Le Comptoir x OCTO Academy : La Data au coeur des enjeux de compétitivité

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OCTO Part of Accenture © 2021 - All rights reserved

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La Data au cœur des enjeux de
compétitivité
Guillaume Rozier
Le Comptoir x OCTO Academy,
9 novembre 2022

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Guillaume Rozier
Consultant Data Scientist @
OCTO Technology
Fondateur CovidTracker,
Vite Ma Dose
Telecom Nancy
Institut Mines-Telecom Business School

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Des outils data-driven, au service du citoyen
Le (big) data, du tas de cailloux à la mine d’or
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Panorama des compétences data
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Des outils
data-driven, au
service du citoyen
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Présentation des initiatives
๏ Site permettant de comprendre l’évolution
de l’épidémie
๏ Tableaux de bord, outils, articles, newsletter,
Twitter bot
๏ 10 millions d’utilisateurs distincts en mai 2021
8 millions de pages vues en 4 jours
+ 150 000 abonnés Twitter
+ 35 000 abonnés Newsletter
+ 300 publications média
CovidTracker.fr

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Comment CovidTracker est né ?
À partir d’un Tweet,
et d’un graphique très
simple

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Un projet sans ambition...
Médiatisation
inattendue

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๏ Plateforme permettant de trouver un
RDV de vaccination anti-Covid19
๏ Détection et agrégation des créneaux
disponibles sur les plateformes de
réservation
๏ 20 millions de recherches par semaine, 3
millions de visiteurs par jour
๏ Gratuit, sans pub, Open Source, Open
Data
Vite Ma Dose

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Comment Vite Ma Dose est né ?
Un prototype simple,
mais qui fonctionne

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Des récompenses… inattendues !

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Ressources
limitées
Urgence
Des outils data-driven à succès, malgré des contraintes fortes
Contraintes
Flexibilité
Chacun peut (doit) tirer
profit des data
… mais comment ?

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(Big) Data
du tas de cailloux à la
mine d’or
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Comment définir une donnée ?
Information stockée et transmissible
dans un système informatique
● Explosion de la volumétrie de données
● Le stockage des données coûte moins cher
● Prise de conscience globale des enjeux
Révolution qui vient des géants du web, qui ont trouvé des réponses techniques à leurs
enjeux business dans les années 2000 & 2010

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Le Big Data
Une organisation ne tire pleinement profit du Big Data que si
elle donne une véracité et valeur à la donnée
Constat des 3V
Volume
Vitesse
Variété
Big Data
Volume
Vitesse
Variété
Véracité Valeur
Big Data

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L’importance d’une bonne exploitation de données
Comment donner de la valeur à toutes ces données ?
Comment miner l'or parmi toutes ces données ?
Comment transformer des cailloux en or ?
Les données, une mine d’or ? … ou tas de cailloux ?

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L’importance d’une bonne exploitation de données

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ORGANISATION
DATA DRIVEN
PRODUIT
DATA
La proposition de valeur
du produit repose-t-elle sur
de la data ?
Exemple : algorithme de
recommandation, dashboard,
détection automatique de panne
etc.
La data est-elle exploitée
pour améliorer le produit /
l’organisation ?
Les données disponibles sont analysées et
servent à prendre des décisions, elles
permettent par exemple de comprendre les
utilisateurs et d’analyser leur comportement
(ex : taux de clic)
Comment faire briller les données ?

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Produit Data
La donnée au cœur du produit
๏ La donnée est volontairement collectée,
dans un but précis
๏ La data est considérée comme un
produit
๏ Il est souvent nécessaire de l’exploiter
pour la rendre utile : traitement,
exposition…
Production Traitement Stockage Exposition
Images Détection de
voitures, routes,
obstacles…
Stockage des
éléments
détectés
Prise de décision
(“tourner à droite
de 5°”)

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Produit Data
Autres exemples de produits à succès reposant sur de la data
Les produits data ont explosé dans les années 2010 et 2020
Casques à réduction de bruit, détection de pathologies sur des imageries médicales,
détection de défauts sur des chaînes de production…
La data sauve des vies !

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Organisation data-driven
La data réutilisée pour d’autres finalités
๏ Les data sont parfois collectées pour des
besoins opérationnels
๏ Les data représentent une immense
opportunité, mais cachée
๏ Elles permettent des prises de décision
stratégiques et une gestion opérationnelle
๏ Il est nécessaire de trouver, agréger,
transformer ces data pour leur donner du
sens

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Construction d’une Plateforme Data
Top down
Pour donner de la visibilité à la direction.
Permet de prendre des décisions
stratégiques.
Bottom up
Pour permettre aux collaborateurs
d’accéder aux données internes.
Permet de prendre des décisions
opérationnelles.
Peut faire émerger des use cases pour
l’utilisateur final.
Pourquoi une plateforme Data ?
BU
BU
BU
BU
Plateforme
Data

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Un pilotage Data Driven, grâce à la construction d’une plateforme Data
Observer, suivre et
piloter le domaine de
l’entreprise dans son
ensemble
Apporter une réponse
stratégique aux multiples
besoins d’investigation sur
la donnée
Permettre une autonomie
des directions métier dans
l’expérimentation de
nouveaux cas d’usages
S’alimenter en continu de
données fraîches,
représentatives de l’état du
SI au quotidien
Une plateforme data est un lieu permettant à un utilisateur de construire une réponse face à
une question qu’il se pose.
Elle est chargée d’exposer les données du SI de façon centralisée et uniformisée.

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Organisation data-driven
๏ Aviation : utilisation des données des capteurs de vol pour
anticiper une surchauffe des freins à l’atterrissage
๏ Service de livraison : estimation de l’heure de livraison d’un
colis
๏ Météorologie : prévision d’indicateurs grâce à des
modèles

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Panorama des
compétences data
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TRAITEMENT DE LA DONNÉE
RÉCAPITULATIF
Nettoyer, ajouter
une structure
Collecter
Délivrer de la
valeur

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Les concepts du Big Data
Data Analytics
Analyse des données
pour en tirer des
conclusions
stratégiques et/ou
opérationnelles
Machine Learning
Utilise des algorithmes pour
faire apprendre à la
machine sans le
programmer explicitement
Data Science
Science de faire des prédictions
à partir de données
Data Engineering
garants de la chaîne de
production de la donnée de
l’extraction à sa visualisation

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Data Engineering
Data Science
Data Analytics
Data Product Ownership

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Data Engineering
● Données hétérogènes
○ Type : données quantitatives, qualitatives, temporelles /
froides, chaudes
○ Format : structurées, semi-structurées, non structurées
● Le data engineering se concentre sur l’élaboration et la
structuration des flux de données afin de permettre une
exploitation optimale.
● Discipline visant à organiser, structurer et sélectionner les
données de façon à permettre un traitement adéquat.
● Comment récupérer, stocker, nettoyer, transformer, protéger,
gouverner la donnée ?

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Data Engineering
Data Science
Data Analytics

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Data Science
● Data Science : discipline qui consiste à extraire de la
connaissance et des informations actionnables à partir de
données brutes
○ classification, prédiction
● Machine Learning :
○ Sous-discipline de la Data Science
○ Objectif : créer des algorithmes capables d’identifier des
“patterns” dans des données brutes pour déduire de
nouvelles connaissances
○ Ce type d’algorithme est appelé modèle

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Data Science
Aujourd’hui, utiliser un algorithme de Machine Learning prend 10 min.
Mais c’est impossible sans données et Data Engineering !

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Data Engineering
Data Science
Data Analytics

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Comment définir une donnée ?
Un élément brut,
une description élémentaire qui n’a pas encore été interprétée,
mise en contexte.
Une information stockée et transmissible
dans un système informatique
Une donnée c’est
Mais c’est aussi

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Challenge culturel
52 % des C-levels n’utilisent pas les données parce
qu'ils ne les comprennent pas*
*CMMI Institute

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Data Analytics
Livrable : dashboard, analyse, rapport…
Objectif : permettre à tous les collaborateurs de bien
comprendre les données en vue d’une prise de
décision : Business Intelligence (BI)
La Data Visualisation permet l’exploitation visuelle et
interactive des données
Pas forcément que des graphiques et cartes !

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Data Engineering
Data Science
Data Analytics

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La construction d’un produit data utile nécessite de la
coordination entre l’ensemble des acteurs
Le Product Owner est le chef de projet en mode agile, il est
responsable du livrable final
Son rôle est de faire émerger les besoins, et faire l’interface
avec les équipes techniques
Conduire un projet data est différent d’autres projets
numériques
- utile / utilisé / utilisable
- incertitude
- technicité

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Pour piloter, des données !
Production
Collecte Transformation Stockage Traitement
Exposition
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Pour piloter, des données !
Collecte Transformation Stockage
Data
Engineering
Data
Science
Data
Ops
Data
Analytics /
Business
Intelligence
Data
Viz
Tous les
collaborateurs !
Exposition Interprétation Décision
Tirer profit des data nécessite des
compétences diverses
Bénéficier de tous les apports de la
data nécessite une acculturation
de tous les collaborateurs

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Les métiers de la Data
๏ Data Scientist
C’est lui le magicien. Il construit et utilise des modèles statistiques de traitement des données.
๏ Date Engineer
C’est grâce à lui que le Data Scientist peut travailler. Son objectif est d’acheminer et de stocker les données de
manière efficiente.
๏ Data Analyst
Il interprète les données analytiques et construit des tableaux de bord permettant la prise de décision.
๏ Dev Ops
Les infrastructures techniques utilisées par tous les autres sont construites par lui.
๏ Data Product Owner

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Les métiers de la Data
๏ Data Architect
Il doit imaginer l’architecture du produit data. Le DevOps a besoin de lui pour bâtir l’infrastructure.
๏ Product Owner / Product Manager
Il est responsable du développement du produit data, il doit identifier les besoins et coordonner les
développements.
๏ UX / UI Designer
Il doit comprendre les besoins des utilisateurs, et imaginer un produit intuitif et utile.
๏ Data Analyst (+ Data Visualization, + Business Intelligence)
Son rôle est de mettre en lumière les données afin que les collaborateurs puissent prendre des décisions
éclairées.
๏ La data concerne tout le monde !
Chaque membre de l’organisation doit être formé afin de consommer les outils data driven élaborés.
Cela nécessite une réelle acculturation data.

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Takeaways

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Des outils data-driven, au service du citoyen
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Panorama des compétences data
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Takeaways #1
Des milliards de données dorment
dans les SI des entreprises,
tirons-en profit !
(ne pensons pas qu’aux produits data)
L’analyse de ces données nécessite des
compétences variées afin de traiter la donnée
de bout en bout : du Data Engineering à la
Business Intelligence en passant par la Data
Science et Data Analytics

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Takeaways #2
Chaque collaborateur peut et doit
prendre des décisions éclairées à
partir de données
(ça n’est pas réservé aux génies)
Tous les collaborateurs doivent avoir accès à
des indicateurs et des tableaux de bord afin de
les aider à prendre des décisions dans leur
travail quotidien. C’est le rôle des professionnels
de la donnée de les rendre intelligibles et
actionnables.

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LES ACTUS OCT
OCTO RECRUTE !
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