  Une  envie,  ici  et  maintenant  

EXEMPLE  DE  VALORISATION  «  UTILITIES  /  TRANSPORT  /  E-­‐SANTÉ  »  

Smart  metering  

Plateformes  de  services  

•  Casser   la   log ique   systéma?que   de  progicialisa?on  des  services  

•  Opérer   des   hubs   ouverts   de   données   pour  s?muler  des  services  logiciels  innovantes  

•  Favoriser   le   branchement   d’applica?on   à  forte   valeur   ajoutée   (calcul   prédic?f,  crowdsourcing  …)  

EXEMPLE  DE  VALORISATION  «  CROWDSOURCING  »  

Capter  l’informa%on  sur  le  terrain  

Systèmes  d’alertes  basées  sur  la  concordance  de  signaux  faibles  sur  le  terrain  

VERS  LA  NÉCESSAIRE  MISE  EN  RÉSEAU  DES  DONNÉES  

Smart  ci%es  Internet  of  things  

Ecomobility  

Geomarke%ng  

Smart  metering  

M2M  

Dans  un  futur  de  services  intelligents  

Les  plateformes  ouvertes  de  données  …  

•  Full-­‐featured  solu%on  §  Data  easy  procurement  (preloaded  open  content,  data  connectors  …)  

§  Data  API  publishing  

•  Scalable  pladorm  §  Cloud-­‐based  (mutliclouds  data  storage,  new  genera8on  ETL…)  

§  Big  data  technologies  (MapReduce,  Hadoop  …)  

•  Low-­‐cost  approach  §  Pay-­‐as-­‐you-­‐use  (SaaS  model,  bundles  based  on  data  volumes  +  add-­‐ons…)  

§  Business  oriented  (pricing  designed  for  networks  models  e.g.  u8li8es)  

…  cons%tuent  le  socle  d’une  nouvelle  gouvernance  de  l’informa%on