L’heure est venue de concilier BI et data science pour tirer parti du Big Data en entreprise.

Par Florent Voignier, Président et cofondateur d’Indexima

Le volume mondial de données double tous les trois ans. À ce rythme, ce sont 2,5 quintillions de bytes de data qui sont générés chaque jour[1]. Alors cauchemar ou opportunités sans fin pour les entreprises ?

Comment en effet collecter, trier, analyser et exploiter des milliards de données à l’époque du zero time-to-data ? Une exigence du temps réel imposée par les consommateurs et qui, pour les organisations, constituent un enjeu critique de compétitivité. Loin de s’opposer, la Business Intelligence et le Big Data s’avèrent au contraire l’équation gagnante dans un monde où tout s’accélère.

Aujourd’hui, toute direction informatique se trouve confrontée à un challenge de taille : comment simplifier et accélérer leur chaîne analytique et BI ? Difficile en effet d’allier simplicité et rapidité dès lors qu’il s’agit d’analyser des milliers voire des milliards de données éparses de formats différents issues de sources elles aussi très différentes. Il n’est alors pas rare d’obtenir des délais d’attente de plusieurs semaines. Un temps d’attente toutefois incompatible avec les besoins métiers et les exigences des consommateurs.

Le défi de l’analytique instantané

Prenons l’exemple du secteur bancaire aujourd’hui entièrement disrupté par le digital et les nouveaux acteurs « hyper agiles » et data-centric du marché que sont les Fintechs, les banques 100 % en ligne… Les banques classiques n’ont alors d’autre choix que de se transformer à vitesse grand V. Néanmoins, elles possèdent un atout de taille face aux jeunes pousses du secteur : leur historique client. Un avantage toutefois associé à une problématique majeure : comment restituer de manière instantanée, et à travers des outils hétérogènes tels que Power BI, Tableau, Excel, MicroStrategy ou Qlik, des milliards de données auprès de centaines voire de milliers de traders et collaborateurs dans le monde ?

Seule une approche unique basée sur une technologie d’indexation combinée à du Machine Learning peut permettre d’y parvenir. La promesse de la simplicité, de la sécurité et d’un gain de temps conséquent. Et surtout la garantie d’une BI en mode zero-time-to-data.

Démocratiser la data science en entreprise

Aujourd’hui, deux grandes forces motrices s’exercent autour de la donnée. La première repose sur le concept du Big Data qui s’est développé et accéléré ces dernières années, favorisant de nombreuses avancées dans la Business Intelligence. La deuxième concerne le développement du Machine Learning et de l’intelligence artificielle, utilisant des algorithmes pour travailler sur des modèles prédictifs. Deux sujets qui habituellement nécessitent des expertises différentes, faisant intervenir des personnes spécialisées dans chacun de ces deux domaines.

Mais désormais, il est temps de réunir ces deux mondes afin de rapprocher l’analyse des données et des algorithmes de data science dans un même Data Hub et avec le même langage SQL. Pourquoi ? Parce qu’en démocratisant la data science, les entreprises deviendront beaucoup plus agiles. Il ne sera alors plus nécessaire d’être un expert dans ce domaine, les outils prédictifs seront alors à la portée de tous. À la clé : une capacité de prédiction très poussée. Il sera par exemple possible d’effectuer des prédictions d’achat à partir de la simple analyse du ticket caisse, de prédire le nombre de désinscriptions à un service ou le nombre de transactions frauduleuses. Grâce à un accès plus facile à la data science, les organisations seront ainsi davantage en mesure de proposer le bon produit au bon moment. Un atout concurrentiel majeur pour proposer la meilleure expérience utilisateur.

La BI et la data science en réponse aux nouveaux défis du Big Data

Mais les enjeux marketing et de fidélisation client ne sont pas les seuls à guider la stratégie de l’entreprise. Au-delà de l’aspect commercial, c’est toute la chaîne de décision qui se trouve simplifiée, accélérée et valorisée. Des prises de décision plus rapides mais surtout plus pertinentes à tous les niveaux de l’entreprise. Imaginez l’avantage que vous aurez face à vos concurrents si, non seulement, vous êtes capables d’adresser la même forte volumétrie de data qu’eux mais que vous en tirez une valeur ajoutée bien supérieure ?

Voilà comment répondre au défi du Big Data. Voilà ce que permet l’alliance BI, Machine Learning et Intelligence artificielle ! Comment ? En donnant un accès simple, efficace et rapide à la data science via les applications analytiques plus largement utilisées en entreprise. De cette manière, l’IT pourra alors dépasser les silos internes et devenir le premier business partner des métiers. Une étape qui résonne comme la clef de la réussite de la transformation digitale de toute l’entreprise.

Biotopia, partenaire innovant des entreprises du secteur bio, viendra témoigner lors de l’atelier La guerre des mondes n’aura pas lieu : comment concilier BI et data science ? Rendez-vous lundi 11 mars à 11h30 en salle B pour mieux comprendre comment rendre possible la data science à partir d’une solution de BI .

[1] Source : Le Big Data, 2018 – https://www.lebigdata.fr/chiffres-big-data

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