Infrastructure Big Data et Profilage Client: Cas d'Orange Cameroun
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- Nombre de pages108
- PrésentationBroché
- Poids0.171 kg
- Dimensions15,2 cm × 22,9 cm × 0,7 cm
- ISBN978-3-639-54204-2
- EAN9783639542042
- Date de parution01/11/2018
- CollectionOMN.UNIV.EUROP.
- ÉditeurUniv Européenne
Résumé
Le Big Data se caractérise par 5 V : Volume, Vélocité, Variété, Valeur et Véracité. Chaque jour, les opérateurs de téléphonie mobile produisent d'énormes quantités de données, de différents formats, riches en informations critiques pour la mise en oeuvre d'un pilotage efficace. Ces données, du fait de leur taille et de leur diversité, rendent de plus en plus impuissants les outils décisionnels classiques.
Elles requièrent donc, pour une prise en charge efficace, les outils et techniques du Big Data. Orange Cameroun désirant mettre à disposition de ses managers l'information clé dont ils ont besoin à chaque prise de décision, qu'elle soit stratégique, tactique ou opérationnelle, notre travail a commencé par la conception d'une infrastructure Big Data pour Orange Cameroun et la mise en place d'une infrastructure pilote.
Par la suite, nous nous sommes servis de cette dernière et de la méthodologie CRISP-DM pour détecter les fraudeurs bypass et prédire leur comportement en mettant en oeuvre un outil d'apprentissage artificiel. Nous avons finalement mis en oeuvre plusieurs tableaux de bord permettant de caractériser l'expérience client au travers d'un ensemble d'indicateurs.
Elles requièrent donc, pour une prise en charge efficace, les outils et techniques du Big Data. Orange Cameroun désirant mettre à disposition de ses managers l'information clé dont ils ont besoin à chaque prise de décision, qu'elle soit stratégique, tactique ou opérationnelle, notre travail a commencé par la conception d'une infrastructure Big Data pour Orange Cameroun et la mise en place d'une infrastructure pilote.
Par la suite, nous nous sommes servis de cette dernière et de la méthodologie CRISP-DM pour détecter les fraudeurs bypass et prédire leur comportement en mettant en oeuvre un outil d'apprentissage artificiel. Nous avons finalement mis en oeuvre plusieurs tableaux de bord permettant de caractériser l'expérience client au travers d'un ensemble d'indicateurs.

