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with OpenDataSo. think bigdata. start smartdata. scale fastdata
Les plateformes ouvertes des données futures fabriques des innova8ons rentables
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Solu%on intégrée et hébergée pour
• opérer sa propre plateforme de valorisa%on des données
• accélérer le go-‐to-‐market de nouveaux services BtoC ou BtoB
• allier les bénéfices des architectures cloud et des big data
OpenDataSo@ the data driven innova%on company
Smart ci%es, internet des objets, plateformes open data … grâce à sa plateforme intégrée de Data Management et Data Publishing, OpenDataSo@ propose à ses clients des solu%ons simples et évolu%ves pour créer et opérer leurs hubs de données dédiés au développement rapide de nouveaux services BtoC ou BtoB.
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LES ENJEUX DE L’OPEN DATA
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Les big data à l’heure de l’open data ? « Open data strategy should be a top priority for any organiza%on that uses the Web as a channel for delivering goods and services … Open data APIs are a lightweight approach to data exchange. Their use is now considered a best prac?ce for opening data and func?onality to developers and other businesses. » (Gartner – août 2012)
« CeVe possibilité constante de l’humain d’intervenir sur les données pour y apporter de la qualité, sur les algorithmes pour en contrôler l’intelligence, et sur les machines virtuelles ou physiques pour les piloter, c’est l’open data. » (Pierre Georget – GS1 France – septembre 2012)
« Les données sont le nouveau capital de l’économie globale, et la pression pour leur exploita?on s’intensifie. Cependant, créer de la valeur doit aller de pair avec l’augmenta?on des niveaux de responsabilité et de gouvernance
sur les disponibilité et distribu?on de l’open data »
(Richard Hammel – DeloiHe UKAssociate – août 2012)
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L’immense champ de l’open data
• Données « référen%elles » § Informa?ons pra?ques (POI, cartes, …) § Bases de connaissances (Linked data, référen8els mé8er …)
• Données « opéra%onnelles » § Flux d’informa?ons (M2M, santé, transport, énergie, tourisme …)
§ Sta?s?ques • Données « personnelles »
§ Données domes?ques (consomma8on énergé8que, capteurs …) § Crowdsourcing (environnement, événements …)
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Enjeux …
• Faire sauter des verrous d’accès à l’informa?on (rentes et sur-‐progicialisa?on des usages…)
• Garan?r des condi?ons équitables d’accès aux marchés grâce à la con?nuité d’accès aux données
• Libérer le poten?el d’innova?on de son écosystème (collaborateurs, partenaires, clients)
« Un projet open data n’est pas un projet de portail d’accès aux données »
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… et opportunités
• Appréhender volume et « dynamicité » des données grâce aux technologies big data
• Se focaliser sur la valeur d’usage grâce à l’élas?cité des ressources sur le cloud
• Favoriser l’émergence de nouveaux modèles économiques avec une approche low-‐cost
« Transformer la donnée fossile en énergie durable ! »
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LES PLATEFORMES OUVERTES DE DONNÉES – VERS L’OPEN DATA V2
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Acquisi%on des données • Simplicité et ouverture
§ pas de limite de sources pour la collecte (formulaires, SI, crowdsourcing, objets connectés)
§ connecteurs applica?fs et « temps réel » (APIs, web services, bus applica8fs en mode « push »)
• Automa%sa%on et sécurisa%on § traitement automa?que des fichiers de données
(csv, shapefiles, SGBDR, XML, … – ESRI exports, KML, OSM, GTFS, INSPIRE ...)
§ sauvegarde des profils de collecte et versioning (simplifica8on des mises à jours, rapports d’alerte, traçabilité)
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Prépara%on des données • NeVoyage et normalisa%on
§ Transforma?on (nommages, typage, fusions …)
§ Normalisa?on (référen8els géographiques, sta8s8ques, mé8ers …)
• Enrichissement § ajout de descrip?on et méta-‐données
(traduc8ons ...)
§ ajout de nouvelles données (linked data, consolida8ons, géocodage, reverse-‐geocoding ...)
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Publica%on des données • Trouver les données
§ naviga?on interac?ve (faceHes, graphiques, cartes, tableaux, intégrée dans les portails)
§ fonc?on de recherche de données performante (directement dans les données, contextualisée, avec fonc8ons avancées)
• Réu%liser les données § fichiers composés dynamiquement
(formats originaux, csv, xml, kml, Json, OSM, …)
§ Publica?on et monitoring d’accès dynamiques sous différents standards possibles (Opensearch, OAI, Rest-‐Json, WFS … API keys, analy8cs …)
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EXEMPLE DE VALORISATION « ASSISTANT URBAIN »
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L’applica%on actuelle
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Les perspec%ves d’usage
L’assistant urbain Une envie, ici et maintenant
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EXEMPLE DE VALORISATION « UTILITIES / TRANSPORT / E-‐SANTÉ »
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Smart metering
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Plateformes de services
• Casser la log ique systéma?que de progicialisa?on des services
• Opérer des hubs ouverts de données pour s?muler des services logiciels innovantes
• Favoriser le branchement d’applica?on à forte valeur ajoutée (calcul prédic?f, crowdsourcing …)
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EXEMPLE DE VALORISATION « CROWDSOURCING »
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Capter l’informa%on sur le terrain
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Systèmes d’alertes basées sur la concordance de signaux faibles sur le terrain
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VERS LA NÉCESSAIRE MISE EN RÉSEAU DES DONNÉES
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Smart ci%es Internet of things
Ecomobility
Geomarke%ng
Smart metering
M2M
Dans un futur de services intelligents
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Les plateformes ouvertes de données …
• Full-‐featured solu%on § Data easy procurement (preloaded open content, data connectors …)
§ Data API publishing
• Scalable pladorm § Cloud-‐based (mutliclouds data storage, new genera8on ETL…)
§ Big data technologies (MapReduce, Hadoop …)
• Low-‐cost approach § Pay-‐as-‐you-‐use (SaaS model, bundles based on data volumes + add-‐ons…)
§ Business oriented (pricing designed for networks models e.g. u8li8es)
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… cons%tuent le socle d’une nouvelle gouvernance de l’informa%on