Présentation H. Husson à DEP 2015 le 26/11/2015

1. « Comment mener un projet
Big Data
en tenant compte de la
Data Quality ? »
-
Retour d’Expériences
Data Excellence Paris 2015 - 26 novembre 2015
Groupe de Travail Big Data
Projets Big Data & Data Quality : REX

2. Sommaire
- Les projets Big Data, ça existe…
- Axes d’analyse des projets
- Enjeux et Politiques
- Organisations, Métiers et Processus
- Stratégies de construction, Architectures et Réalisations
- Analyse de la Valeur
- Dans Big Data, il y a Data…
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3. Introduction
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Enfin de vrais projets Big Data !
Source : IDC France 2015
Mais qui en parle ouvertement ?…

4. Axes Enjeux et Politiques
 Enjeux pour l’entreprise
 Unanimement partagés et traduisant des ambitions fortes
 Data Quality = véritable enjeu business
 Pilotage
 Connaissance des clients et prospects (ex. : vision 360° du client)
 Sécurité et prévention des fraudes
 Dans une moindre mesure
 Développement de nouvelles offres : à terme…
 Politiques des données autour du Big Data
 DQ incontournable
 Au fur et à mesure des cas d’usage…
 Conformité juridique et réglementaire
 Comme d’habitude !
DEP 2015 4

5. Axes Organisations, Métiers et Processus
 Organisations dédiées au Big Data
 Côté Métiers et DSI
 Vs l’un ou l’autre…
 Structure Métiers : marketing, commercial, sécurité, actuaires
 Structure d’expertise DSI : orientée technologies
 Métiers autour de la donnée
 Data Steward : sur les référentiels avec MDM
 Data Scientist : recrutés et/ou apport externe
 Chief Data Officer : pas toujours, mais plutôt au marketing
 Processus actifs en terme de gouvernance
 Qualification des données sensibles ou critiques
 Administration des données de référence
 Identification et responsabilisation des propriétaires / gérants de la donnée
 Démarche de passage de l’expérimentation à l’industrialisation
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6. Axes Stratégies, Architectures et Réalisations
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 Stratégies de construction du SI
 Développement de la réflexion autour des cas d’usage
 Refonte des architectures BI classiques
 Plus rare : SI « Data Centric » et traitements autour
 Architectures Big Data
 Moyens d’analyse avancée : type machine learning, analyse prédictive
 Moyens de traitement des données non structurées : type NLP
 Environnements Cloud : Public (PoC & Proto.) puis Privé (Production)
 Réalisations
 Data Quality : pas un pré requis !
 Data Lake avec données de production
 Data Lab : pas toujours
 DaaS : pas encore…

7. Axe Analyse de la Valeur
 Valeurs retirées par l’entreprise de ses initiatives dédiées au Big Data
 Réponses à des problématiques métiers jusqu’à présent non résolues
 Prises de décisions
 mieux éclairées et mieux étayées
 plus rapides à prendre et plus collaboratives
 Agilité accrue par le renforcement de la culture de l’expérimentation
 A valider, à terme :
 Amélioration de la DQ, mesurée par le Big Data…
 Capacité à réaliser des analyses d’impact
 Maîtrise des données exposées et visualisation « communicante »
 Création de nouveaux services ou de nouvelles offres métiers
‼ « Les entreprises qui intègrent le Big Data sont 6% plus rentables que les autres »
(source : McKinsey 2013)
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8. Dans Big Data, il y a Data…
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Les conclusions de notre échantillonnage
de projets Big Data sont en phase !

9. 4 Quadrants pour positionner les organisations
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3 4
1 2
Innovation
+
+
S’appuyer
sur les données pour
assurer la transformation
numérique
Générer
de nouvelles valeurs,
de nouveaux services,
par l’exploration des données
Faire parler
les données,
prendre conscience
de leur potentiel
Assurer
la cohérence
et la gouvernance
des données,
garantir leur qualité
-
Gouvernance
Levier : Gouvernance autour de Data Labs
Levier : Démarches structurées
autour des Data Labs
Levier : Gouvernance Transverse autour
de la Donnée Levier : Décloisonnement Métiers - DSI
Levier : Architecture Data
Centrique
Levier : Valorisation et animation de la pluralité
des talents
Levier : Industrialisation de
la Chaîne de Données

10. Merci de votre attention !
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Hervé Husson
Transformation & Innovation
+331 41 46 08 00
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