Comment cadrer la mise en oeuvre d’une solution de Data Intelligence
Au vu de l’avènement du numérique, les entreprises sont amenées à opérer des changements dans leur organisation pour assurer la pérennité de leur activité. Avec une masse de données reçues et émises de plus en plus importante, les systèmes d’information des organisations peuvent s’avérer insuffisants.
Au sein du processus de gestion de données, une étape primordiale est celle de l’analyse des données. Cette analyse est effectuée au travers de la mise en œuvre d’un projet et le choix d’une solution d’intelligence de la donnée, ou Data Intelligence, discipline de la Data Science. Le flux de données est ainsi mieux exploité afin que l’entreprise puisse étendre ses services ou investissements et construire un avantage concurrentiel. Pour être efficace, la mise en place d’une solution d’intelligence doit être réfléchie et maîtrisée.
S’assurer de la solidité du projet d’intelligence de la donnée
La Data Intelligence se concentre sur l’analyse et l’exploration des données afin d’en tirer des informations concrètes qui seront utilisées pour atteindre un objectif fixé par l’entreprise. Les entreprises peuvent également mener un projet d’intelligence de la donnée pour analyser des données internes (opérations, productivité des équipes, etc.) afin d’ajuster leurs prises de décision. Pour réussir un projet d’intelligence de la donnée, celui-ci doit être construit en fonction des besoins fonctionnels et techniques de l’entreprise. Cela implique de choisir la solution d’intelligence de donnée adaptée à ces besoins.
La conduite du changement est indispensable à la réussite de tout projet de Data Intelligence. Elle implique l’accompagnement des équipes de l’entreprise en mettant à leur disposition tous les outils qui leur permettront de s’adapter aux technologies de l’intelligence de donnée. Cet accompagnement doit être précédé d’une stratégie Data bien définie, afin de mieux maîtriser les enjeux d’un projet de Data Intelligence. La gestion et l’analyse de données doivent être placées au centre des processus internes à l’entreprise.
Pour cela, une bonne communication est indispensable afin de s’assurer que tous les collaborateurs comprennent les raisons du projet et travaillent conjointement pour sa réussite. Il est fort probable qu’une partie des équipes ne maîtrise que partiellement les concepts du Big Data et de ses multiples technologies.
Maîtriser les technologies actuelles pour choisir la solution adaptée
Les différentes solutions d’intelligence de données que peuvent choisir les entreprises se distinguent par leur rôle et leur utilisation, la provenance et le type des données analysées ainsi que leur processus de stockage. Afin de choisir la solution idéale, il faut connaître et comprendre les outils et technologies que chacune implique.
Big Data et plateformes analytiques de Data Science
Aujourd’hui, il existe un grand nombre de technologies Big Data qui permettent de stocker et de traiter de gros volumes de données. Ces technologies, telles que les bases de données NoSQL ou les infrastructures de serveurs comme Hadoop, coexistent au sein d’une plateforme Data Science. Cette plateforme Data Science aux nombreuses possibilités d’application s’inscrit dans une logique d’approche collaborative, en ce qu’elle est accessible à toutes les équipes spécialisées de l’entreprise.
Les solutions d’Enterprise Information Management (EIM)
Les solutions d’EIM, ou gestion des informations d’entreprise, permettent la capture, l’intégration puis le nettoyage des données. L’EIM regroupe différents outils, concepts, processus et méthodes.
Au sein de l’EIM, on retrouve le logiciel MDM (Master Data Management), ou logiciel de gestion des données de référence. Le référentiel MDM comprend toutes les données essentielles (données liées aux clients, aux fournisseurs, aux employés, aux produits, etc.) et permet à l’entreprise de s’assurer de la qualité, la validité, l’intégrité et la traçabilité des données : on parle de gouvernance des données.
Le logiciel ERP (Enterprise Resource Planning) ou progiciel de gestion intégré, permet à toutes les fonctions opérationnelles de l’entreprise d’exploiter une seule et unique base de données. Le choix du type d’ERP et du mode d’hébergement dans l’entreprise ou sur le cloud dépend des attentes et des moyens de l’entreprise.
Un autre modèle d’EIM comprend le logiciel BPM (Business Process Management) ou logiciel de gestion des processus métiers. Les outils du BPM permettent d’améliorer, de réaffecter ou encore d’automatiser les processus métiers de l’entreprise afin d’optimiser leur performance opérationnelle.
La Business Intelligence (BI), ou informatique décisionnelle
La Business Intelligence regroupe un ensemble de technologies qui dirigent le processus d’analyse des données brutes structurées ou semi-structurées, généralement internes à l’entreprise. Ces données sont collectées puis stockées dans leurs formats originaux dans des lacs de données (Data Lake). Ensuite, le processus d’ETL (Extract, Transform, Load) a pour objectif d’intégrer les données dans une base de données, dans un serveur ou dans un entrepôt de données (Data Warehouse), après avoir subi des opérations de nettoyage et de transformation pour les rendre disponibles et exploitables.
Les outils de BI (applications d’analyse de données, logiciels SaaS, logiciels de data mining, data visualization, etc.) permettent d’exploiter des informations utiles à l’accélération et à l’amélioration de la prise de décisions des entreprises. Afin d’être accessibles et compréhensibles, ces informations sont hiérarchisées et présentées grâce à la production de rapports périodiques tels que les tableaux de bord et les reportings.
L’Intelligence Artificielle (IA), une technologie d’analyse ultra-performante
Implantée dans un grand nombre de domaines d’application (photographie, santé, finance, industrie, etc.), l’IA consiste à la mise en œuvre de techniques qui dotent les solutions informatiques d’une certaine capacité cognitive : les machines peuvent imiter une forme d’intelligence réelle.
La technologie d’intelligence artificielle repose sur le modèle du Machine Learning, ou apprentissage automatique. L’objectif du Machine Learning est de donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre, d’agir puis de réagir aux données entrantes, par le biais de programmes informatiques ajustés utilisant des probabilités statistiques et différents types d’algorithmes.
L’IA est par exemple utilisée pour la création de chatbots (logiciels robotisés conversationnels), dotés d’un système d’analyse du langage naturel de haute performance. En tant qu’assistant virtuel, un chatbot analyse et comprend les messages écrits ou vocaux d’un être humain, ce qui lui permet de simuler une conversation relativement simple. Les chatbots sont des solutions permettant d’améliorer l’expérience d’un utilisateur, potentiel client d’une entreprise.
L’automatisation robotisée des processus, de l’anglais Robotic Process Automation (RPA), s’appuie également sur l’intelligence artificielle et le Machine Learning. Elle a pour objectif d’automatiser les tâches répétitives qui nécessitent l’intervention des métiers de l’entreprise.
Recruter des experts en projets et solutions data
La mise en place d’une solution d’intelligence de donnée requiert la présence d’experts pour le développement, la production et la gestion des processus. Selon la solution d’intelligence choisie, des équipes dédiées internes ou externes à l’organisation doivent tester et valider le fonctionnement et la comptabilité de la solution choisie avec les plateformes dont dispose l’organisation.
La Data Intelligence doit ainsi être guidée par des experts en Data Science. Les métiers de la Data Science sont nombreux :
- Chief Data Officer, responsable de la gouvernance des données ;
- Chief Analytics Officer, responsable de l’analyse des données ;
- Data Protection Officer, responsable de la protection des données et du respect des règlements liés aux données personnelles ;
- Architecte Big Data, chargé de la mise en place des infrastructures de collecte et de traitement de données brutes volumineuses ;
- Ingénieur Big Data, chargé du développement d’outils et d’infrastructures nécessaires à l’analyse de données ;
- Data Miner, chargé d’identifier les données pertinentes pour l’organisation ;
- Business Intelligence Manager, responsable des outils d’informatique décisionnelle ;
- Master Data Manager, responsable de la gestion des données de référence ;
- Machine Learning Engineer, responsable du développement et de la production des modèles d’IA et de Machine Learning.
Selon les entreprises et leur organisation interne, le Data Scientist (à ne pas confondre avec le Data Engineer et le Data Analyst) sera chargé de différentes missions issues de tous les métiers de la Data Science.
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