BigData on change d'ère !

BigData | Cloud | Mobile | Security

#BigData… on change d’ère !
Aadel Benyoussef
Excelerate Systems France
Aadel.Benyoussef@ExcelerateSystems.net
+33 (0)5 24 61 56 81

#Innovation
 De Nouvelles Solutions pour
de Vieux Problèmes
de Nouveaux Problèmes

#Innovation
de Vieux Problèmes ?
de Nouveaux Problèmes ?
Alors, innovons !

Au début de notre ère numérique…
Informatique d’Entreprise
• Affaire de Spécialistes
• Centralisée
• Inaccessible hors de l’entreprise

Au début de notre ère numérique…
Informatique d’Entreprise
• Affaire de Spécialistes
• Centralisée
• Inaccessible hors de l’entreprise
Informatique Personnelle
• Mac .vs. PC
• Individuelle
• Isolée

Notre environnement Numérique… aujourd’hui !
PC / Mac

Notre environnement Numérique… aujourd’hui !
› Application d’Entreprise
› Bureautique
› Internet
› Email
› Réseaux Sociaux
› Objets connectés
› e-commerce
› Banque en ligne
› Jeux en réseau
› Apps Mobiles
› Sauvegarde et Transport de
données
› Échange / Partage
› … etc.
Cloud
Objets Connectés
Smartphones
Tablettes
Laptop
Hybrydes
PC / Mac
Disques USB

Ajourd’hui, les Entreprises s’intéressent à …
Toutes les données Produites
en Interne et en Externe
… Mais aussi à toutes les données
qui la Concernent !
Source : IBM

Les Entreprises s’intéressent à … Nous !

Les 3V qui imposent le changement
- Volume
- Variété
- Vitesse

ÉvolutiondelaDonnées
10% - Données Structurées
1980 2014
90 % - Données Non-Structurées
+3 trillion Go de données créées en 2013…
 Plus de 90% sont des données non structurées
 500 quadrillion de fichiers
1 Trillion = 1018, soit un milliard de milliards.
1 Quadrillion = 1024
Des changements
considérables lors
des 30 dernières
années
Applications Internet
Smartphones &
Tablettes
Machines intelligentes
Capteurs
Quantités
doublent
tous les 2 Ans

En route vers Le Changement
Déterminer
l’environnement
opérationnel
1

Déterminer
l’environnement
opérationnel
Analyser des
cas d’usages
1 2

Déterminer
l’environnement
opérationnel
Analyser des
cas d’usages
Identifier les
Compétences
1 2 3

Pourquoi utiliser Hadoop ?
• Le moins Couteux (100% OpenSource)
• Pour traiter des Peta-Octets de données
• Le plus Rapide actuellement
• Pour les Traitements Parallèles
• Le Meilleur à ce jour
• Pour apporter des Solutions à tous les problèmes de traitement de
Données Massives

Ecosystèmes
Hadoop
Source : Datameer
+400 Partenaires
Technologies et Services

Les avantages de l'Open Source
au-delà de l’éthique, il est question de :
Facilité d’Adoption
Acquisition et démonstration de la Valeur avec des investissements mesurées1

Innovation et Développement Rapide
Développement communautaire: les meilleurs ingénieurs de beaucoup de sociétés Collaborent pour résoudre les
problèmes et Imaginer de nouveaux concepts
2

2
Extensibilité
Un Standard Ouvert et indépendant des fournisseurs, ce qui encourage une large intégration de la technologie3

2
Extensibilité
Un Standard Ouvert et indépendant des fournisseurs, ce qui encourage une large intégration de la technologie3
Pas de dépendance « Editeur »
Pas de données ou processus « propriétaires" – la sélection des fournisseurs uniquement sur la Qualité des Services4

Quelle importance accordez vous, dans la sélection d’un
vendeur de BigData aux critères suivants:
7 8 9
Source: King Research, 3922 Respondents
Evolutivité
Performance
Flexibilité
Fiabilité du vendeur
Technologie Sécurisée
Intégration avec d'autres systèmes
Coût
Techniquement Supérieur aux autres
Logiciel Open Source

28
#1Choix de
l’Environnement Opérationnel

Quels sont les éléments qui déterminent votre choix de
fournisseur de solution BigData?
6 6,5 7 7,5 8 8,5 9
Formations
Services de Consulting
Recommandations
Support Technique
Richesse des Fonctionnalités

0% 20% 40% 60%
Quelles infrastructures pensez-vous améliorer avec des
solutions BigData ?
Traitements ETL
Bases de Données Analytiques
Stockage
Enterprise Data Warehouse
Système Central (Mainframe)

31
Quels sont les principaux avantages recherchés dans une
solutions BigData d’entreprise
10% 30% 50% 70%
Amélioration des Analyses de Données
Amélioration du Traitement de Données
Prendre de Meilleures Décisions, Plus Rapidement
Augmenter la Valeur marchande des Données
Améliorer l‘Efficacité Opérationnelle
Acquérir un Avantage Concurrentiel

15% 25% 35% 45%
Quelles sont vos principaux développements d’applications
BigData?
Recherche / Innovation
Analyse Comportementale
Connaissance des Clients
Ciblage de Marché
Analyse de l‘Expérience Client
Amélioration Opérationnelle

33
#2 Analyser des Cas d’Usages

#BigData en Pratique
Société de Jeux Video
• Succès d’un jeux sur Mobile  Augmentation exponentielle du nombre de joueurs  Lenteurs d’exécution des programmes d’Analyse
comportementales
• la transformation de l'architecture MySQL à vers NoSQL
Choix technique: Hadoop (CDH) sur Cloud AWS - Versus MySQL sur serveur dédié OVH
• Amélioration des schémas des bases de données, Accélération de la vitesse d'exécution des programmes et des procédures (70 min à moins de 5 Sec)
Organisme Public Gestionnaire d’une Métropole Urbaine
• Faible participation des citoyens dans les programmes de consultations
• Expérimentation d’un Plate-forme « Sentiment Analysis » pour un projet d’Amélioration du programme « Participation Citoyenne ».
• Collecter, analyser et visualiser les usages et données de Twitter, Facebook et de sites de presse en ligne (SudOuest.fr, Aqui.fr)
• Choix technique: Hadoop (CDH), ElasticSearch sur Cloud AWS
• Tableau de Bord synthétique de Scoring des thématiques populaires, et Analyses des Sentiments dégagés (positif, négatif ou neutre)
#Cloud #BigData #Security #Mobile @ExcelSysFrance ExcelerateSystemsFrance

Importance de la DataVizualisation
Source de la
thématique
Analyse de la thématique
- Nombre de parutions
- Intérêt (lecture/consultation)
- Sentiments (Positif/neutre/négatif)

Importance de la DataVizualisation

37
# Validation de
l’Environnement Opérationnel

Les Changements dans le Système d’Information des
Entreprises
Logs Files Web Data
Relational
Databases
IDEs
BI /
Analytics
Enterprise
Reporting
Enterprise Data
Warehouse
Online Serving
Systems
Manager
SYSTEM
OPERATORS
ENGINEERS ANALYSTS BUSINESS USERS
Web/Mobile
Applications
CUSTOMERS
Sqoop
Sqoop
Sqoop
FlumeFlumeFlume
Modeling
Tools
DATA SCIENTISTS
DATA
ARCHITECTS
Meta Data/
ETL Tools
ODBC, JDBC,
NFS, HTTP

Choix de la
Distribution
BigData
Une puissante plate-forme BigData basée sur
Apache
• Cloudera est le plus grand contributeur au projet
Hadoop
• CDH est la 1ère distribution Hadoop 100% Open Source
prête à l’emploi pour les entreprises et la plus utilisée
• Intègre les projets les plus populaires liées à Hadoop
dans un package unique, testé rigoureusement et qui
garantit une fiabilité maximale lors de la mise en
production.
La liste des distributions Hadoop :
http://wiki.apache.org/hadoop/Distributions%20and%20Commercial%20Support

Une Plate-
forme pour
Stocker
toutes les
données
• Stockage et Traitement par Lots
• HDFS + NoSQL
• Gestionnaire de processus batch
BATCH
PROCESSING
WORKLOAD MANAGEMENT
STORAGE FOR ANY TYPE OF DATA
UNIFIED, ELASTIC, RESILIENT, SECURE
Filesystem Online NoSQL

Ouverte
avec des
méthodes
d‘Accès à
toutes les
données
• Fournir de multiples options pour intégrer les données
• S'appuyant sur les niveaux de compétences et les
investissements existants
BATCH
PROCESSING
ANALYTIC
SQL
SEARCH
ENGINE
MACHINE
LEARNING
STREAM
PROCESSING
WORKLOAD MANAGEMENT

Prêt pour
l'entreprise
avec une
Sécurité
Garantie
et la
Supervision
Globale
• Sécurité et Protection des données et outils pour les Audits
• Haute disponibilité avec sauvegarde automatique et reprise
après sinistre
• Système de Gestion Globale
BATCH
PROCESSING
ANALYTIC
SQL
SEARCH
ENGINE
MACHINE
LEARNING
STREAM
PROCESSING
3RD PARTY
APPS
WORKLOAD MANAGEMENT
DATA
MANAGEMENT
SYSTEM
MANAGEMENT

Solution pour toutes les Entreprises

Nouvelles
Possibilités
grâce aux
technologies
du BigData
Moteurs de
Recommandations
Analyse de
Sentiments
Modélisation des
Risques
Détection de la
Fraude
Analyse de
Campagne
Marketing
Analyse du taux de
désabonnement
des clients
Analyse Social
Graph
Réseau de
surveillance
Data Analytics
Source: Cloudera “Ten Common Hadoopable Problems”

BigData
Cas d’Usages !
• Moteurs de Recommandations: les géants du Web et les sites de e-commerce qui utilisent Hadoop,
l’utilisent pour proposer à leurs clients des produits et services basés sur l'analyse du profil utilisateur et
les données comportementales. LinkedIn utilise cette approche pour alimenter son "personnes que
vous connaissez peut-être", tandis qu’Amazon l’utilise pour proposer des produits liés aux habitudes
d’achats pour les consommateurs en ligne.
• Analyse de Sentiments: Utilisé en conjonction avec Hadoop, et des outils avancés d'analyse de texte,
essentiellement non structuré des médias sociaux et des publications et blogs de réseautage social, y
compris les tweets et messages Facebook, afin de déterminer le sentiment des utilisateurs liés à des
entreprises particulières, des marques ou des produits. L'analyse peut se concentrer sur une analyse
macro-sentiment jusqu'au sentiment de chaque utilisateur.
• Modélisation des Risques: les entreprises financières, les banques et d'autres utilisent Hadoop et
Entrepôts de données nouvelle génération pour analyser de grands volumes de données
transactionnelles pour déterminer le risque et l'exposition des actifs financiers, afin de préparer des
scenarii potentiels "what-if" basés sur le comportement du marché simulé, et de marquer des clients
potentiels pour le risque.
• Détection de la Fraude: Utiliser les techniques du BigData pour combiner le comportement des clients,
historiques et données transactionnelles pour détecter les activités frauduleuses. Les sociétés de cartes
de crédit, par exemple, utiliser les technologies BigData pour identifier le comportement transactionnel
qui indique une forte probabilité d'une carte volée.
• Analyse campagne de marketing: Les départements de marketing dans les industries ont longtemps
utilisé la technologie pour surveiller et évaluer l'efficacité des campagnes de marketing. BigData permet
aux équipes de marketing d’intégrer l'augmentation des volumes de données de plus en plus
granulaires pour augmenter la précision de l'analyse.

BigData
Cas d’Usages !
(suite.)
• Analyse du taux de désabonnement des clients: Les entreprises utilisent Hadoop et les technologies
de BigData pour analyser les données du comportement des clients pour identifier les modèles qui
indiquent que les clients sont plus susceptibles de les quitter pour un service ou fournisseur
concurrent. Action peut alors être prise pour sauver et garder les plus rentables de ces clients.
• Analyse Social Graph: les données de prochaine génération et les données de réseaux sociaux sont
extraites pour déterminer quels clients ont le plus d'influence sur les autres à l'intérieur de réseaux
sociaux. Ceci aide les entreprises à déterminer quels sont leurs «plus importants», clients qui ne sont
pas toujours ceux qui achètent le plus de produits ou dépensent le plus, mais ceux qui ont tendance à
influer sur le comportement d'achat d’autres personnes.
• Data Analytics: utiliser Hadoop et les grandes technologies connexes pour intégrer des données
provenant de canaux d'interaction client cloisonnés tels que centres d'appels, chat en ligne, Twitter,
etc… pour avoir une vision complète de l'expérience client. Cela permet aux entreprises de
comprendre l'impact d'un canal d'interaction client dispose sur un autre afin d'optimiser l'expérience
client dans son ensemble du cycle de vie.
• Réseau de surveillance: Hadoop et d'autres technologies BigData sont utilisés pour ingérer, analyser et
afficher les données collectées à partir des serveurs, périphériques de stockage et autres matériels
informatique pour permettre aux administrateurs de surveiller l'activité du réseau et de diagnostiquer
les goulots d'étranglement et autres problèmes. Ce type d'analyse peut également être appliqué à
d'autres formes de réseaux, notamment des Réseaux de Transport afin d'améliorer l'efficacité
énergétique.
• Recherche et développement: les entreprises, comme les fabricants de produits pharmaceutiques,
utilisent Hadoop pour passer au peigne fin les volumes énormes de texte basé sur la recherche et
d'autres données historiques pour aider au développement de nouveaux produits.

#3 Identifier les Compétences

Comment ?
Le Principal obstacle à l'adoption du BigData
 C’est le manque de Ressources et de Compétences Qualifiées
Selon McKinsey, à horizon 2018;
les États-Unis devront faire face à une pénurie de :
• 140.000 à 190.000 personnes avec des compétences d'analyse de données
• 1,5 million d’analystes avec le savoir-faire minimum leur permettant utiliser l'analyse de données massives
pour prendre des décisions efficaces.
En France;
Vu le faible taux de pénétration de ces nouveaux modèles de BigData dans les
entreprises, la pénurie devrait être proportionnellement plus importante.

Les Nouveaux Métiers
Pour Réaliser des Projets en utilisant les technologies du BigData
Chief Data Officer (CDO) : la responsabilité du CDO concerne les données et leur état : Valeur, Qualité, Fiabilité
et doit en garantir la Cohérence et Gouvernance.
Les données peuvent être d’origine interne ou externe, privée ou publique
Data Scientist : est chargé de développer les outils adaptés au besoin pour Collecter, Analyser et faire parler les
données numériques et, de les présenter sous un format simple et compréhensible (DataVizualisation)
Data Analyst : va manipuler les données une fois que la base est opérationnelle, afin de faire remonter les
informations nécessaires pour les prises de décisions.
Et faire évolution les métiers de Programmeurs, d’Architectes, d’Administrateurs Réseaux, de DBA … avec des
formations adaptées.

Excelerate Systems +30 Experts Certifiés Cloudera
• Depuis 2011, nous avons
développé un réseau de
consultants hautement
qualifiés.
• Architectes,
• Administrateurs,
• Développeurs,
• Analystes,
Statisticiens
• Data Scientistes
• Nous avons réalisé plusieurs
projets dans divers secteurs
d’activités.
• e-Commerce
• Jeux
• e-Gouvernement
• Banque et Finance
• Grande Distribution
• Marketing
• Communication
• Sécurité et Protection
des Données

Des Experts accessibles mondialement
• France
• 2 Développeur Certifié Cloudera
• 1 Administrateur Certifié Cloudera
• 2 Data Scientiste & Analyste
Canada
1 Développeur Certifié Cloudera
États Unis
1 Développeur Certifié Cloudera,
1 Administrateur Certifié Cloudera
1 Data Scientiste
Mexique
1 Administrateur Certifié Cloudera
Brésil
2 Développeurs Hadoop (Sao Paulo, Belém,
1 Administrateur Certifié Hadoop (Belém)
1 Développeur HBase (Rio)
@ExcelSysFrance
ExcelerateSystemsFrance
Contact@ExcelerateSystems.net
Chine
1 Administrateur Certifié Cloudera,
1 Développeur Certifié Cloudera,
Inde 2 Administrateurs Certifiés Cloudera,
2 Développeurs Certifiés Cloudera,
Chili
1 Développeur Cert.
Excelerate Systems Offices
Espagne
1 Développeur Cert.

+100 Clients nous font confiance…

Qui sommes-nous ?
• Entreprise Privée, Fondée en 2007 à Seattle, Washington USA
• Des bureaux pour l’Europe à Bordeaux (France), pour l’Amérique Latine à Mexico
(Mexique), et présence dans +20 pays
• Offre Riche dans 4 catégories
1. BigData, Cloud et Virtualisation.
2. Sécurité et Protection des Données et Optimisation des S.I
3. Gestion et Sécurité du Mobile en Entreprise et le CRM-Mobile.
4. Connectivité au Systèmes Centraux et l’intégration des Mainframes

Stand J-4
BigData Paris 2014
1er & 2 Avril – CNIT La Défense
Doug Cutting
Intervention
le 1er Avril à 12h
Prochain Rendez-vous

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