Big Data, Intelligence Artificielle, Data Analytics …
Quand on évoque les sujets autour de la Data Science, du Big Data et de l’Intelligence Artificielle, on se rend compte de la multitude de discours, de concepts qui entourent ces technologies. Difficile de trouver une seule et même voix, commune et harmonieuse, d’autant que les experts ne sont pas toujours d’accords sur les questions techniques, les définitions … Qu’est-ce que le Big Data ? A quel moment peut-on parler de ces concepts ? Qu’est-ce qui fait la différence entre le Big et le Smart Data … Les questions sont multiples et engrangent à chaque fois de nombreux débats. De surcroit, elles évoluent très vite, à mesure que les technologies évoluent.Pourtant, lorsqu’on discute avec ces fameux experts sur le sujet, une idée commune revient assez régulièrement. Cette idée pourrait se résumer par : « Le Big Data est un terme galvaudé ! Tout le monde en parle de diverses façons, mais peu de personnes savent vraiment de quoi elles parlent ».
En soi, rien de nouveau, on voit bien aujourd’hui que les termes Data Science, Data Analytics, Big Data, Intelligence Artificielle, Machine Learning sont de véritables buzzwords.
Pourtant, si l’ébullition est aussi forte autour de ces concepts, c’est parce qu’au-delà du débat technologique, on s’accorde en chœur pour dire que les bénéfices d’un point de vue business sont importants : amélioration de la connaissance-client, optimisation des process, augmentation de la productivité et du retour sur investissement…
L’axe stratégique est très important pour les entreprises.
Pas étonnant donc que l’on parle de Big Data à différents niveaux de compétences.
Analyser ses données n’est pas nouveau au sein des entreprises
La révolution que nous vivons est une révolution de la donnée. Cette donnée, si elle est bien exploitée, peut s’avérer être un allié précieux dans une stratégie d’entreprise. Pour autant, n’est pas Data Scientist qui veut !
Les usages des technologies modernes d’analyses de données seraient-ils donc scindés en deux mondes ? D’un côté, les experts qui utilisent ces technologies et de l’autre, les équipes métiers qui en récoltent les résultats ?
Pas si sûr. Analyser ses données n’est pas une activité nouvelle au sein des entreprises. Depuis 30 ans, les professionnels s’approprient les outils de Business Intelligence ou informatique décisionnelle. Le concept de Business Intelligence a même été inventé il y a plus de 50 ans et a évolué à mesure que les besoins des entreprises ont grandi.
Au point de devenir un logiciel-clé, un indispensable au sein des entreprises. Une prise de décision éclairée est une décision désormais pilotée par la data.
Certes, les techniques d’analyses ont bien évolué depuis les années 1980.
Plus particulièrement, les années 2000 et l’avènement du Big Data et du Machine Learning ont changé les règles du jeu. Les données sont devenues plus importantes, plus volatiles, plus variées. Les technologies d’analyse ont donc évolué et l’on a vu émerger le Data Scientist aka THE super expert et super héros de l’analyse de données !
Aujourd’hui, c’est lui qui met en place des analyses de données prédictives, qui reposent sur des technologies Big Data et Intelligence Artificielle.
En parallèle, l’intérêt porté par les équipes métiers et opérationnelles dans l’analyse de données moderne est important. Ces dernières ont bien compris les opportunités de croissance qu’offrent le Big Data et le Machine Learning.
Conceptualisé par Gartner, ce nouvel acteur de l’analyse de données moderne, ce non-expert des technologies modernes porte un nom : le Citizen Data Scientist.
« Citizen Data Scientist » : ce pont entre l’analyse de données traditionnelle et les techniques avancées du Data Scientist
Selon la definition du Gartner, le Citizen Data Scientist est « a person who creates or generates models that use advanced diagnostic analytics or predictive and prescriptive capabilities, but whose primary job function is outside the field of statistics and analytics. »
Le Citizen Data Scientist est donc un profil hybride, à cheval entre le métier et l’analyse de données qui crée des analyses prédictives. A ceci près que Gartner ajoute que ce profil ne vient pas du monde de la statistique ni de l’analyse de données.
Le Citizen Data Scientist est un non-expert de la donnée. Le Citizen Data Scientist n’est pas un statisticien. Le Citizen Data Scientist est tout le monde. Il est nous tous. Il sait manier de nouveaux outils d’analyse de données puissants pour les appliquer à ses problématiques opérationnelles.
L’analyse de données, n’est donc pas divisée en deux. Il n’y a pas d’un côté les experts Data Scientist qui ont accès aux technologies les plus modernes et d’un autre côté les autres, cantonnés aux statistiques traditionnelles, anciennes.
Non, les technologies de pointe d’analyse de données ne sont pas réservées à une élite technologique
Chez Invenis, nous sommes convaincus que la Data Science n’est pas réservée aux experts.
Et que ces nouvelles technologies doivent être accessibles au plus grand nombre. Que leur usage soit simplifié. Démocratisé.
Chez Invenis, nous pensons que c’est en travaillant ensemble que toute l’équipe Data parvient aux meilleurs résultats d’analyse. Que ce travail d’équipe permet de capitaliser sur toutes les compétences de tous les professionnels qui interviennent dans l’analyse de données.
Le Citizen Data Scientist réconcilie toute l’équipe Data (Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, Business Analyst…). Sa vision et ses nouveaux outils offrent de l’agilité, de nouvelles perspectives et une dimension opérationnelle et rapidement exploitable de l’analyse de données.
Nous avons créé Invenis, un logiciel de Business Intelligence qui repose sur des technologies Big Data et Intelligence Artificielle, avec comme objectif de rendre la Data Science accessible au plus grand nombre. De rendre l’analyse de donnée moderne universelle. De proposer des analyses prédictives, des analyses presciptives, des recommandations, au plus grand nombre, en toute simplicité.
Nous permettons à toutes les équipes opérationnelles qui ont besoin d’analyser leurs données pour piloter leur activité, de collaborer avec leur équipe Data et de s’approprier des technologies de pointe afin de les rendre opérationnelles, simplement et rapidement.
Alors, prêts à devenir les super héros de vos équipes Data ?
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