A l’origine de la médiatisation du phénomène « Big Data »… Quelques chiffres… Les ruptures engendrées par le Big Data Scientifique Technologique Marketing Usages et opportunités Compétences et métiers Perspectives…

1. « Les fondamentaux du Big Data ».
Présentation de Bruno Teboul
Atelier Big Data du 14 janvier 2014.

2. Sommaire
A l’origine de la médiatisation du phénomène « Big Data »…
Quelques chiffres…
Les ruptures engendrées par le Big Data
- Scientifique
- Technologique
- Marketing
Usages et opportunités
Compétences et métiers
Pour aller plus loin…
Copyright Bruno Teboul

3. A l’origine de la médiatisation du phénomène « Big Data »…
Le Rapport McKinsey de Mars 2011
Copyright Bruno Teboul

4. Quelques chiffres en 2013…
Les humains sont les principaux responsables de l’explosion
planétaire des données: ce tsunami informationnel résulte de données
issues du web, des réseaux sociaux, du mobile et de tous les capteurs
connectés…
Ces données qui sont des fichiers texte, pdf, log, hashtag, mp3, photo,
vidéo sont qualifiées de données non-structurées par opposition aux
données dites structurées émanant de systèmes d’information
classiques de type ERP (stockées dans des bases de données toutes
aussi conventionnelles).
Les données non-structurées doivent être traitées, analysées, stockées
grâce à de nouveaux outils et protocoles informatiques…
Copyright Bruno Teboul

5. Quelques chiffres en 2013…
Data Déluge: 3,5 zettaoctets !
Soit une pile de Blu-ray qui ferait 7
fois le tour de la Terre !
Copyright Bruno Teboul

6. Les ruptures engendrées par le « Big Data »…
80% des données sont nonstructurées !
95% des données sont nonexploitées!
Copyright Bruno Teboul

7. Les ruptures engendrées par le « Big Data »…
60% de croissance par an des
volumes d'informations !
Pour 5% de budgets informatiques
supplémentaires tous les ans !
Copyright Bruno Teboul

8. Les ruptures engendrées par le « Big Data »…
Les ruptures engendrées par le Big Data:
Scientifiques
- Chris Anderson et la fin de la science…
- Mayer-Schonberger & Cukier sur la science des corrélations versus
science causale…
- Mathématiques stochastiques
- Bruno Teboul: science des données comme science abductive (vs
« inductive » ou « hypothético-déductive).
Technologiques
- Open source et nouveaux algorithmes
- Le code ne fait plus loi (contre Lessig)
- Dépassement de la loi de Moore et ses conséquences technologiques…
- Singularité technologique et décisions M2M
Marketing
- Marketing & CRM attitudinaux, CRM abductif…
- Marketing prédictif
- Optimisation du ROMI, micro-segmentation, hyperpersonnalisation…
Copyright Bruno Teboul

9. Usages et opportunités…
La collecte des données massives et multi-structurées peut engendrer une
multitudes d’opportunités business… A titre d’exemples:
- Collecter, analyser, stocker puis croiser des données marketing/CRM
sur des clients, prospects à partir de l’analyse de log, de messages
textuels laissés sur les réseaux sociaux peut permettre d’enrichir et
d’affiner la segmentation clients. Une fois les données purgées,
croisées.... Segmentation augmentée, enrichie, affinée…
- Cette même démarche associé à l’analyse de la consommation des
média sur les réseaux sociaux (ex: Twitter pour une grande chaine de TV)
peut permettre de réajuster son plan média par cible et accroitre les scores
d’affinité et stopper le déluge publicitaire (« Big Ads » Bruno Teboul)…
- Commercial/Produits: croiser les informations d’internautes sur le web
(blog, forums, média et réseaux sociaux…) qui parlent d’un produit,
d’une marque peut se révéler très profitable pour ajuster son portfolio
produits. Une marque de chocolat, (après identification de ses segments)
peut savoir quels sont les facteurs déterminants la préférence d’une
marque ou d’un produit (goût, parfum, origine…) et utiliser ses données
afin d’adresser à une cible précise le bon produit affinitaire…
Copyright Bruno Teboul

10. Compétences et métiers…
Le « Big Data » et ses ruptures ont fait naître de nouveaux besoins en
compétence et donc des nouveaux métiers de plus en plus pointus qui
requiert des formations pluridisciplinaires encore rares sur le marché:
En effet, le « big data » à travers le prisme de la science des données a
fait naître 2 nouveaux profils de postes qui jusqu’ici n’existaient pas dans
les organisations:
- Le Chief Data Officer
- Le Data Scientist
La complexité réside dans la capacité à intégrer des savoirs
pluridisciplinaires tels que les statistiques, les probabilités, l’algorithmie,
le développement sous Java, Pithon, « R », la « Data Visualisation » tout
en étant capable de discuter avec une Direction Générale…
La filière diplômante est pénurique et démarre à peine en France
(Telecom Paris, Hec, Essec…) et les cursus et programmes sont très
inégaux ! En 2014, nous n’aurons qu’une centaine de Data Scientist
diplômés en France…
Copyright Bruno Teboul

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1 article sur LeMonde.fr:
http://lesclesdedemain.lemonde.fr/
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L’Acquisition et la Fidélisation online
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Ils ont pensé le futur :
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Pauline Duffour-Wargnier et Henri Kaufman
La fin de la consommation linéaire
Les consommateurs deviendraient-ils des Zèbres ?
Jean-Marc Vauguier
Tout, tout, tout sur la high-tech
Rapport 2013 du Consumer Electronics Show à Las Vegas
Olivier Ezratty
www.editions-kawa.com

12.
MERCI !
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brteboul@wanadoo.fr
@brunoteboul
Copyright
Bruno
Teboul