Salon Big Data & Ai 2021
Agenda

Qu’est ce que le ML Ops et pourquoi est-il important d’industrialiser la pratique du Machine Learning en entreprise ?
Qu’est ce que le ML Ops ? Pourquoi c’est important pour industrialiser la pratique du Machine Learning en entreprise ? Comment SageMaker peut aider ?
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Data leadership, ou comment mettre son organisation en mouvement pour saisir la valeur de la Data ?
La mise en mouvement de l’entreprise sur le chemin de la transformation Data n’est pas chose aisée. La cible n’existe pas en tant que telle, l’enjeu est donc de doter l’entreprise des capacités à saisir, imaginer, créer et maximiser la valeur les opportunités Data. Au cours de cet atelier, nous vous proposons d’échanger sur les activités cruciales à entreprendre au démarrage du « Data journey » pour générer la prise de conscience, créer le portefeuille d’initiative « starter pack » et bâtir la trajectoire du programme de transformation.
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Libérez la puissance de vos données avec Delta Lake & le Lakehouse de Databricks
La plupart des organisations recherchent des moyens de tirer toute la valeur business de leurs données disponibles dans les data lakes. Cependant la gestion et la performance des data lakes ne permettent pas une qualité de données optimale. L’architecture Lakehouse de Databricks soutenue par Delta Lake vous aide à surmonter ces défis. Rejoignez-nous lors de cette session pour en savoir plus sur Delta Lake ainsi que le Lakehouse.
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Mise en place d’une data marketplace pour accélérer les usages data métiers
Afin de tirer un maximum de bénéfices de vos données, il est essentiel de les rendre accessibles aux plus grand nombre au sein de votre organisation et dans le respect des contraintes de confidentialité. Cela vous permettra d’accélérer, développer les usages data des métiers, tout en préservant un contrôle sur la propagation et l’usage des données. Les data marketplaces internes permettent de maximiser votre capacité à distribuer et répondre aux enjeux précédemment cités. Nous échangerons ensemble sur les challenges à surmonter et sur les bénéfices d’une solution comme Collibra.
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Pour une approche éthique de l’AI, condition sine qua none d’un Big Data éthique
Comment une IA plus éthique permettra un Big data plus éthique ? Au travers le prisme de la régulation des outils, le régulateur semble amorcer une nouvelle approche vers des données plus éthiques par un usage raisonné de celles-ci. Au delà du RGPD, une approche systémique de l’éthique permettra de relever les nombreux enjeux entourant le Cloud Computing et l’Edge Computing.
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Data Mesh, un phénomène de mode ?
Le Data Mesh est un modèle d’architecture récent, mais qui connait une adoption importante avec les enjeux de migration Cloud des Datawarehouse. Pour éviter les écueils (autrement dit l’effet Monolithe) des Dataware, pour gagner en agilité, en responsabilité, venez découvrir en 15 minutes pourquoi le Data Mesh est certainement le modèle d’avenir pour vos Data.
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Quel modèle opérationnel pour quelle ambition Data ?
Une fois la mise en mouvement initiée, l’entreprise doit s’organiser pour se donner les moyens de mener la stratégie de transformation Data qu’il s’est définit. La mise en place d’un modèle opérationnel Data efficace au sein d’une entreprise permet d’innover et d’accélérer les initiatives Data.
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La compliance pour un big data plus éthique
La collecte et le traitement des données personnelles d’une personne sont le carburant du Big Data, constituant in fine sa valeur. Cependant, la création ou l’usage d’une technologie mettant en place ou utilisant le Big Data présente des risques. Très rapidement, l’un des 3 piliers (Volume, Variété, Vélocité) peut provoquer un parasitage des résultats et provoquer une fuite en avant face aux cadres réglementaires applicables. La Compliance doit servir de levier pour instaurer une démarche éthique sur l’usage de cette technologie et ainsi emporter la confiance des utilisateurs et/ou clients.
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Réinventer le potentiel de l’analyse de données avec Google Cloud Platform
Exploitez des insights et des applications de données en temps réel pour prendre des décisions et stimuler l’innovation. Google Cloud Platform vous permet de réaliser cela tout en supprimant les contraintes d’évolutivité, de performances et de coûts.
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Prédire l’avenir avec AutoML Tables
La technologie AutoML de Google permet d’entraîner des modèles de Machine Learning sans une ligne de code. Nous verrons comment elle s’intègre à l’environnement Google Cloud et comment l’utiliser pour travailler sur des séries temporelles afin de répondre à des problématiques comme la prévision des ventes, l’optimisation des stocks, la consommation de ressources…
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Data Visualization with Looker
Dans l’objectif d’une transformation vers une organisation data-driven, s’équiper des meilleurs outils est essentiel. Nous mettrons en exergue la spécificité de l’outil Looker, qui incarne le concept de ModernBI, et les synergies qui découlent de l’appui sur une solution datawarehouse managée serverless comme BigQuery.
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Looker au centre d’une stratégie de marketing automation omnicanale
Venez découvrir l’étendue de la plateforme Looker, mise en œuvre dans le cas d’une automatisation de campagnes Marketing 360°. Modèle de données ouvert, réconciliation omnicanale, industrialisation des ciblages, interface avec l’écosystème marketing.
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Cas d’utilisation : MLOps industrialisation d’une segmentation client avec Kubeflow et Vertex AI
La segmentation marketing reste un cas d’usage client central dans l’optimisation du parcours clients et l’amélioration des indicateurs business d’une entreprise. Nous présenterons lors de cette atelier comment exploiter pleinement les services proposées par la plateforme GCP, notamment Kubeflow et Vertex AI, pour développer une segmentation client.
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Systématisation de l’IA : comment allier exigences métiers et IT
Dans les projets analytiques, il est assez classique de rencontrer un antagonisme entre les besoins d’agilité des utilisateurs Métiers et les exigences de gouvernance et de sécurité fondamentaux de l’IT. Ceci est d’autant plus vrai sur les projets d’IA qui combinent itérations des utilisateurs et enjeux de systématisation. Nous analyserons les impacts pour les métiers et l’IT dans le déploiement à l’échelle de l’IA et détaillerons notre vision pour que cette démarche soit un succès collectif.
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Synapse, le data warehouse evolué
Synapse a révolutionné le monde de Data Warehousing en y apportant une couche d’intelligence jusqu’ici inexistante. Le concept de décorréler le compute et les données, rend le service attirant et entièrement modulable.
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Snowflake Cloud Data Platform
Lors de cette session, nous reviendrons sur les principales fonctionnalités du Snowflake Data Cloud, une plateforme globale qui vous permet de stocker, d’accéder, de gouverner et partager vos données sans aucun silos.
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Tirez le meilleur parti d’une vue à 360° sur vos données.
Azure PureView s’inscrit au cœur de votre Data Gouvernance en facilitant la découverte, la connaissance et la visibilité de vos données.
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Practical Applications Of Power BI
Les entreprises nous demandent généralement comment utiliser facilement Power BI ou quel type de tableaux de bord et de rapports visuellement attrayants peuvent être créés pour prendre des décisions commerciales éclairées.
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Datalake et architecture, quels sont les pièges à éviter ?
ANNULE

Modernisez le coeur Data de vos systèmes
Aujourd’hui, le monde de la data continue de se moderniser. Hadoop a montrer ses limites et complexités. Pourtant, il nous faut toujours stocker, requêter et mettre à jour de gros volumes de données, souvent en temps réel. Comment permettre la mise en valeur de ces données au plus proche des temps métiers? Retour d’expérience avec MongoDB nos succès sur des cœurs SI.
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La Data au service des Banques & Assurances : comment devenir plus agile et exploiter sa donnée en libre service pour prendre des décisions informées ?
Nous explorerons ensemble, par le biais d’une démonstration, comment Tableau et ses fonctionnalités avancées (analytique libre service, intelligence artificielle, collaboration et exploration des données) permettent de résoudre des problématiques métiers essentielles dans le secteur de la Finance.
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Tirer le meilleur de Kafka et du Cloud avec Confluent
Le temps réel est devenu la norme, et pouvoir traiter instantanément des millions d’évènements par seconde demande un changement de paradigme dans la mise en œuvre des infrastructures data. Venez découvrir pourquoi Kafka a su s’imposer comme un standard pour ces architectures Event-Driven, et comment Confluent Cloud permet de déployer une infrastructure complète en quelques minutes.
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SAS Viya au service des métiers de l’Energie/Utilities
Comment la nouvelle plateforme SAS Viya, plate-forme analytique, d’IA, et de gestion des données disponible dans une architecture multi-cloud et évolutive, permet de répondre aux nouveaux enjeux des directions métiers dans les secteurs de l’Energie/Utilities ?
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Segmentation RFM et segmentation prédictive, approche complémentaire ou antagoniste ?
Segmenter sa base clients constitue, pour une grande majorité d’organisation, une étape clé à la mise en place d’un plan d’animation relationnel et commercial efficace. Bien que pouvant être utilisées de manière complémentaire, chacune des méthodes majeures de segmentation répond en réalité à un objectif précis. Nous verrons comment adopter l’approche la plus adoptée et déployer une segmentation prédictive du comportement futur des clients.
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Libérez vos données SAP, avec Qlik et AWS
SAP est un élément primordial de votre système d’information ? Vous voulez tirer pleinement profit de la puissance d’AWS pour votre nouveau système analytique ? La structure de données de SAP est très complexe ; l’intégration des données SAP à des fins d’analytique s’en retrouve donc laborieuse, chronophage et coûteuse.
Découvrez comment Qlik et AWS vous aident à extraire la valeur de vos données SAP :
– Envoyez facilement vos données SAP vers AWS
– Automatisez votre pipeline de données pour alimenter votre datalake et datawarehouse.
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Marketing Géo Décisionnel
Comment un retailer a préservé 10% de part de marché en réagissant en moins de 48h à l’offre promotionnelle d’un concurrent ?
– En utilisant différentes sources de données, en complétant son analyse par des éléments de géolocalisation.
– En préparant une population segmentée et ciblée prête à être contactée en un temps record. (Sans code et sans Excel)
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