Big Data : la donnée est un levier de croissance

Place aux Datasciences

Une inauguration du Big Data Paris 2018 en présence de Mounir Mahjoubi, secrétaire d’Etat au Numérique qui a laissé place à divers temps forts : du règlement ePrivacy et GAFA aux multi-tenants Hadoop, du Facial Coding au datalake, de la place de l’humain au Big Data dans l’écosystème Blockchain, des datascientists aux mathématiciens et statisticiens, de l’IoT, IA à la cybersécurité…

Cette édition montre une vraie accélération « nous sommes ravis d’avoir cette interaction avec nos clients. Si l’accélération est massive, elle a déjà été prise il y a plus de 18 mois sur le marché français. Aujourd’hui, côté tendances, les clients s’intéressent au Big Data, mais aussi au Cloud, aux Datasciences, Machine Learning, IA », souligne Denis Fraval-Olivier, Sales Engineering Manager EMEA South chez Cloudera.

De même pour SAP, « l’intérêt au Big Data est très fort parce que les technologies le permettent ». L’engouement pour la donnée est réel « on ne fait pas de la donnée pour de la donnée, on fait de la donnée pour avoir de l’information et pour cela, on procède à de l’analyse ».

Dataïku, éditeur de la solution d’analyse prédictive tout-en-un Dataiku DSS, confirme par la voix de Florian Douetteau, PDG et cofondateur « déployer des technologies comme l’IA et le Deep Learning est crucial pour l’agilité et la compétitivité des entreprises » et en 2018, « notre objectif est que ces technologies soient encore plus simples à utiliser en donnant aux utilisateurs les moyens de travailler plus rapidement et intelligemment ».

Et d’ajouter « les DSI se structurent et les équipes analytiques sont embarquées avec les métiers pour construire de la valeur ».

Start-up : France à l’honneur

Machine learning, Analytics, Intelligence artificielle …  Les startups françaises sont à l’honneur au sein de cet espace dédié aux innovations, au digital et aux datas.

Parmi ces start-up dynamiques, on peut évoquer AfterData qui met disposition des métiers des moteurs de prévision en éliminant toutes les contraintes techniques, Datakalab, laboratoire conseil en neuromarketing, qui mesure les émotions des consommateurs à l’aide d’outils issus des neurosciences, Geotrend qui développe une plateforme digitale de Business Discovery s’appuyant sur des technologies de Web Crawling, Cloud Processing, IA et Dataviz, ou bien encore Case Law Analytics spécialisée dans l’IA et le risque juridique, et Social Intelligence, experte du Machine Learning et Marketing Client, qui développe une plateforme de marketing prédictif dédiée à la connaissance client. L’objectif étant pour chacun d’offrir une expérience client unique et réussie.

Penser Data préparation

Les opportunités et problématiques liées au Big Data sont nombreuses. Big Data Paris 2018 a permis de voir le Big Data comme un atout. Pour Informatica, l’accès aux données s’est démocratisé, « le rapport de la donnée a changé avec le temps. Avec les nouvelles technologies, stockage et accès plus rapide, tout le monde est à la fois producteur et consommateur de la donnée » commente Edouard Guérin, expert Big Data chez Informatica.

Le volume des données augmente et les cas d’usage se multiplient. « Informatica propose des solutions dédiées au Big Data qui permettent de construire des datalakes et de gérer le Système d’Information dans sa globalité pour avoir une vision d’ensemble des données ». C’est à ce moment que le Data Catalog prend toute sa force « pour faire une cartographie des données afin de savoir ce qui existe dans le SI ».

Comment gouverner les données ?

Côté analytics, Microstrategy propose une plate-forme reposant sur un metadata unifié « pour garantir la cohérence et la gouvernance de la donnée » précise Jean-Pascal Ancelin, Vice-président Europe du Nord chez MicroStrategy.

Et d’ajouter « notre carte de l’Intelligent Enterprise montre que l’entreprise est influencée notamment par les réglementations, les concurrents, les technologies, les influenceurs, les acteurs. Notre plate-forme prend en compte les contraintes des clients et répond aux besoins de l’entreprise »

Comment accélérer les initiatives datas ?

Place aux technologies et propositions de valeur, à l’accélération des  initiatives datas, l’implication des métiers, l’IA et la mise en production. Saagie, start-up de la French Tech créée il y a 4 ans, fournit une « réponse simple pour analyser les données internes et externes et intégrer de l’IA dans les processus métiers » explique Arnaud Muller, CEO, le tout, en s’appuyant sur la construction d’un moteur de Data lab. « Tous les composants fonctionnent de manière cohérente et unifiée pour que les clients bénéficient de ce moteur avec la maintenance et le support, accélèrent leur stratégie et passent des cas d’usage à l’industrialisation ».

Pas de  doute, les métiers s’approprient de nouvelles manières d’appréhender la donnée « Chez Saagie, le Datalab pilote vers la production industrialisée, le passage à l’échelle avec les métiers et la direction informatique ». Véritable pont entre les métiers, le Datalab, nouveau pôle de compétence, et les DSI, « pour que l’ensemble fonctionne, il faut fédérer ces trois entités ».

Impulser l’Intelligence Augmentée

La stratégie Qlik se focalise « sur la donnée, la plate-forme et l’analytique » souligne Stéphane Briffod, Presales Director France, Africa, Middle East, Israel, Greece, Turkey. Les données sont partout « la valeur se trouve au croisement de toutes les données (Twitter, marketing, CRM…), c’est pourquoi nous utilisons l’Intelligence Augmentée au sein de notre plate-forme Qlik Sense, qui se situe entre l’intuition humaine, le Machine Learning et l’IA au service de l’utilisateur ».

Côté data préparation, il faut profiler les données et leur donner des indicateurs, sans omettre ensuite l’aspect consommation de l’information puis l’utilisation. « La valeur de la donnée se situe dans l’exploration et la compréhension des données ».

Travailler la donnée

Chez SAP, pour rappel, l’analyse de la donnée est historiquement liée au rachat de Business Objects « aujourd’hui, si un virage se fait avec le Cloud, SAP prend ce virage tout en continuant à valoriser le patrimoine existant lié au on premise » précise Sylvie Marnoni, Consultante Analytics, SAP France.

« Les équipes R&D travaillent sur l’innovation et la data visualization mais aussi sur la connexion et la gouvernance du patrimoine », en d’autres termes, il s’agit de « connecter le Cloud à des données on premise, c’est ce qu’on appelle la BI hybride ».

On ne peut parler de l’événement sans évoquer l’importance de la brique prédictive SAP à savoir « Leonardo qui permet de travailler la donnée pour la comprendre et prédire ». Ici, on parle d’auto apprentissage à partir de données historiques pour faire de la prévention.