L’analyse des données, au coeur de l’entreprise de demain

Par Florian Douetteau, CEO, Dataiku

Alors que les données se multiplient et que les consommateurs prennent conscience de leur empreinte numérique, les entreprises vont très vite faire face à un nouveau un défi : exploiter d’importants volumes de données en temps réel afin d’optimiser leur réactivité.
C’est le data-analyst, dont la place dans l’enteprise est en pleine mutation, qui peut relever ce challenge, à condition que son rôle se rapproche de l’opérationnel. Agir sur le churn une fois qu’il est prédit, agir sur les machines quand elles montrent des signes de faiblesse, éviter les fraudes en analysant les comportements clients : hors de son antre, le data-analyst sera en première ligne pour permettre à son équipe de tirer avantage du Big Data.

Données en temps réel et automatisation : le nouveau quotidien des analystes
Prédire les évènements futurs aura été la principale préoccupation des entreprises ces dernières années, bien plus que l’étude du passé. C’est là la force du temps réel. Mais c’est un réel défi, car les données affluent par milliers à la seconde : c’est à la réactivité que se mesure la performance, à sa rapidité d’ajustement en fonction des évènements que l’on évalue à présent une bonne stratégie. Pour répondre à ces nouvelles exigences, il ne suffira pas de se doter de profils qualifiés en analyse des données. Il faudra également faire évoluer l’action des équipes d’analystes, leur attribuer un rôle en première ligne, les faire entrer au cœur de l’action de l’entreprise.
Jusqu’ici dédiées à l’étude des évènements passés en vue de prédire ce qui peut se produire, et de transformer en information exploitation les millions de données collectées, les équipes d’analystes verront leur structure entièrement modifiée. L’automatisation des reportings et le machine learning auront raison des tâches répétitives. Les analystes de données disposeront ainsi de plus de temps pour ce qui constitue le cœur de leur métier : la construction de modèles prédictifs basés sur l’observation en temps réel des données et le machine learning. Des modèles qui pourront ensuite être reproduits et appliqués à différents cas de figure. Les analystes adoptent ainsi de nouvelles fonctions au sein de l’entreprise : l’exploration et la modélisation des données, et l’accompagnement de leurs interlocuteurs vers la compréhension de celles-ci.

Les nouveaux challenges : rendre les données accessibles et deep learning
L’apparition du deep learning a de quoi bouleverser la manière dont les data-analysts travaillent. Capables de reconnaître seules des schémas dans la parole ou l’image, les machines soumises au deep learning constituent des alliés pour le data-analyst : leur capacité de calcul rapide permet d’accélérer l’aide à la décision, et se révèle particulièrement utile dans des domaines tels que le ciblage marketing ou la météorologie. Continue reading “L’analyse des données, au coeur de l’entreprise de demain”