Analyse de Big Data en Entreprise: découvrir les véritables experts sur un sujet donné

Article de Sinequa apparu dans Big Data Info

Le Big Data nous a raconté de belles histoires ces dernières années. Parmi celles qui nous ont le plus marqués, le Big Data en entreprise : ou quand ces sociétés multinationales se mettent à chercher de l’information pour découvrir de l’expertise et des réseaux d’experts dans leur écosystème.

« Qui a gardé une trace de ce dossier ? », « comment trouver un expert sur une nouvelle technologie ou sur le prochain produit innovant? ». Ce sont des questions d’une difficulté surprenante auxquelles se confrontent les entreprises quand leur expertise est étendue au niveau mondial dans leur organisation ou à travers un réseau de partenaires. Et c’est bien là où les technologies du Big Data jouent un rôle déterminant.

Identifier les véritables experts au sein d’une organisation nécessite bien plus que des informations de ressources humaines du type CV, profils LinkedIn ou extraits de bases de données des collaborateurs… Comment faire alors ? La réponse est simple : c’est au fruit que l’on juge l’arbre !

Pour trouver les véritables experts et pouvoir, par exemple, répondre dans les délais à un appel d’offres, les entreprises doivent étudier leurs travaux, leurs publications, leurs rapports de projets, les données RH et ERP et beaucoup d’autres données structurées. Mais qu’en est-il des données non structurées ? Que se passe-t-il quand un composant chimique apparaît sur les rapports sous forme d’un nom générique, d’une marque, d’un terme scientifique ou même d’une structure moléculaire ? Comment faire le rapprochement et consolider toutes ces données?

Un large spectre d’entreprises a mesuré les gains considérables que peut apporter une recherche  fructueuse (et parfois même une seule !) de ce type. Elles l’ont compris et ont adopté avec succès l’analyse de leurs données d’entreprise pour trouver les véritables experts. Ces derniers pouvant contribuer avec leurs différents points de vue, chacun selon son domaine d’expertise. Ces entreprises deviennent plus agiles grâce au Big Data : la coopération de leurs équipes devient plus fluide et rapide, elles peuvent rapidement constituer les meilleures équipes pour un projet innovant ou pour répondre au besoin d’un client. C’est le cas du géant de l’industrie pharmaceutique – AstraZeneca, du spécialiste mondial des Hautes Technologies – Siemens et de la grande multinationale de conseil et de services IT- ATOS. Ces entreprises ont choisi Sinequa pour concrétiser leurs projets de « Découverte de Réseaux d’Experts », en partant de leurs données structurées et non structurées, aussi bien internes qu’externes à leurs entreprises. Sinequa les a rapidement convaincus par sa capacité d’analyser toutes ces données en créant une vision globale sur les véritables experts sur un sujet précis.

Pour en tirer davantage de sens et obtenir des résultats plus pertinents, les données sont analysées en utilisant le « Natural Language Processing » (NLP), une solution de recherche avec des capacités linguistiques et sémantiques. La plateforme identifie dans un même espace sémantique, des documents qui traitent d’un sujet mais qui n’utilisent pas forcément les mêmes mots. Par exemple, une recherche sur l’aspirine proposera aussi des résultats sur les termes : Acide acétylsalicylique, acide 2-Acetoxybenzoique, Ecotrine, Acenterine, Acylpyrine, Polopiryna, Easprin, et Acetylsali-cylate. Mieux encore,  les experts sur un même sujet – apportant des expertises similaires ou complémentaires – sont mis en relation.  Non seulement on trouve la « Dream Team » pour relever un défi, mais les personnes apprennent qui de leurs collègues travaillent sur le même sujet et entrent en contact, évitant ainsi des travaux redondants. Cela améliore considérablement la productivité globale de la R&D.

A l’instar d’AstraZeneca et de Siemens, Atos compte des dizaines de milliers de collaborateurs. La SSII a évolué d’une société française de 2 000 personnes pour devenir un acteur global d’environ 90 000 personnes, suite à plusieurs acquisitions dont celle de Siemens Information Systems et de ses 30 000 salariés en 2012 ainsi que de Bull et Xerox ITO en 2014.  Grâce à une plateforme leur permettant de brasser des masses de données structurées et non structurées, ils ont su répondre à la problématique d’identifier rapidement des experts sur un sujet et de constituer très rapidement, une équipe projet efficace. L’enjeu étant ici, la capacité de la SSII à répondre dans les délais à un appel d’offres, à fournir LES spécialistes attendus par un client…

Pour les entreprises avec d’importants projets de R&D ou de grands projets technologiques, trouver l’équipe idéale au bon moment peut avoir des conséquences économiques aisément mesurables. Cela leur permet d’éviter les développements redondants et coûteux et de réduire le temps de lancement de nouveaux produits. Le gain de temps sert ainsi à améliorer la satisfaction clients avec un meilleur service et des projets plus rapidement déployés.

Nos différents cas d’usages seront approfondis au Congrès Big Data Paris, le 10 mars prochain. RDV au CNIT- salle Goethe à 16h30 – pour une session plénière aux côtés d’Atos, à la fois partenaire et client de Sinequa.

Pour une vision d’ensemble, ne manquez pas notre workshop où nous présenterons des démos et cas concrets. Cette session plus intime se tiendra en « salle A » plus tôt dans la journée (11h30).

Pour participer, inscrivez-vous ici.

Au plaisir vous y rencontrer !

L’équipe Sinequa.

 

 

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[Webinar Sinequa - Big Data Paris 2015] Big Data Analytics en entreprise : exemples concrets de création de valeur chez deux clients de Sinequa

SAVE THE DATE:  le 20 janvier 2015 à 17h00 

Webinar Sinequa – Big Data Paris 2015 - animé par :

Hans-Josef Jeanrond – VP Marketing chez Sinequa

Comment découvrir des réseaux d’experts dans la R&D complexe et distribuée d’un laboratoire biopharmaceutique ? En analysant 200 millions de documents scientifiques et des milliards d’enregistrements de bases de données !

Comment créer une vue à 360° d’un client à partir de dizaines d’applications d’entreprise contenant les données de plus de 20 millions de clients ? En indexant les bases de données de ces applications et en restituant une synthèse facilement lisible en moins de 2 secondes !

Les défis sont de taille dans les deux cas. Pourtant, les deux entreprises ont prouvé que leurs projets dégageaient des ROI atteignant plusieurs dizaines de millions d’euros.

 

Curieux d’avoir les réponses détaillées à ces deux questions ? Soyez au RDV !

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Mission Big Data de Boston à New York

Du 14 au 21 septembre, Alexandre Bilger et Xavier Pornain se sont envolés vers les Etats-Unis pour une mission « Big Data, simulation numérique » organisée dans le cadre du programme « Ambition PME » qui vise à accélérer le développement des PME françaises innovantes à l’international.

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Au programme, coaching pour mieux appréhender les spécificités juridiques et marketing américaines, découverte de l’écosystème local, networking et pitch de la solution Sinequa à la Data Innovation Night de Boston et à la Data-Driven NYC de New-York.

« La CCIP [qui est avec Systematic, à l’initiative de ce voyage] nous a approchés à l’occasion du salon Big Data Paris pour nous proposer de faire partie de cette délégation de 7 start-up françaises voyageant de Boston à New York pour prospecter le marché américain.  En tant qu’un des leaders français dans le domaine du Big Data et ayant déjà de nombreux clients à l’international, nous n’avons pas de doute sur le fait que notre technologie est suffisamment mature pour répondre aux attentes de géants américains tous secteurs confondus. Pour nous, ce voyage a donc surtout été l’occasion d’affuter notre discours pour mieux prendre en compte les codes américains et surtout de décrocher des rendez-vous d’excellent niveau avec des personnes décisionnaires de grands comptes américains » explique Xavier.

Les réactions ont été extrêmement positives vis-à-vis de la solution Sinequa. Les entreprises rencontrées, des géants du domaine de l’assurance, de la banque, ou de l’industrie ont été très réceptifs vis-à-vis de la technologie de Search et d’Analyse du Big Data en temps réel de Sinequa. Ils ont une excellente compréhension des problématiques sur lesquelles nous travaillons et voient tout à fait comment nous pourrions leur être utile.

Cette initiative nous a donc permis en une semaine de valider le potentiel de notre solution sur ce marché et nous fait faire un pas de plus vers une implantation future aux Etats-Unis.

 

 

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En route vers le Big Data !

Le Big Data… On en entend tellement parler ces derniers temps qu’on en serait presque écœuré. Cela me fait penser à cette publicité pour un fastfood où une vieille dame pose la question magique « Where is the beef ? » * en scrutant son (petit) hamburger dans un pain énorme. La question est depuis entrée dans la langue courante anglaise, jouant même un rôle décisif en politique aux Etats-Unis l’année de la parution de la publicité.

Alors, où est donc le « beef » dans le Big Data ?

Soyons réalistes et n’essayons même pas de donner une définition du Big Data. Si vous avez des données en quantité suffisante et suffisamment hétérogènes pour qu’elles vous posent problème alors même que ces données pourraient être utiles à votre organisation : dites-vous que c’est du Big Data.

Y a-t-il vraiment quelque chose à tirer de ce Big Data ? Comme d’habitude, la réponse est « ça dépend ».

Ça dépend des données que vous avez collectées, de la personne qui pose la question, du contexte… Toute collection de données ne vous rendra pas riche – de même que tous les outils de gestion et d’analyse ne vous permettront pas d’en tirer profit.

Une chose est sure à propos du Big Data, c’est qu’il n’est pas structuré. Environ 80% des données d’une entreprise sont sous forme de texte, autant dire, hors de portée des applications d’entreprise (ERP, CRM, Bi, etc.).

Pour tirer du sens de ces données textuelles, un outil doit être capable « de comprendre » du texte dans différentes langues, en allant au-delà d’une recherche de mots clés ou du repérage de metadata. Enfin, la capacité à créer de la valeur grâce au Big Data dépend bien entendu de l’environnement de chaque entreprise.

Sur des projets de création d’une vue à 360° du client dans le domaine de la Banque et des centres d’appels d’opérateur télécom, nos clients obtiennent des ROI allant de 10M à 60M$ par an.

Si vous souhaitez en savoir plus, consultez la présentation « Where is the Beef ? Drilling through the hype to get real value” présentée lors de Sinequa Search Solutions le 8 octobre 2013 à Paris (à télécharger ici).

*Où est la viande ?

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Congrès Big Data Paris 2013 – Interview d’Hans Josef Jeanrond

Lors du congrès Big Data 2013 qui s’est tenu les 3 et 4 avril, Hans Josef Jeanrond, Directeur Marketing de Sinequa, a présenté l’intérêt des solutions de search et  des plateformes d’Accès Unifié à l’Information pour traiter et valoriser les données non structurées contenues dans le Big Data.

Retrouvez l’interview :
Big Data 2013

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