Représentation du big data en utilisant la méthaphore du rangement de contenaire

Le Big Data

La démultiplication des données change profondément la manière dont nous collectons, préparons et analysons l’information. L’entrepôt de données des entreprises doit désormais s’adapter aux nouveaux besoins des utilisateurs autour du big data

On distingue principalement 2 populations d’utilisateurs :

  • Le marketing à des fins d’étude statistique ou d’études comportementales : par exemple, déterminer le potentiel de clients qui s’apprêtent à quitter pour la concurrence ou identifier la fraude sur l’utilisation d’un service.
  • Les ventes à des fins de consolidation analytique : par exemple, fournir une vue quotidienne des stocks, des commandes en cours non honorées, de la facturation client avec la possibilité de descendre à un niveau de détail lorsque cela est nécessaire pour un client donné.

Notre offre SmartBigData a pour objectif de fournir un résultat client, en s’appuyant sur une ou plusieurs solutions informatiques. Cette offre comprend un accompagnement du client dans sa « transition » vers davantage de maturité sur le traitement des données à forte volumétrie.

SmartBigData s’articule autour de l’appliance BI décisionnelle IBM PureData for Analytics qui est le noyau principal.

Cette offre se décline en  4 domaines :

  • Le conseil pour élaborer un diagnostic de l’existant et définir ensuite une stratégie Big Data au sein de l’entreprise.
  • Les solutions technologiques modulaires : des logiciels d’analyse et de reporting, une solution d’extraction de données à forte volumétrie, une solution de traitement des données en masse ainsi que les développements, paramétrages et accélérateurs techniques associés à ces technologies.
  • La migration assistée : l’industrialisation de la migration d’un environnement client vers notre cloud (par exemple : de Oracle ou SQL Server) afin d’assurer une reprise maîtrisée de la structure des données ainsi que du contenu des données.
  • Le mode SaaS (Software as a Service) : les liens réseaux et télécoms pour assurer le transfert de données à forte volumétrie entre le client et notre cloud privé, la mise à disposition en mode « service » des solutions technologiques, les opérations pour faire fonctionner l’ensemble et le support applicatif pour assurer les évolutions et les corrections applicatives.

Cas d’usage du Big data

  • Segmentation élaborée et définition de groupes homogènes de clients.
  • Explication des facteurs externes influant sur les ventes.
  • CRM « social »: part de voix, ratio sentimental clients et prospects.
  • Analyse du risque client (crédit/assurance).
  • Détection des tentatives de fraude.
  • Fourniture de services à valeur ajoutée par géolocalisation.
  • Anticipation de l’attrition des clients.