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@xebiconfr #xebiconfr
PMU et Big Data : D’une approche mono projet à une démarche
d’entreprise
Arnaud Etevenard
& Ludovic Perot
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Arnaud ETEVENARD
Responsable IT du programme Client
chez PMU
Ludovic PEROT
Studio Delivery Managerchez Xebia
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PMU : N°2 mondial du pari hippique
Opérateur global du jeux en ligne Opérateur hippique en point de vente
pmu.fr1er site de pari / 3ème site marchand
français12 800 points de vente
9,8 MDS € D’ENJEUX EN 2015
HippiqueHippique Sportif Poker
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Une heure au PMU
100
200 000 300 000
30 000
25 000
400 000700
2 000
Paris hippiquesTransactions élémentaires SICMouvements de compteMains pokerTags Web
Flux d’info mutuelleParis sportifs
Contacts entrants au Service Client
Une heure au PMU
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Big Data – Les motivations
Internalisation des campagnes marketing prospect et le parrainage
• Augmenter la qualité des communications
• Améliorer les ciblages
• Optimiser la réactivité
• … et réduire nos coûts de sous-traitanceLancement du projet Big Data en octobre 2015
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Big Data – Le projet
Comment diminuer le risque associé à la mise en œuvre ?
Les risques
• Big Data : beaucoup de tentatives, peu de succès
Décision : changer nos habitudes
• Architecture technique reposant sur des serveurs banalisés HP
• Une solution logiciel proche de l’opensource (Cloudera)
• Une démarche AGILE avec un budget capé avec XEBIA
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Big Data – Où en sommes nous ?
Août 2016 (11 mois post lancement) :
• Internalisation de l’animation des prospects
effective
Septembre 2016
• Lancement du Big Data Lab
Explorer des pistes de potentiels business
Réaliser des pilotes pour valider le potentiel
Industrialiser les usages / lancer des nouveaux projets
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Big Data – Facteurs clés de succès
• Préparation en amont de l’inventaire des flux de données• Une plateforme technologique adaptée• Une petite équipe pluri compétences (data ingénieur, data
scientist, devops)• Un premier usage défini avec une échéance fixe• Des premières tentatives exploratoires sans enjeu business
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Organisation et changement de conduite
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Une approche collaborative
La conduite du changement s’organise autour de groupes transversaux
et de travaux en binôme
1 macro usage = 1 groupe de travail
Montée en compétence mutuelle (métier et outil) avec rapprochement géographique
Data Owner Data Scientist
LEAD / CONTRIBUTEURCONTRIBUTEUR/LEAD
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Besoins et priorisation
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Des besoins récoltés au sein des différentes directions du PMU…
• Développer l’usage en Point de Vente
• Chantier monétique• Optimisation des équipements
Réseaux commerciaux
• BI international
International
• Rentabilité• BI financier • Faciliter le pilotage de la
performance
Finance
• Jeu responsable• Fraude
Règlementaire
• Croiser les données navigation et transactionnelles
• Communiquer en temps réel• Mieux connaître les clients dans
le réseau
Marketing Client
• Exploiter les traces• Alerting sur des équipements
transactionnels• Indicateurs anticipant l’arrêt
d’une borne
Informatique
… pour un DataLake d’entreprise
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Une trajectoire validée avec une approche de type P&L
Agir sur le revenu
Agir sur les charges
Réseau
On-line
International
Colonne1
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Mieux connaître le comportement permet d’améliorer les usages
Les sujets d’exploration
Développer la disponibilité des
équipement en agissant en pro actif
Identification des usages
Développer le taux de disponibilité
des équipements
Jeu responsable
Détecter en pro actif les comportements de jeu
responsable
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Les sujets autonomes
Construction de dashboard pour les
Titulaires
Analyse de l’utilisation des moyens de paiement
en Point de Vente
Reporting titulaires Chantier monétique BI international
Construction d’un BI international
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Illustration sur la disponibilité des équipements
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Le taux de disponibilité des équipements impactant le chiffre d’affaires du PMU
Valoriser en terme de CA la disponibilité des
équipements
Terminaux
Bornes
Agir sur les équipements transactionnels en priorité
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Une meilleure connaissance de nos équipements
La Modélisation permet de détecter les facteurs discriminants sur les équipements
Les analyses sur les bornes font ressortir les
indicateurs de fonctionnement nominal.
La modélisation permet d’anticiper les pannes en
détectant des signaux faibles
1M€ enjeux (*)
31 j d’activité
4 Bobines
(*) : valeur fictive
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Passer du réactif au pro-actif
Créer un système d’alerting auprès des équipes de Support pour anticiper les pannes
0,9M€ enjeux(*)
29 j d’activité
3 Bobines
Une borne dans un PDV remonte les indicateurs de panne
Envoi d’un e-mail au Support avec les
données du PDV et le risque de pannes lié
aux indicateurs
Alerting envoyé au Support
(*) : valeur fictive
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Passer du réactif au pro actif
Les bornes X sont les
plus fiables
100 000€ mensuel (*) sur les bornes
1 M€ mensuel (*) sur les bornes
Les bornes Y sont les
moins fiables
Déterminer les équipements les plus fiables et les installer dans les PDV les plus critiques en terme de CA (réactif)
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Prochaines étapes : les autres équipements des PDV (Equidia, EIPDV, etc.)
Extension aux équipements non transactionnels
Affiner la modélisation et la criticité des interventions pour optimiser la maintenance
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Des questions ?