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©2015 Talend Inc. ©2015 Talend Inc.
L’analytique en temps réel en un clic Jean-Michel Franco
Directeur Marketing Produit
@jmichel_franco
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Dynamiser l’entreprise par ses données
Les entreprises orientées données …
• 23X plus d’acquisition de clients
• 6X plus de fidélisation clients
• 19X plus rentables
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Mais, les promesses de l’analytique seront-elles pour autant tenues ?
Dans la plupart des entreprises, moins de 10% des employés ont un accès au système décisionnel ou analytique.
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Source: September 20, 2011, “Understanding The Business Intelligence Growth Opportunity” Forrester report
Mais l’étendue et la portée de l’analytique se sont élargies
Maintenant
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Le décisionnel tel qu’il devrait être
Les trois nouvelles dimensions de l’analytique
Construire une couche d’intégration de données agile et maitrisée
Des applications analytiques plus que des tableaux de bord et rapports
Analyses prédictives et Machine Learning
L’Analytique embarqué dans les processus opérationnel
Découvrir et partager
les données
Concevoir le « system of insight »
Opérationnaliser Les décisions
Intégratio
n
Big D
ata A
nalytiq
ue
Big D
ata
Intégratio
n
de d
on
nées
&p
réparatio
n
10 10
L’intégration de données sous contrôle et agile
Inventaire des
données
Préparation des données
Master Data
Mgmt.
Intégration de données
Créez votre catalogue
de données.
Profilez vos données.
enrichissez , connectez
Mettez en
production le flux
de données
Certifier les données
critiques, partagez et
surveillez.
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Le Big Data et l’Open Source ouvrent de nouveaux horizons pour les data scientists
Concevoir le système d’insights
• Le rôle de Data Scientist est enfin reconnu comme nécessaire pour que l’analytique soit un succès
• Démocratisation des technologies prédictives et Machine Learning - Outils Open source : Rapid Miner, Knime, R …
- Plateformes de Machine Learning basées sur le Cloud : Google Prediction API, Azure ML, Amazon ML…
- Large choix de solutions haut de gamme: Blue Yonder, Watson, SAS, BigML…
• Des outils pour rendre opérationnel la dimension prédictive, plutôt que de l’utiliser ponctuellement - Exécuter les modèles là ou sont les données, notamment dans Hadoop
- Des options plus solides émergent pour déployer des modèles (Mahout, Spark ML)
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Rendez votre analytique opérationnel
Applications d’entreprise
Données externes
Capteurs
Logs
Applications digitales
Intégration de
données
Données en temps réel & intégration
d’applications
Data warehouse
& marts
Ad hoc analysis
& mining
Reporting
Data
Lake
Profilage de données
& préparation
Recherche
de données Modèles
prédictifs
Labora
toire
de d
onnées
L’u
sin
e d
e
données
Hub
de données
Flux
de données
Prédictions
& règles
Analytique
embarqué
13 13
La solution d’intégration de Big Data la plus facile et la plus puissante
Talend Big Data
Créer
Collaborer
Déployer Gérer
Adapter
• Interface utilisateur visuelle, glisser-déposer
• Plus de 800 connecteurs intégrés • Génère du code MapReduce, Java ou SQL
• Fonctionne à l’échelle du cluster
• Load balancing et basculement
• Optimisation du code
• Aucune installation de Talend sur Hadoop
• Qualité/gouvernance de données intégrée
• Supporte nativement Kerberos
• Supporte des consoles de gestion Big Data
• Planification, monitoring et gestion sont centralisés
• Référentiel partagé • Auto-documentation
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Architecture intemporelle avec génération de code natif
ETL Intégration quotidienne
ELT Appareil de Data Warehouse
ESB Messaging, Routing, Transformation
HADOOP Hautement
Scalable
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Simplifiez le Big Data temps réel
La performance augmente 100x
Réponse en < 1 sec
Répond à de nouveaux cas d’utilisation
(Next best action, pricing dynamique, détection de fraude en temps réel, gestion d’événements complexes, etc.)
Nouveaux composants pour les données de
streaming
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Spark integration in Talend Studio
Apache
• Technical preview (dispo générale en septembre)
• Implémentation de Spark, ML LIB et de l’API Spark Streaming
• Les composants pour le Machine Learning nécessitent une licence de Talend Platform for Big Data
• 17 composants pour l’intégration de données - Intégration de données : Load,
Connection, sample, FilterRow, FilterColumns, Normalize, Union, Replicate, Aggregate, Sort, Join, Uniq, Log, Store
- Machine Learning et Qualité de données : Sample, ALS Model, Recommend
« Ne croyez pas qu’il soit facile de transférer des applications existantes sur Spark depuis un autre modèle de data-processing, tel que MapReduce. Passer à Spark implique une ré-implémentation complète et il faut s’assurer que les avantages de cette migration compense ce surcoût. "
Nick Heudecker - Gartner
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Des stocks au pricing jusqu’à l’expérience client
Une entreprise qui a tout compris
Enjeux :
• Le Big Data, de l’analytique à l’opérationnel ;
• Optimiser la stratégie de pricing ;
• Eviter les abandons de panier.
Pourquoi Talend :
• L’outil central d’intégration de données pour l’analytique
• Seule solution d’intégration de données fonctionnant à
l’intérieur de Hadoop (plutôt qu’au dessus).
Les retours :
• Invendus réduits de 20% ;
• Mise en place du pricing dynamique
• Prédiction d’abandon de panier en temps réel avec 90%
de précision ;
• .
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Commencez dès maintenant avec la Sandbox Big Data
Image virtuelle installée avec :
• Plusieurs scénarios à découvrir:
- Recommandation temps réel
- Analyse des données de navigation Web ("clickstream")
- Analyse des données de sentiments issues des réseaux sociaux
- Analyse des données de logs à l'aide des weblogs Apache
- Chargement ETL avec Hadoop
Téléchargez votre Sandbox Big Data aujourd’hui! http://fr. talend.com/talend-big-data-sandbox