A quoi sert la data, pourquoi votre entreprise doit l’analyser et s’en servir comme vecteur de croissance ?

Nous allons parler des avantages que peut apporter la data à une entreprise, et on peut vous dire qu’ils sont nombreux !

Reposons les bases. Dans un monde où internet prend beaucoup de place, on assiste à deux accélérations technologiques parallèles :

une explosion des données produites

des capacités spectaculaires à stocker et à traiter cette data

Cette explosion de données est issue de la multiplication des sources. Les réseaux sociaux, les objets connectés, les données météo et pleins d’autres générateurs de données sont des véritables mines d’or pour les entreprises.

Lorsque ces données riches sont collectées et stockées, elles peuvent apporter des avantages énormes aux entreprises si elles arrivent à être bien interprétées. C’est là que la Data Science entre en scène !

Comment gérer un flux aussi important de data ?

Cette Data est aujourd’hui trop volumineuse pour être stockée de manière centralisée, et en particulier à cause de coût et du manque de puissance de ses technos. On assiste alors à une véritable prise de conscience qui a poussé beaucoup de chercheurs à se pencher sur le sujet et qui a conduit à l’émergence de technologies pour répondre à cet énorme flux de données.

Comme par exemple l’infrastructure HDFS (Hadoop Distributed File System) qui est un système de stockage vraiment adapté à la Big Data, capable de garder des téra voir des péta de données. Toute cette data est stockée à trois emplacements pour éviter tous risques de perte de données.

On retrouve aussi Spark, techno de traitement distribuée de données beaucoup utilisée par les experts data ! L’idée de ce framework est de faciliter le travail des développeurs et que n’importe quel dev puisse traiter cette donnée de manière transparente sans que ce soit beaucoup d’efforts de code derrière. Spark va faire toutes les optimisations, tous les calculs et va répartir les commandes correctement de manière extrêmement rapide. On peut aussi trouver une bibliothèque d’algorithmes pour le Machine Learning. C’est un peu le couteau Suisse de l’expert data.

La bonne conception de ces plateformes permet d’éliminer bon nombre de problèmes liés à la mise en œuvre de la Data Science. Ça aide aussi les entreprises à changer les données collectées en informations exploitables plus efficacement et rapidement.

À quoi ça sert concrètement ?

Une fois que les entreprises ont entièrement acquis la capacité de traiter de gros volumes de données, la question qui suit est : Qu’est-ce que je peux faire aujourd’hui que je ne pouvais pas faire auparavant, ou Que pourrais-je faire mieux qu’avant ?

Beaucoup d’entreprises ont fait de la Data Science une priorité et investissent beaucoup dans ce domaine.

Ces équipes d’experts vont donc exploiter ces données pour améliorer les produits et services des entreprises et ainsi leur permettre d’obtenir un avantage concurrentiel. Comment ?

En comprenant les habitudes et attentes des clients et pouvoir proposer des services plus personnalisés et des offres adaptés à chaque typologie en fonction des résultats offerts par cette Data. Les entreprises pourront alors prendre de meilleures décisions et améliorer leurs performances vis-à-vis de la concurrence en anticipant leurs actions pour atteindre leurs objectifs.

C’est tout beau tout rose non ?

Est-ce possible de tout prédire avec la Data ?

Olivier Yoo, Data Analyst vous explique sa vision des choses à travers cette interview :

« Il a beaucoup d’entreprises qui ont encore cette illusion du fait que la Data et le Machine Learning c’est magique et qu’on peut tout faire à partir de rien. Potentiellement oui, on peut tout prédire. On peut créer un modèle qui va prédire quelque chose à partir de n’importe quelles données mais il y aura un risque qu’il le prédise très mal et c’est là tout le rôle des métiers de la Data : savoir à quel moment et à quel seuil, on estime que le modèle prédit bien. »

Autre conseil : attention ! Bien qu’on puisse prédire beaucoup de choses avec la Data, il ne faut pas s’éloigner des sujets qui sont au cœur de son business. Il faut se concentrer et penser la roadmap Data autour des processus structurants de l’entreprise.

Et si on parlait recrutement ?

Les besoins des entreprises en data scientists sont en forte croissance !

Sur un marché tout nouveau et en pleine expansion, la demande dépasse largement l’offre et les entreprises qui ont absolument besoin de ces experts, se les arrachent. On est en train de passer sur le même modèle de recrutement que pour les devs !

Le recrutement de talents est un obstacle auquel les entreprises sont confrontées car ces profils se font rares !