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Quand les Big Data deviennent intelligents 2/3

Quand les Big Data deviennent intelligents 2/3
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Deuxième partie de l’intervention de Jean-Paul Leroux, Responsable de la Data Intelligence chez Orange Business Services. Après le volet stratégique, place aux enjeux opérationnels de la Data Intelligence.
Publié le 8 Avril 2015 par Yann Gourvennec dans transformation
quand les Big Data deviennent intelligents 2/3

Deuxième partie de l’intervention de Jean-Paul Leroux, Responsable de la Data Intelligence chez Orange Business Services. Après le volet stratégique, place aux enjeux opérationnels de la Data Intelligence.

Prenons l’exemple de l’optimisation d’une zone de chalandise ou de l’implantation d’une agence. Pour résoudre ces problématiques, une approche pragmatique s’impose, basée sur des hypothèses établies dans un environnement de test.

Big data : comprendre la culture interne avant de démarrer son projet

Une des premières barrières est l’étanchéité entre les différents silos organisationnels. Pour bien démarrer un projet en Big Data, il est impératif de se poser 3 questions :

  • à qui appartient la donnée ?
  • où se situe-t-elle ?
  • qui dispose de la gouvernance de ces données ?

Ces impératifs imposent la nécessité de réaliser la cartographie des données et des compétences.

avant toute chose, cartographier clairement ses données

Cette étape est primordiale car si la cartographie n'est pas claire, la valorisation du patrimoine de données devient extrêmement périlleuse. De plus, elle s’avère essentielle si l'on veut donner un sens collectif au projet Big Data.

Exemple d’urbanisation des données réalisée par le conseil général de l’Essonne

les solutions flux vision dans le tourisme et la grande distribution

Le fait est que tous les métiers sont désormais directement impactés par les Big Data, ce qui soulève de nouvelles interrogations :

  • Comment optimiser une zone de chalandise ?
  • Comment optimiser l'implantation d'une agence ?
  • Comment tirer parti des indicateurs qui proviennent de données mobiles agrégées et anonymes (et bien entendu travaillées en étroite relation avec la CNIL) ?
  • Comment faire en sorte que l'implantation d'une agence, ou l'amplitude horaire d'ouverture d’un magasin soit optimale ?

L’expérience montre qu’il ne suffit pas de réaliser une étude à l'instant T. Il faut instaurer un suivi agrégé, anonymisé  et dynamique des populations ou des typologies de clients. L’objectif est de proposer des indicateurs de déplacements de populations basés sur les données mobiles et d’affiner le travail de géomarketing. 

Ce type de solution est déployé aujourd'hui dans de nombreux secteurs, notamment le tourisme et la grande distribution. La solution Flux Vision permet d’avoir une vision plus précise et dynamique de son business.

l'Internet des objets et les Big Data : la plateforme Datavenue

Dans le domaine de l'Internet des objets, Orange a mis en place le projet d’open innovation Datavenue. Il s’agit d’une plateforme à destination des éditeurs de services et des fabricants d’objets connectés, dédiée à la collecte et à l’agrégation des data. Elle permet de valoriser les données et les services, issus de l'Internet des objets. Les entreprises peuvent partager et se mettre dans une configuration d'apprentissage avec d'autres entreprises et d'autres secteurs.

Le sujet de l'Internet des objets en est encore à ses débuts. L’enjeu principal est de gérer les incertitudes. Il reste encore des zones d’ombre concernant les besoins des clients et les modèles économiques. Cette configuration d’apprentissage permet d’attester de la validité ou non des hypothèses émises. La plate-forme Hadoop-as-a-Service, conçue dans ce cadre par Orange Cloud for Business, a pour objectif d’accompagner ce type de démarches. Ce travail se fait par l'intermédiaire de travaux de groupe avec les clients, et l'objectif est d'être centré sur l'utilisateur : ce sont les utilisateurs qui vont valider ou invalider les hypothèses.

Yann Gourvennec

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