Concepts et positionnement de la Data Visualisation appliquée à la Business Intelligence et au Big Data.

1. 11
LA DATA VISUALISATION APPLIQUEE A LA
BUSINESS INTELLIGENCE
/ CONCEPTS ET POSITIONNEMENT
Vincent LAGORCE, Practice Manager Groupe Keyrus, Expert Data Visualization
et Data Intelligence

2. 22
DESS « Droit et Systèmes
d’Information » - UFR
INFORMATIQUE - Université
Toulouse 1
15 ans
au service de la valorisation
de la donnée dans la Business
Intelligence et les solutions
Analytiques
– Stratégie solutions et services Data Discovery
– Relations éditeurs et partenaires
– Mission de cadrage et schéma directeur
– Audit & Conseil
– Direction de projet
Vincent Lagorce
Directeur Practice « Data Discovery »
Mob : +33 6 99 75 42 65
vincentlagorce@yahoo.fr
QUI SUIS-JE ?

3. 33
/ LES ENJEUX DE LA REVOLUTION DIGITALE SUR LA BUSINES INTELLIGENCE
90%
des ménages seront
connectés à Internet en 2017
x 30
Augmentation du volume de
données d’ici 5 ans
80%
des données Internet sont
non-structurées
x 5
Les données non structurées
croitront 5 fois plus vite que les
données structurées
La digitalisation du monde personnel et
professionnel fait apparaitre les limites de la
Business Intelligence traditionnelle face à de
nouveaux enjeux :
– les rythmes d’exploitation de la donnée
– le Cross-Canal
– les réseaux sociaux
– les Open Data
– la mobilité
– la nature des données
– la volumétrie des données
L’évolution de la Business Intelligence est
primordiale dans une économie globale aux
changements rapides et où les technologies n’ont
jamais été plus accessibles.
ACCELERATION DE LA DIGITALISATION

4. 44
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/ LES ENJEUX DE LA REVOLUTION DIGITALE SUR LA BUSINES INTELLIGENCE
ACCELERATION DE LA DIGITALISATION

5. 55
/ LE GLISSEMENT OPERATIONNEL DE LA BUSINESS INTELLIGENCE
25%
est le taux d’adoption de la BI
au sein des organisations
matures en 2013
75%
est le taux d’adoption prévu
par les analystes si la BI
devenait (enfin) plus
opérationnelle
26%
Des entreprises on adopté de
nouveaux outils
Le glissement de la business intelligence vers
un modèle plus opérationnel est un
catalyseur majeur de sa capacité prescriptive
et indirectement de son adoption
Descriptif
VALEURPERCUE
NIVEAU DE SOPHISTICATION
Diagnostique
Prédictif
Prescriptif
Glissement
opérationnel,
valeur, adoption
WHAT?
WHY?
WHAT
NEXT ?
WHAT TO DO
ABOUT IT?
ACCELERATION DE LA DIGITALISATION

6. 66
/ LE CONSTAT
La majorité des solutions décisionnelles sont :
– Difficiles à utiliser
– Pas assez réactives par rapport aux évolutions des besoins
– Avec des temps de réponse trop longs
La clé de la fidélisation est de capter et prolonger l’expérience utilisateur
– C’est le vécu, le souvenir qu’un utilisateur retient de la solution utilisée
Les attentes des utilisateurs sont triples,
– Consommer l'information en toute autonomie
– Disposer d’un maximum d'interactivité
– Avoir une instantanéité des réponses
ACCELERATION DE LA DIGITALISATION

7. 77
/ DEFINITION GENERALE
DATA VISUALISATION
INTERPRETABLE
PERTINENTE
NOVATRICE
– Mise en valeurs des données par de
nouvelles visualisations graphiques
interactives.
– Détection des tendances invisibles de
prime abord.
– Guide le regard vers le plus important
pour une prise de décision plus
rapide.
– L’Image au service du sens !
– Analyse de l’information pas de la
données.
– Exploration détaillée des données
quelque soit la volumétrie.
La Data Visualisation est la
science ou l’art de
représenter des données
de façon visuelle afin de
rendre les données plus
lisibles et compréhensibles.

8. 88
William Playfair (1759 -1823) - Statisticien écossais
– Il est le premier à mettre au premier plan
l’importance des graphiques
– C’est l’inventeur du le graphique circulaire
(camembert),le diagramme en bâtons et le
diagramme linéaire
Joseph Minard (1781 - 1870) - Ingénieur français
– Célèbre pour sa carte figurative publiée en 1869
relative aux pertes humaines lors de la
campagne de Russie de Napoléon en 1812 qui
présente plusieurs variables dans une simple
image en 2 dimensions
John Tukey (1915 - 2000) - Statisticien américain
– Inventeur de la boîte à moustaches (box plot)
/ BREVE HISTOIRE
DATA VISUALISATION

9. 99
Hans Rosling (1948 - ) - Médecin, théoricien, statisticien et conférencier suédois
– Présente en 2006 son graphe à bulles animé lors d’une conférence TED
(Technology, Entertainment and Design) qui sera visionnée plus de 5 millions de
fois (www.ted.com)
/ BREVE HISTOIRE
DATA VISUALISATION

10. 1010
« ACCES AUX DONNEES »
Les nouveaux supports permettent d’accéder plus facilement à
l’information véhiculée par les données.
« ERGONOMIE »
Le fondement de la Data Visualisation :
Représenter les données de manière visuelle, graphique
« RAPIDITE »
Les nouveaux moyens de stockage et de visualisation
permettent d’accéder rapidement au détail de nombreuses
données
« PARTAGE »
Mode de communication, permettant d’adresser toute
l’organisation pour devenir le support de décision et de travail
collaboratif.
« UNIVERSALITE »
La Data Visualisation ne permet pas seulement une
compréhension intellectuelle, elle transforme un ensemble de
données brutes en une information permettant d’agir
/ LES BENEFICES
DATA VISUALISATION

11. 1111
La data visualisation commence
toujours par une collecte de données
– Il est souvent nécessaire de manipuler
transformer les données brutes
– Cette étape n’est pas toujours
automatisable (regroupement,
transcodification, etc,...)
– Il peut s’agir de données non
structurées, de données externes
(Open Data), etc.
La plupart des outils de data visualisation
se caractérisent donc souvent par :
– une structure de données propriétaire
basée sur des technologies in-memory
– Une interface d’extraction, de
manipulation, de transformation et de
présentation des données
/ PAS DE VISUALISATION SANS DONNEES
DATA VISUALISATION

12. 1212
/ CRÉER DE LA VALEUR GRACE AUX DONNEES
DATA VISUALISATION ET BUSINESS ANALYTICS
L’exploitation analytique des big data s’attache à transformer les
nouvelles informations en opportunités par des capacités à détecter
les signaux au sein du déluge de données.
Exemple : Meilleure
connaissance des
marchés et des clients
Capacités prédictives et
prescriptives
Optimisation de la chaîne
de valeur et des business
models
► Exploitation du potentiel
des données de l’entreprise
► Enrichissement des
données de l’entreprise par
des données externes
► Grâce à la capacité à
détecter des schémas et
tendances
► Aller au-delà du next best
action
► Capacités permises grâce
à l’enrichissement des
modèles, lui-même
possible grâce à la
technologie
► Grâce à la mise en
application concrète dans
les processus opérationnels
► Appropriation du
paradigme passant par
une évolution de notre
rapport aux données
Sans une Visualisation attrayante, il est difficile de
tirer profit du Big Data, en particulier pour les
utilisateurs métiers

13. 1313
Imaginez un site internet
avec des milliers de pages :
– Comment faire apparaître un
comportement type ?
– Comment déterminer un
parcours type ?
– Comment identifier un taux de
clic en fonction de positions des
offres ?
– Comment comprendre et
déterminer un pattern pour un
acheteur type ?
Imaginez un réseau social
ou un réseau d’entreprises :
– Comment représenter
visuellement un ensemble de
connexion ?
– Comment identifier les
influenceur ?
– Comment mettre en évidence
les points de passage obligés ?
/ CRÉER DE LA VALEUR GRACE AUX DONNEES
DATA VISUALISATION ET BIG DATA
CAPTURER
les données pertinentes
Créer de la
VALEUR
Optimiser la
PERFORMANCE
Exploitation du plein potentiel des données
de l’entreprise.
Moyen de rendre ces données visualisables
et interprétables

14. 1414
/ PRINCIPAUX CAS D’UTILISATION DU BIG DATA
DATA VISUALISATION ET BIG DATA
Etude Big Data de Jaspersoft

15. 1515
/ CRÉER DE LA VALEUR GRACE AUX DONNEES
DATA VISUALISATION ET BUSINESS ANALYTICS

16. 1616
DATA VISUALISATION OU DASHBOARD
/ UNE VISION COMMUNE POUR DES FINALITES DIFFERENTES
Outils de Dashboarding
– Tableaux de bord d’entreprise ou tactiques
– Modélisation d’un processus d’analyse
– Réalisation par la DSI avec les métiers
– Création aisé du design des applications
– Analyses intuitives et guidées
Outils de Data Visualisation
– Analyse personnelle par un analyste métier
– Analyses ad hoc avancées et intuitives
– Utilisation dans un cadre de BI « Self-service »
– Réalisation par le métier et diffusion possible à
un niveau départemental (BI tactique)
– Exploration et manipulations des données

17. 1717
Quels composants visuels
choisir ?
L’ergonomie et le visuel sont des composantes essentielles
de tout projet de Data Visualisation ou Dasboard
/ LE CHOIX DE MODE DE VISUALISATION
DATA VISUALISATION OU DASHBOARD

18. 1818
/ LE CHOIX DE MODE DE VISUALISATION
DATA VISUALISATION OU DASHBOARD
– Quel est le message que vous essayez de transmettre ?
– A quel public la visualisation est-elle destinée ?
– Quelles sont les questions de ce public ?
– Quelles réponses lui donnez-vous ?
– Cette visualisation répond-elle à toutes les questions ?
– Les données les plus importantes sont-elles mises valeur ?
– Les vues sont-elles intuitives ?
– Peut-on comprendre la visualisation en 30 secondes sans
informations supplémentaires ?
Les données aujourd’hui sont innombrables. Il est très facile de se perdre
parmi la multitude de représentations graphiques.
Il est essentiel que la visualisation ait un objectif bien défini.
Il est important d’être particulièrement sélectif lors du choix parmi les
visualisation proposées.

19. 1919
Gartner Magic Quadrant for Business
Intelligence Platforms
Forrester Wave Self-Service
Business Intelligence Platforms
DATA VISUALISATION
/ LES PRINCIPAUX ACTEURS DU MARCHE DE LA BUSINESS INTELLIGENCE

20. 2020
Yellow Square for Data Visulization
DATA VISUALISATION
/ LES PRINCIPAUX ACTEURS DU MARCHE DE LA DATA VISUALISATION
Forrester Wave Self-Service
Advanced Data Visualization Platform

21. 2121
– Concevoir une solution simple et visuelle par
une approche itérative et incrémentale
– Maximiser la collaboration
– Eviter les effets « Tunnel »
– Accompagner les utilisateurs pour les faire
adhérer aux nouveaux outils et
– Faciliter la conduite du changement
– Satisfaire rapidement les utilisateurs
– Augmenter la qualité et faire face à la
complexité
– Augmenter la motivation et
l’engagement des individus
/ UNE NOUVELLE APPROCHE
GESTION DES PROJETS DATA VISUALISATION EN MODE AGILE
APPROCHE
ITERATIVE
S’appuie sur la
valeur ou
vision
Coût Calendrier
Fonctionnalités
SIMPLICITE
ADHESION