Ma#hew  Brady:  Consultant  senior  BI  Ana  Maria  Manzat:  Data  Scien;st  Herve  Desaunois:  Directeur  technique    

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Sommaire!•  La révolution est en marche!

•  BI traditionnelle!•  Les changements, les impacts !•  Cartographie des impacts du changements pour l’entreprise!•  Architecture Big Data dans un SI!

•  C’est maintenant le changement!

•  Le plan de transformation!•  Illustration concrète du BI au Big Data!•  La convergence !

Du BI au BIG DATA!

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La révolution!est en marche!

4

BI !Traditionnelle!

L'analyse multidimensionnelle !des données!

36 M€ USA !

36,3 M€ EUROPE DU SUD !

65,1 M€ EUROPE DU NORD!

5

Mécanismes d'extraction, !de transfert et de consolidation!

BI traditionnelle!

Centralisation des données ! Reporting  

10,2 M€ Reste

du Monde !

36 M€ USA ! 65,1 M€

EUROPE DU NORD!

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Data warehouse vs Business intelligence!

10,2 M€ Reste

du Monde !

36 M€ USA ! 65,1 M€

EUROPE DU NORD!

7

!Les analystes veulent couper leur données en “slice et dice”!!!Les analystes ont besoin d’accéder à des données très agrégées.!!!Les analystes veulent parcourir les données en profondeur (d’aller du générale vers les détails).!

Data warehouse!

10,2 M€ Reste

du Monde !

36 M€ USA ! 65,1 M€

EUROPE DU NORD!

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!!!!!!Open Source!•  BIRT!•  JasperReport!•  Pentaho!

Enterprise!•  Oracle Business Intelligence

Publisher!•  Microsoft SQL Server Reporting!•  SAP  HANA-­‐op%mized  BI!

Outils de reporting!

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Les changements,!les impacts!

Changement de nature des données !

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Les changements!

Changement de volumétrie !

Changement de référentiels de données, du Data Warehouse au Data Lake!

Changement de processus !de production!

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Data Scientist!Big Data Process !

Les changements!

Changement !d’architecture !

Changement !de compétences!

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Cartographie!Des impacts SI!

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Big Impact SI!

Big Data

Impact

36 M€ USA !

36,3 M€ EUROPE DU SUD !

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Big impact!

Cloud Public ou Privé!

Data Lake!

Architecture Lambda!

Intégration dans le SI!

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Architecture !Big Data dans un SI!

10,2 M€ Reste

du Monde !

36 M€ USA !

36,3 M€ EUROPE DU SUD !

65,1 M€ EUROPE DU NORD!

Architecture classique du SI!

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Architecture classique du SI et le BIG DATA!

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18

Plateforme Big Data! !

Ecosystème Hadoop!

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Architecture Big Data !

Private Cloud or Public Cloud!

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Lambda Architecture!

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C’est maintenant!le changement!

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Gartner!

Gartner Says Big Data Creates Big Jobs: 4.4 Million IT Jobs Globally to Support

Big Data By 2015!

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Projet Big Data!

IT Innovation / Transformation / Marketing digital!

•  Vue 360 Clients!•  Analyse comportementale multicanal digital!•  Système d’archive de données!•  Datawerhouse offload et remplacement ETL!•  Infrastructure Log Analysis!•  Analyse de risques / fraudes!•  Maintenance industrielle (IoT)!•  Nouveaux business modèle : le tout connecté (équipement, voitures, ..)!•  Segmentation clients en temps réels !•  KPI temps réels / Analyse cross systèmes!

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Une nouvelle démarche!

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•  Utilisation de KNIME pour le prototypage, la fouille de données!

•  Utilisation de TULIP pour le prototypage, la visualisations de données!

Big Data prototypage!

•  Déclinaison vers des implémentations Big Data / Cloud Computing!

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Le plan de!Transformation!

10,2 M€ Reste

du Monde !

36 M€ USA !

36,3 M€ EUROPE DU SUD !

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Conduite du changement!

Participation!!

VALTECH  

Communication!

Formation!

10,2 M€ Reste

du Monde !

36 M€ USA !

36,3 M€ EUROPE DU SUD !

65,1 M€ EUROPE DU NORD!

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Formation Big Data!

!•  Formation aux technologies ! Big Data!

!

•  Formation Data Scientist!

!•  Introduction aux bases de données NOSQL!

•  Développer avec MongoDB!

•  Développement d'applications avec Neo4j!

•  Apache Hadoop 2.0 : Hortonworks (certifiant)!

!

•  KNIME!

•  Analyse de données pour HADOOP: Hortonworks (certifiant)!

•  Jump Start Data Scientist / Big Data!

VALTECH  

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Case study! !

Illustration du !BI au Big Data !

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Case study!Velib’!

•  Données fournies par JCDecaux en temps réel sur l’utilisation des stations Velib!

•  Durée: début d’année 2014!

!•  Stockage: base de données

sur Microsoft Azure!

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Les données!

Chaque fois qu’un velo est loué ou retourné une transaction est loggée!

!!!

Elements :!!•  Station Id!•  Timestamp!•  Bornes disponibles!•  Vélos disponibles!

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Analyse des données: extraction de dimensions!Transformation!

33

Calcul de mesures!Pour une période d’une heure!Transformation!

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L’usage moyen des vélos par jour de la semaine !Reporting!

Mars! Avril! Mai!

Juin! Juillet!

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Usage moyen des vélos par heure du jour!Reporting!

36

Usage moyen des vélos par heure du jour et par station!Reporting!

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Usage moyen des vélos par heure du jours, pour les jours de la semaine !Nombre de transactions (en vert)!

Reporting!

Lundi! Mardi! Mercredi!

Jeudi! Vendredi!

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Usage moyen des vélos par heure du jours, pour samedi et dimanche!Nombre de transactions (en vert)!

Reporting!

Samedi! Dimanche!

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Enrichir les données!

•  Enrichir la donnée fournie par JCDecaux en temps réel en integrant d’autres sources de données!•  Météo!•  Spectacles!•  Restaurants!•  IoT!

!

•  Informer un usager de la tendance de sa station cible pour une date déterminée (court terme)!

!

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Axes de prédiction!

ü  La base de toute prédiction est l’historique de la station

ü  Séparer les jours ouvrés des jours non travaillés

ü  Utilisation du calendrier scolaire

ü  Introduire la dimension météorologique (pluie, vent)

ü  Pondérer la prédiction à court terme  

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Prototypage!Définition d’un model prédictif!•  KNIME!

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Prototypage!Définition d’un model prédictif!•  Data Scientist!

ü  Problématique liée au Time-series

ü  Préparation de données pour l’apprentissageü  Régression linéaireü  Séparation des données en données d’apprentissage et données de test

ü  ü  Choix d’algorithme d’apprentissage

ü  Apprentissage superviséü  Apprentissage non-supervisé

Approche de type Batch!Architecture !!Big Data Velib!

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La plateforme Big Data! Demo!

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Itération I!

Data  sources  layer   Data  integra%on  layer   Data  batch  layer  

Import des données!

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Itération I! Import des données météo!Calcul du modèle prédictif!

Data  sources  layer   Data  integra%on  layer   Data  batch  layer   Service  layer  repor%ng  

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Itération II ! Intégration des vacances scolaires!Calcul du modèle prédictif!

Data  sources  layer   Data  integra%on  layer   Data  batch  layer   Service  layer  repor%ng  

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La convergence!

36 M€ USA ! 65,1 M€

EUROPE DU NORD!

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Convergence technique!

SQL Engine / No more NoSQL! Data Lake!

Data Warehouse nouvelle génération !(In Memory & Column Oriented )! R!

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TSNUNAMI !!Big Data from IoT !!Valtech Warning!

2010:  4  milliards  d’objet  connectés  à  internet  2015  :15  milliards  d’objet  connectés  à  internet  2020:  80  milliards  d’objet  connectés  à  internet  

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Merci!