les enjeux du Big Data et des objets connectés dans la ...4 la réflexion data doit se concevoir dans un écosystème ouvert ... fréquente son centre commercial et celle qui passe

les enjeux du Big Data

et des objets connectés

dans la transformation

de votre entreprise

Jean-Paul Leroux – Orange Business Services, 17 décembre 2014

Conférence «Les rencontres Big Data et objets connectés dans l’assurance»

2

le besoin :

� classifier les cas d’usages

prioritaires

� bâtir l’organisation projet

«orientée data»

� définir une vision commune des

objectifs & des attentes

les enjeux stratégiques

« Les rencontres Big Data & objets connectés dans l’assurance » - 17 décembre 2014 - JP Leroux Orange Business Services

les opportunités autour du Big Data & de l’IoT sont

centrées sur l’amélioration de l’efficacité opérationnelle,

l’amélioration des services existants & sur la création de

nouveaux services pour les clients

Direction de Direction de Direction de Direction de

l’Innovationl’Innovationl’Innovationl’Innovation

saisir les

opportunités

d’exploration de

nouveaux territoires tout

en maîtrisant les risques

Directions Directions Directions Directions

métiersmétiersmétiersmétiers

gagner en

performance pour

répondre aux enjeux

opérationnels

Direction SIDirection SIDirection SIDirection SI

adapter en continu

les environnements IT

pour répondre - avec

plus d’agilité - aux

besoins métiers

4

notre expérience : un projet Big & Fast Data / IoT est pluridisciplinaire & transverse à l’entreprise

en cinq convictions

1 think big, start small, fail fast, scale fast

� une démarche empirique et agile, avec des Proof Of Concept faciles à mettre en œuvre et rapidement évolutifs

� un framework adaptable dès le début, qui permet d’intégrer de nouveaux use cases et de nouvelles data

2 un projet big data n’est pas qu’un projet technologique

� une stratégie big data façonnée par les besoins des métiers et non guidée uniquement par la technologie

3 une culture de la data à mettre en place pour briser les silos et passer les frontières� une réflexion transverse à votre entreprise pour mieux maitriser l’usage des données et créer de la valeur

4 la réflexion data doit se concevoir dans un écosystème ouvert� une ouverture aux données et compétences externes pour faciliter l’enrichissement des données

5 le respect de la confidentialité des données doit être la priorité

� une sécurisation des données pour protéger le business et les clients� une gestion responsable des données en relation avec la CNIL

5

en terme de gouvernance, chaque projet est inclus dans

l’initiative Groupe

1.1.1.1. privacy by designprivacy by designprivacy by designprivacy by design

2.2.2.2. améliorer la BI améliorer la BI améliorer la BI améliorer la BI ---- CRM analyticsCRM analyticsCRM analyticsCRM analytics

3.3.3.3. améliorer l’expérience clientsaméliorer l’expérience clientsaméliorer l’expérience clientsaméliorer l’expérience clients

Core businessCore businessCore businessCore business

1.1.1.1. privacy Managementprivacy Managementprivacy Managementprivacy Management

2.2.2.2. sécuriser les données sécuriser les données sécuriser les données sécuriser les données

personnelles (contrôle parental)personnelles (contrôle parental)personnelles (contrôle parental)personnelles (contrôle parental)

3.3.3.3. API personnellesAPI personnellesAPI personnellesAPI personnelles---- VRMVRMVRMVRM

B2C B2C B2C B2C ---- personal datapersonal datapersonal datapersonal data

1.1.1.1. valoriser sélectivement nos valoriser sélectivement nos valoriser sélectivement nos valoriser sélectivement nos

données auprès de tiersdonnées auprès de tiersdonnées auprès de tiersdonnées auprès de tiers

2.2.2.2. construire un environnement de construire un environnement de construire un environnement de construire un environnement de

traitement de données industriel traitement de données industriel traitement de données industriel traitement de données industriel

Big & Fast DataBig & Fast DataBig & Fast DataBig & Fast Data

3.3.3.3. ouvrir certaines données Orange ouvrir certaines données Orange ouvrir certaines données Orange ouvrir certaines données Orange

en Open dataen Open dataen Open dataen Open data

B2B B2B B2B B2B ---- market data & Big Datamarket data & Big Datamarket data & Big Datamarket data & Big Data

économieséconomieséconomieséconomies internes & internes & internes & internes & fidélisationfidélisationfidélisationfidélisation

clientsclientsclientsclients

métr

iques

métr

iques

métr

iques

métr

iques confianceconfianceconfianceconfiance digitaledigitaledigitaledigitale avec les clients / avec les clients / avec les clients / avec les clients /

citoyenscitoyenscitoyenscitoyens / / / / partenairespartenairespartenairespartenaires

évangélisationévangélisationévangélisationévangélisation & co& co& co& co----innovationinnovationinnovationinnovation

pro

jets

pro

jets

pro

jets

pro

jets

et

et

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ob

jectifs

ob

jectifs

ob

jectifs

ob

jectifs

bu

sin

ess

bu

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bu

sin

ess

adresseadresseadresseadresse les les les les besoinsbesoinsbesoinsbesoins internesinternesinternesinternes adresseadresseadresseadresse les clients & les clients & les clients & les clients & partenairespartenairespartenairespartenaires

nominatives / anonymiséesnominatives / anonymiséesnominatives / anonymiséesnominatives / anonymiséesdata

data

data

data

optoptoptopt----in / in / in / in / consentementconsentementconsentementconsentement personnelpersonnelpersonnelpersonnel agrégéesagrégéesagrégéesagrégées & anonymisées& anonymisées& anonymisées& anonymisées


6

les enjeux opérationnels

les besoins :

� optimiser les processus

internes

� rendre les offres de services

plus compétitives

� développer des modèles

innovants


7

prévenir et mieux traiter les cas de livebox foudroyéesune réalité désormais opérationnelle

Constat :

� des milliers de Livebox endommagées chaque année

� de nombreuses interventions inefficaces chez nos clients

� des risques de rupture d’approvisionnement

� des mécontentements clients

2 objectifs :

• limiter les Livebox foudroyées grâce à une prévention ciblée

• limiter les coûts et délais de traitement des LiveBox foudroyées en unités d’interventions et en agences.

Résultat, refonte du processus

• A J-1, envoi à nos clients situés sur des zones détectées à risques d’impacts orageux d’un SMS les mettant en garde.

• 15 minutes après les impacts de foudre, l’outil de diagnostic des conseillers de l’assistance technique est mis à jour :

les conseillers peuvent ainsi directement diagnostiquer les LiveBox foudroyées en cas d’appel de nos clients.

• 4 heures après l’impact orageux, de façon proactive, nos clients pour lesquels la LiveBox est suspectée foudroyée

reçoivent des SMS interactifs de prise en charge :

• le premier SMS demande au client de confirmer le foudroiement,

• le second propose un échange de LiveBox en boutique ou en point relais,

• le troisième donne le n° de bon d’échange. Nos clients peuvent aller alors récupérer une nouvelle livebox.

• En parallèle, l’information est transmise à la chaine logistique pour pousser les approvisionnements ciblés de LiveBox

en boutiques et dans les unités d’interventions concernées.

Projet - proactive care efficiency -

basé sur le croisement de 3 sources

de données :

� météo « orage »

� clients

� supervision des box


8

Flux Vision propose des indicateurs statistiques

permettant l'analyse de la mobilité d’une population

� Flux Vision permet de convertir en temps réel des millions d’informations

techniques provenant du réseau mobile en indicateurs statistiques pour

analyser la fréquentation des zones géographiques & les déplacements

de populations.

� Grâce au savoir-faire d’Orange, les informations sont rendues totalement

anonymes.

??

??

aménagement du territoire(optimisation d’un réseau de distribution)

(adaptation des horaires d’ouverture)

tourisme géomarketing


9

Flux Vision

cas d’usages dans la distribution

Centre Commercial /

Groupe ImmobilierEnseigne / Franchiseur Marques / Afficheurs

� qualifier la population qui

fréquente son centre commercial

et celle qui passe à proximité

� installer une nouvelle enseigne

� comparer sa clientèle versus

celle de sa concurrence

� sélectionner une zone, une date

pour un évènement sponsorisé,

un emplacement publicitaire

� optimiser ses canaux de

distribution

ExemplesExemplesExemplesExemples d’indicateursd’indicateursd’indicateursd’indicateurs ::::

• attractivité d’une zone en fonction de la provenance des clients

• concurrence entre 2 zones de chalandise

• affluence de la zone de chalandise

• répartition des clients par nationalité sur la zone de chalandise

• Catégorie socio-demo de la zone de chalandise

11 segments11 segments11 segments11 segments

Orange grand publicOrange grand publicOrange grand publicOrange grand public


10

Orange en Côte d’Ivoire et au Sénégal ouvre ses données

anonymes à la recherche


11

D4D, exemple d’application dans le domaine du transport

l’analyse des déplacements du quartier Abobo à Abidjan


12

Orange lance le challenge Datavenue sur

les objets connectés et les données

� Le bien être à la maison, la cuisine, la convivialité

� La ville, les transports, l'énergie

� Le shopping

� Et moi, et moi, et moi ('Quantified Self')


13

le besoin : organiser le

changement inhérent à la

transversalité en anticipant :

� sur les nouvelles compétences

� sur la culture de la donnée &

du software

� sur de nouvelles méthodes de

travail

les enjeux tactiques


14

la transversalité nécessite de cartographier & mettre

en œuvre les référentiels pour répondre aux enjeux

stratégiques & opérationnels

� cartographie des données internes vs externes, exploitées vs inexploitées, fréquence de mise à

jour, réutilisations, …

� cartographie des compétencesmétiers, business analysts, juristes CIL, experts BI & analytics,

statisticiens/ algorithmie, MOA métier, DSI, experts sécurité,

gestionnaire de bases, architectes Data & SI, techniciens IT, …

� identification des nouvelles fonctionsBig data analytics project manager, Data program manager, Hadoop

developers & administrators, Hadoop project & program manager,

data scientist/data miner, data steward, data architect, business

analyst, data viseur, …


15

1

2

3

la culture de la donnée & du software doivent être

inculquer dans l’entreprise

briser les silos entre les départements

adopter une culture de la donnée & du

software à la fois IT & Métier

retenir & acquérir de nouveaux talents pour les

ressources humaines de l’entreprise

une réflexion transverse à l’entreprise pour mieux maitriser l’usage des données et créer de la valeur


16

partir d’hypothèses à valider – des besoins & solutions

think big, start small, fail fast & scale fast

� une méthode empirique et agile, basée sur des prototypes faciles à mettre en œuvre et rapidement évolutifs pour passer à l’échelle

� mettre en place une équipe resserrée & transverse de profils ou de compétences complémentaires ayant l’esprit entrepreneurial / intrapreneurial

� se doter de la capacité à valoriser “la prise de risque” et autoriser “le droit à l’erreur”, beaucoup de choses sont basées sur des hypothèses à valider

� s’assurer de la disponibilité & de l’engagement des personnes clés & des

sachants, ainsi que le buy-in du management

� Implémenter & suivre quelques métriques de « learning », avec la capacité à

montrer les premiers progrès


17

votre contact

Jean-Paul Leroux

[email protected]

+33 6 81 69 68 29

inventons ensemble la transformation

digitale de votre entreprise

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les enjeux du Big Data et des objets connectés dans la ...4 la réflexion data doit se concevoir dans un écosystème ouvert ... fréquente son centre commercial et celle qui passe