Archives des data intelligence - Redstone Partners

Gouvernance des données, comment éviter le chaos?

Armstrong_qp — Sun, 15 Jun 2025 10:17:00 +0000

La gouvernance des données est essentielle pour que les entreprises puissent tirer le meilleur parti de leurs données tout en assurant leur sécurité et leur conformité. Dans cet article, découvrez tout ce que vous devez savoir sur la data governance.

Quel que soit le secteur d’activité, les données sont devenues essentielles pour les entreprises. Toutefois, pour en tirer le meilleur parti, il est primordial de planifier la manière dont elles seront utilisées et de veiller à ce qu’elles soient traitées de manière cohérente dans l’ensemble de l’entreprise.

Cette planification est essentielle pour garantir la sécurité et la conformité avec des réglementations telles que le RGPD, mais aussi pour extraire toute la valeur des données collectées et stockées par l’entreprise.

C’est d’autant plus important à une époque où des technologies comme l‘IA ou le machine learning dépendent entièrement de la qualité des données. La gouvernance des données est déjà l’une des priorités en termes d’initiatives stratégiques pour les organisations de tous les secteurs.

Qu’est-ce que la gouvernance des données ?

En termes simples, la gouvernance des données est un ensemble de principes et de pratiques visant à garantir la haute qualité des données tout au long de leur cycle de vie.

Selon le Data Governance Institute, il s’agit d’un cadre de travail et de réflexion destiné à aider les différents gestionnaires de données d’une entreprise à identifier et à répondre à leurs besoins en matière de data.

L’institut souligne que les systèmes de gestion des données ne suffisent pas. La gouvernance des données repose sur un ensemble complet de règles, de processus et de procédures visant à garantir que ces règles sont suivies de manière cohérente et quotidienne.

Une gouvernance des données efficace garantit que les données sont cohérentes, dignes de confiance et ne font pas l’objet d’une utilisation abusive. La gouvernance des données est de plus en plus déterminante, car les entreprises font sans cesse face à de nouvelles réglementations en matière de confidentialité des données et s’appuient de plus en plus sur l’analyse de la data pour optimiser leurs activités et prendre de meilleures décisions.

Comment est organisée la gouvernance des données ?

Un programme de gouvernance des données bien conçu comprend généralement une équipe de gouvernance, un comité de pilotage qui fait office d’organe directeur et un groupe de personnes chargées de la gestion des données.

Ils travaillent ensemble pour créer les normes et les principes de gouvernance des données, ainsi que les procédures de mise en œuvre et d’application qui sont principalement exécutées par les responsables des données. Idéalement, les managers et certains représentants des équipes métiers sont invités à y participer.

Pourquoi la data governance est-elle si importante?

Les données sont devenues le principal actif de l’entreprise. C’est désormais cette ressource qui détermine le succès ou l’échec d’une organisation. Toutes les entreprises ont entamé leur transformation numérique, mais pour exploiter les données, il est aujourd’hui essentiel de bien les gérer.

Il est donc impératif de mettre en place un cadre de gouvernance des données qui soit compatible avec l’organisation, ses objectifs et son modèle économique. Ce cadre doit déterminer les normes de données requises pour la transformation et répartir les rôles et les responsabilités entre l’entreprise et son écosystème.

Un cadre de gouvernance des données doit soutenir la transformation digitale au sein des différents départements de l’entreprise. Il doit d’abord fournir à la direction un aperçu des données, de leur valeur et de leur impact sur l’entreprise.

En ce qui concerne le département financier, la gouvernance des données garantit la cohérence et l’exactitude des reportings. Les départements des ventes et du marketing, quant à eux, obtiennent des informations fiables sur les préférences et le comportement des clients.

En termes de logistique, la gouvernance des données permet de réduire les coûts et d’améliorer les initiatives d’efficacité opérationnelle grâce à l’exploration des données et à la collaboration au niveau de l’écosystème.

La gouvernance des données a également un impact direct sur la production en permettant le recours à l’automatisation.

Enfin, d’un point de vue juridique, c’est le seul moyen de se conformer à des réglementations de plus en plus exigeantes.

Sans data governance, c’est le chaos

Sans une gouvernance des données efficace, les incohérences entre les différents systèmes d’exploitation d’une organisation risquent de ne pas être résolues. Par exemple, les noms des clients peuvent être répertoriés de différentes manières dans le système de gestion des ventes, dans celui du service logistique et dans celui du service client. Les conséquences sont d’énormes pertes de temps et des clients insatisfaits.

Cela va compliquer les efforts d’intégration des données et créer des problèmes d’intégrité des données qui affectent la précision des applications de business intelligence (BI), de reporting d’entreprise et d’analyse. En outre, les erreurs de données peuvent ne pas être identifiées et corrigées, ce qui nuit encore à la précision de la BI et des analyses.

Quel est l’objectif de la gouvernance des données?

La gouvernance des données offre de nombreuses possibilités. Tout d’abord, elle permet de prendre des décisions cohérentes, fondées sur des données fiables et conformes aux objectifs de l’entreprise.

Cette gouvernance des données permet également de se conformer à des réglementations telles que le RGPD, et d’éviter ainsi des amendes coûteuses. Il est notamment possible de documenter l’origine des données et d’en contrôler l’accès.

D’autre part, elle permet également d’améliorer la sécurité des données en établissant la propriété des données et en donnant à chacun ses responsabilités. Les règles de distribution des données peuvent être définies et vérifiées, notamment celles relatives aux rôles des entités internes et externes.

En outre, la gouvernance des données permet d’accroître le ROI des données quand celles-ci sont achetées à un acteur externe. Pour pouvoir tirer parti des données, il faut les stocker, les conserver, les classer et les rendre accessibles de manière optimale.

Les indicateurs clés de performance (KPI) liés à la qualité des données peuvent être mesurés par rapport à des indicateurs de performance de portée plus globale au sein de l’entreprise.

Le fait que les données ne doivent pas être systématiquement nettoyées ou transformées permet également une meilleure planification des opérations. Des données fiables et standardisées peuvent également être utilisées, ce qui évite de répéter inutilement des tâches fastidieuses.

Grâce à des données de qualité, les équipes peuvent également travailler plus efficacement. Ce ne sont là que quelques exemples des possibilités offertes par la gouvernance des données.

Protection des données, confidentialité et data governance

La protection et la confidentialité des données revêtent une importance croissante. Cela se traduit, par exemple, par l’adoption du RGPD (règlement général sur la protection des données) dans l’Union européenne.

Ce changement dans les mentalités a un impact majeur sur la gouvernance des données. La confidentialité et la protection des données « par défaut » doivent désormais être intégrées dans les normes et politiques relatives aux données.

Cela concerne les données des employés ainsi que les données des clients et des tiers. Le responsable des données d’une entreprise doit également avoir une vue d’ensemble sur la manière dont les données sont stockées, qui y a accès et pour quelles raisons.

Il est essentiel de savoir quand les données personnelles sont traitées et de ne le faire que pour des raisons légitimes et conformément à la législation locale. Cela s’applique à l’environnement de production et de développement.

Vous souhaitez révéler le vrai potentiel de vos données, mieux les organiser, mieux les exploiter ? Vous souhaitez affiner vos prévisions de ventes par rapport à vos marchés et atteindre un meilleur pricing de vos produits, maîtriser le cycle de vie de vos clients actifs et inactifs, anticiper précisément vos dépenses et achats, contrôler au mieux votre trésorerie, fidéliser vos ressources et prévoir l’évolution de votre masse salariale… ? Contactez-nous !

Sponsored by IBM

L’article Gouvernance des données, comment éviter le chaos? est apparu en premier sur Redstone Partners.

Pourquoi l’analyse prédictive est-elle importante pour l’avenir de votre entreprise ?

Mel — Sun, 25 May 2025 10:40:00 +0000

Introduction

L’objectif principal de l’analyse prédictive est de se servir des événements passés pour fournir la meilleure évaluation possible de ce que sera l’avenir.

Dans un environnement économique post-Covid, toujours plus volatil et incertain, de plus en plus d’entreprises mettent leurs données au service de leur croissance en utilisant l’analyse prédictive pour prendre de meilleures décisions stratégiques.

Dans cet article, découvrez ce qu’est l’analyse prédictive et comment les entreprises peuvent tirer intelligemment parti de leurs données pour en faire un atout déterminant et conserver un temps d’avance sur la concurrence.

Quels sont les enjeux de l’utilisation de l’analyse prédictive pour une entreprise?

L’analyse prédictive utilise des données, des algorithmes statistiques et des méthodes de machine learning pour construire des modèles capables d’identifier la probabilité de résultats anticipés sur la base de données récoltées par l’entreprise.

Pour un département marketing, une assurance, un tour operator ou un organisme de recouvrement, être en mesure d’anticiper une tendance ou de prévoir un risque est un enjeu majeur. L’entreprise peut alors prendre de meilleures décisions et modifier sa stratégie pour rester maîtresse de son destin.

Quels sont les secteurs d’activité pour qui l’analyse prédictive est essentielle ?

En termes simples, l’analyse prédictive est une forme d’analyse avancée qui détermine ce qui est susceptible de se produire sur la base de données historiques en utilisant l’apprentissage automatique.

Dans de nombreux secteurs d’activité, les entreprises se servent de l’analyse prédictive pour améliorer la performance de leur organisation.

Analyse prédictive du risque crédit et prévention des fraudes

Dans le domaine de la finance et dans le secteur bancaire, les fraudes et les défauts de crédits coûtent chaque année des millions d’euros aux institutions financières.

L’analyse prédictive peut être utilisée pour identifier les zones de risques potentiels à partir de divers “data points” et classer les clients dans différentes catégories, de la plus à la moins risquée. Concernant la fraude, l’analyse prédictive peut aussi être utilisée pour identifier les transactions qui s’écartent trop du schéma traditionnel et tirer la sonnette d’alarme plus vite.

Analyse prédictive de la maintenance des infrastructures industrielles

Quand une machine tombe en panne, les coûts liés à un ralentissement de la production peuvent largement dépasser le coût d’une réparation. Être en mesure d’intervenir sur une machine avant que celle-ci ne tombe en panne est donc crucial pour tous les acteurs de l’industrie.

L’analyse prédictive peut utiliser des données en temps réel pour prédire avec précision le moment où une machine risque de tomber en panne, ce qui permet à l’entreprise d’y remédier avant qu’elle ne provoque une série de problèmes plus graves.

Analyse prédictive et prévision des ventes

Anticiper les attentes des consommateurs est le rêve de tout service des ventes !

En utilisant les informations recueillies lors de transactions passées, un modèle basé sur l’analyse prédictive des données est capable de faire émerger les tendances de comportement des consommateurs ou des utilisateurs d’une application mobile par exemple.

Il est dès lors possible de leur proposer un produit, un service ou une offre complètement personnalisée au moment le plus propice pour les convertir en acheteurs.

En analysant les données des trimestres passés, l’analyse prédictive sera également d’une grande aide pour générer des insights éclairés sur les les produits et/ou les services qui seront le plus demandés à l’avenir.

Analyse prédictive et marketing

Pour un service marketing, l’analyse prédictive est un outil pertinent pour anticiper le comportement de ses clients et optimiser ses campagnes. En identifiant certains signes d’insatisfaction, il est par exemple possible d’anticiper la perte de certains clients et de corriger le tir rapidement en collaboration avec le service client.

L’analyse prédictive peut aussi être utilisée pour mesurer le niveau de maturité d’un client au sein du tunnel de conversion et déclencher une campagne marketing ciblée pour engager en priorité les prospects à fort potentiel.

Comment fonctionnent les modèles d’analyse prédictive ?

Pour arriver à ce type de résultats, l’analyse prédictive repose sur des modèles qui permettent de générer les informations dont votre entreprise a besoin pour prendre les bonnes décisions.

On distingue généralement trois phases de traitement des données qui sont souvent répétées pour augmenter l’exactitude des hypothèses énoncées.

Le training : c’est la phase de collecte et d’analyse des données. Les facteurs les plus pertinents sont alors identifiés. Par exemple, dans le cas de l’analyse du risque crédit, on prêtera attention à des critères déterminants comme le risque sectoriel ou la santé financière de l’entreprise ou du client en question.

En fonction de ces données collectées et analysées au sein d’un modèle statistique, les clients sont répartis en segments, qui permettent de générer certaines hypothèses.

Le contrôle : c’est une phase qui consiste à vérifier, à l’aide de nouvelles données collectées, la vraisemblance des hypothèses de la phase de training. En fonction des conclusions apportées par l’étape de contrôle, le modèle peut être modifié.

Les pronostics : le modèle ainsi validé permet de générer des pronostics, c’est-à-dire un ou plusieurs scénarios envisageables pour l’avenir.

Pour reprendre le cas de l’analyse du risque crédit, un pronostic peut être la faculté de prédire avec exactitude la probabilité de défaut de remboursement d’une catégorie d’emprunteurs. L’institution bancaire va alors pouvoir les orienter vers un autre produit moins risqué ou leur demander davantage de garanties.

L’analyse prédictive pour générer de la croissance grâce à ses données

L’analyse prédictive est sans nul doute un levier d’excellence pour les entreprises qui souhaitent valoriser leurs données et les mettre au service de la performance de leur organisation. La solution Smart Data et les outils de modélisation des données de Redstone vous permettent de comprendre, détecter, prédire des tendances et tirer des conclusions sur vos résultats actuels et à venir.

Contactez-nous sans attendre pour mettre la data au service de la croissance de votre entreprise.

Sponsored by IBM

L’article Pourquoi l’analyse prédictive est-elle importante pour l’avenir de votre entreprise ? est apparu en premier sur Redstone Partners.

Intégrer le Smart Data et la Data Intelligence dans les processus de décision vente marketing

Armstrong_qp — Sat, 25 Jan 2025 16:07:00 +0000

Le Smart Data et la Data Intelligence sont de formidables leviers d’innovation. La quantité et la qualité des données accessibles qui facilitent la compréhension du comportement des clients se sont en effet envolées. Afin de pouvoir exploiter ces informations tout en évitant des dépenses (souvent importantes, parfois inutiles) dans des systèmes d’information et processus complexes, il convient d’analyser ce nouveau paradigme qui sous-entend des changements à trois niveaux :

Le volume croissant des données échangées

Le volume des données qui s’échangent entre les acteurs continuera à croître rapidement à l’avenir. Aujourd’hui, l’humanité crée chaque jour 2½ exabytes de données, c’est-à-dire l’équivalent de 50 milliards de meubles de classement remplis de documents ! Ce chiffre double tous les 40 mois. De plus, au niveau mondial, les entrepôts de données qui gèrent le stockage, l’indexation et l’accès aux informations consomment environ 3% de l’électricité mondiale. Si les tendances se confirment, ce chiffre approchera les 10% en 2030.

Entre le partage des photos et vidéos, les échanges de mails, les discussions sur Facebook et Twitter, ou les synchronisations des informations business entre différents serveurs, … ces données représentent une aubaine pour les entreprises qui savent les exploiter.

La société américaine Walmart, par exemple, accumule et analyse plus de 2,5 petabytes de données clients chaque heure (soit l’équivalent de 50 millions de meubles de classement remplis de documents). Ces informations lui permettent de structurer des campagnes marketing sur mesure extrêmement précises et très efficaces.

La durée de vie décroissante des données et des produits

La durée de vie des données est en forte baisse, tout comme les cycles de vie des produits. Si l’on attend le retour des sondeurs avant de lancer les nouvelles offres, on risque de rater la vague. Prenons le cas d’une promotion flash lancée par un commerce ; ses concurrents n’ont que quelques jours (voire quelques heures s’il s’agit d’un e-commerce) pour identifier le risque compétitif, planifier et déployer la réponse.

L’immense variété des données échangées

Les données échangées sont de type et de format de plus en plus hétérogènes ; des images, des vidéos, des bases de données, du texte, du son, des documents, … ce qui pose un certain nombre de défis quant à la manière de traiter.

Le premier instinct est de lancer des efforts d’identification, d’extraction et de compilation de données marketing provenant de sources différentes. En effet, nous constatons qu’en moyenne, le nombre de bases de données clients exploitées par des grandes entreprises pour leurs campagnes marketing est passé d’environ 15 il y a quelques années, à plus de 50 aujourd’hui. Ces efforts génèrent des coûts importants pour des retours parfois mitigés. Nous savons que 95% des données disponibles n’aideront pas à améliorer l’efficacité marketing et commerciale. C’est pourquoi le véritable enjeu est d’identifier les 5% qui peuvent avoir un impact.

Utiliser la Data intelligence pour exploiter les données en maîtrisant les investissements

Afin de capitaliser sur le Smart Data tout en maîtrisant les investissements, nous préconisons un processus en 3 étapes :

Mettre le client au centre du dispositif marketing

Définir une longue liste de données que l’entreprise pourrait exploiter en fonction des événements clés de la relation commerciale :

Mobiliser une équipe composée de marketeurs, de commerciaux et de financiers
Cartographier les événements clés de la relation commerciale
Pour chaque événement, identifier les facteurs qui augmentent ou réduisent la propension du client à acheter l’offre
Pour chaque facteur, lister les types d’information et les sources éventuelles des données

Élaborer une stratégie de données

En premier lieu, il s’agit d’identifier toutes les données exploitables, tant internes qu’externes à l’entreprise :

Identifier les données internes (internet, centres d’appel, agences, Direction Financière, …)
Identifier les données hors entreprise
Obtenir les permissions requises pour utiliser ces données
Préciser si les données sont structurées, semi-structurées ou pas du tout structurées
Préciser si les données sont intégrables avec d’autres bases dont on dispose
Obtenir un extrait de ces données pour opérer un POC (proof of concept)

Tester la stratégie Data Intelligence mise en place

Identifier le mix optimal de données à intégrer afin de les exploiter (internes / externes)
Intégrer les nouvelles sources de données (approche manuelle « quick & dirty »)
Identifier puis nettoyer les bases exploitées
Déployer des processus de gouvernance accélérés, adaptés à la vélocité du Smart Data
S’assurer que les dispositifs CNIL et autres règlements concernant la protection des données personnelles sont respectés
Estimer les objectifs business de l’opération
Lancer l’opération, et enfin mesurer les résultats

L’article Intégrer le Smart Data et la Data Intelligence dans les processus de décision vente marketing est apparu en premier sur Redstone Partners.

Databricks : pourquoi c’est une révolution pour la data d’entreprise ?

Armstrong_qp — Thu, 09 Mar 2023 12:27:56 +0000

Pour une entreprise, une des clés de la réussite, c’est aujourd’hui de pouvoir prendre des décisions “data-driven”, des décisions basées sur les données qu’elles génèrent ou qu’elles collectent. La data est stockée à grande échelle, préparée, puis analysée pour essayer d’en tirer des insights et informations pertinentes pour les équipes métier. On optimise ainsi ses prévisions de vente, sa chaîne logistique ou encore la connaissance que l’on a de ses clients finaux.

Pour atteindre de tels objectifs, les spécialistes de la data d’entreprise ont besoin d’outils performants, fiables, rapides et évolutifs. C’est ici qu’entre en jeu Databricks.

Qu’est-ce que Databricks ?

Databricks est tout simplement un outil de gestion des données dans le cloud utilisé par les entreprises pour traiter, transformer, explorer et exploiter de grandes quantités de données grâce à des modèles de machine learning.

Plus encore, Databricks permet de révéler le plein potentiel d’une organisation en combinant les processus de type ETL (extract, transform, load) et le machine learning. Ce qui en fait un outil unique, c’est qu’il combine le stockage et l’analyse de la data.

En lisant le reste de cet article, vous en apprendrez davantage sur le mode de fonctionnement de Databricks.

Comment fonctionne Databricks ?

L’un des importants défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles travaillent sur les grands ensembles de données en silo qu’elles possèdent déjà ou qu’elles achètent, c’est de les stocker dans un seul et même endroit pour les rendre plus facilement exploitables.

Databricks aide ses clients à stocker, nettoyer et visualiser de grandes quantités de données provenant de sources disparates. Il leur permet de travailler sur une plateforme unique pour de nombreuses tâches courantes liées aux données, allant de l’ETL élémentaire à la business intelligence, en passant par le machine learning et l’IA.

Databricks permet entre autres la création de data warehouses dernière génération et la conception de modèles de machine learning, tout en assurant un niveau de sécurité de la data très élevé. Le cœur de la plateforme Databricks se compose de quatre outils en open source intégrés dans un ensemble cohérent et user-friendly, proposé en mode SaaS.

Le cœur de Databricks : Apache Spark

Le cœur de Databricks est Apache Spark, un moteur open source de traitement des Big Data. Spark a eu un impact considérable sur l’industrie du Big Data, en permettant le calcul distribué à grande échelle sur de grands ensembles de données à une vitesse et une précision qui n’étaient pas atteignables jusqu’alors.

DeltaLake

DeltaLake est une couche de stockage open source qui se superpose aux data lakes pour offrir une fiabilité, une sécurité et des performances accrues. Elle est entièrement compatible avec les API Apache Spark et elle permet également d’exécuter des opérations en continu ou par batches successifs.

MLFlow

MLFlow est un outil open source qui gère le cycle de vie des pipelines de données et des applications de machine learning.

Koalas

Koalas aide les data scientists à être plus productifs lorsqu’ils travaillent avec le Big Data, et Apache Spark en particulier.

Les experts data travaillent souvent en langage Python, qui n’est pas nativement compatible avec Spark. De plus, ils sont pour la plupart très attachés à une bibliothèque Python appelée Pandas.

Koalas est une API pour Pandas qui se superpose à Spark. Cela permet aux data scientists de l’utiliser sans avoir à apprendre un nouveau langage de programmation.

Pourquoi Databricks est-il une petite révolution dans le monde de la data ?

La plateforme Databricks combine ces quatre outils open source et les rend disponibles en mode SaaS sur le cloud.

Le package de services rassemble en un seul endroit toutes les fonctionnalités que les outils de base proposent séparément. Elles sont toutes accessibles via une interface SaaS unique et user-friendly. Le résultat est une plateforme capable d’offrir toute la palette des possibilités en matière d’analyse et de traitement des données ; une vraie petite révolution !

Quatre points importants à retenir sur Databricks :

– Databricks est “cloud-native” : l’outil fonctionne avec tous les principaux fournisseurs de cloud ;

– Databricks permet le stockage d’un large éventail de données, y compris les données structurées, non structurées et en flux continu ;

– gouvernance et gestion : Databricks propose des mécanismes de contrôle de sécurité et de gouvernance intégrés ;

– outils de data science : Databricks propose une large gamme d’outils de données opérationnels pour le data management, la business intelligence, l’analyse prédictive, le machine learning et l’intelligence artificielle.

Ensemble, ces couches forment une véritable plateforme technologique unifiée qui fournit tout ce dont un data scientist a besoin pour exploiter de manière autonome les différents environnements, outils et infrastructures qu’il utilise.

Ce qui fait toute la différence, c’est qu’en fournissant un package de services cloud-native qui englobe les outils de base, Databricks contribue à répondre à l’un des plus grands défis des entreprises en matière de données : la fragmentation.

Les environnements, les outils, les pipelines, les bases de données, les API, les data lakes, les data warehouses… il y a des milliers de composantes dans un environnement de données d’entreprise. La véritable valeur ajoutée de vos données ne réside pas dans le bon fonctionnement d’une composante en particulier, mais plutôt dans la création d’un réseau cohérent, homogène et intégré de services de données dans lequel on fait passer la data pour créer une valeur ajoutée nouvelle ou supplémentaire et exploitable par l’entreprise.

Databricks : gardez le contrôle permanent sur vos données

Databricks accède aux données et se charge de leur intégration, mais vous contrôlez où et comment vos données sont stockées.

Une base de données ou un data warehouse ne fait pas que gérer vos données à l’aide de son propre outil de traitement des requêtes, il stocke également vos données dans un format qui lui est propre. Vous ne pouvez donc accéder à ces données qu’en utilisant la base de données ou le data warehouse. Et dans certains cas, une fois que vous y avez placé vos données, vous devez payer pour les récupérer, à chaque requête en somme.

Databricks ne stocke pas les données de la manière dont on le conçoit habituellement. Il y a une subtilité qui fait toute la différence. Databricks accède aux données à partir de leur lieu de stockage (un serveur data en général) et les enregistre dans celui-ci, mais ce lieu de stockage vous appartient. Selon le cloud que vous avez choisi, vos données seront stockées dans Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2 ou Google Cloud Storage, par exemple.

Et Databricks n’exige pas l’utilisation d’un format de stockage de données propriétaire, il utilise des formats open-source, bien qu’il puisse également procéder à la lecture et à la sauvegarde de bases de données. Vous avez le choix.

Le résultat final, c’est que vous avez toujours le contrôle total de vos données. Vous savez exactement où elles se trouvent et comment elles sont stockées. Vous n’êtes pas non plus limité : si vous voulez accéder à vos données sans utiliser Databricks, vous pouvez le faire.

Pour finir, il est important de préciser que Databricks est dix fois plus rapide que les autres ETL. Son installation est non seulement simple, mais il est également très facile à prendre en main.

Le but ultime de Databricks, c’est de fluidifier toute création de projet de machine learning, de data mining ou d’analyse d’énormes volumes de données, tant par l’optimisation de chaque cluster que par la conception du modèle en lui-même par une équipe et sa mise en production.

Vous souhaitez affiner vos prévisions de ventes par rapport à vos marchés et atteindre un meilleur pricing de vos produits, maîtriser le cycle de vie de vos clients actifs et inactifs, anticiper précisément vos dépenses et achats, contrôler au mieux votre trésorerie, fidéliser vos ressources et prévoir l’évolution de votre masse salariale… ?

Atteignez vos objectifs business grâce à l’analyse prédictive et prescriptive.

Contactez-nous !

L’article Databricks : pourquoi c’est une révolution pour la data d’entreprise ? est apparu en premier sur Redstone Partners.

Alteryx : l’analyse des données accessible à tous !

Armstrong_qp — Thu, 26 Jan 2023 15:03:48 +0000

En 2023, collecter et stocker des données n’est plus un problème pour les entreprises. C’est l’analyse de la data qui est devenue un enjeu business. Pour prendre de bonnes décisions, déceler de nouvelles opportunités, trouver ce qui freine votre croissance, révéler le potentiel de vos données est essentiel.

Alteryx est une suite d’outils simple d’utilisation qui utilise la technologie No-Code dont l’objectif est de décomplexifier la collecte et l’analyse des données d’entreprise. Dans cet article, apprenez-en davantage sur Alteryx et découvrez les principales fonctionnalités de cet outil.

Qu’est-ce qu’Alteryx ?

Alteryx est une plateforme d’automatisation de l’analyse des données qui facilite la collecte, la préparation et la fusion des données. Ces dernières sont à leur tour utilisées pour accélérer ou automatiser certains processus métiers, entraîner certains modèles d’analyse prédictive et fournir in fine des insights actionnables pour les managers et décideurs d’entreprises.

La particularité d’Alteryx, c’est de pouvoir combiner et fusionner des données de sources disparates et de nature hétérogène, et de réussir à produire des analyses fines et en un temps très court malgré la complexité. Avec cet outil, les équipes data gagnent un temps fou et beaucoup d’erreurs sont évitées.

« N’importe quel professionnel de la data peut utiliser Alteryx et ses capacités d’IA pour répondre à ses questions. Il s’agit là de notre principal facteur de différenciation : un comptable recourant à notre plateforme, par exemple, n’a pas besoin d’apprendre le Python pour automatiser un processus financier et y appliquer des modèles de machine learning prédictifs. De même pour un commercial qui souhaite connaître les raisons d’une baisse des ventes, ou pour un responsable RH qui veut cerner l’origine d’une hausse du turnover. » » Alan Jacobson – chief data et analytics officer chez Alteryx

L’autre atout d’Alteryx, c’est de rendre les données et les insights accessibles à l’échelle de l’entreprise en rassemblant les fonctionnalités de plusieurs outils dans une même plateforme. Les équipes business ne rencontrent pas de barrière à l’entrée pour générer des insights et les reportings dont elles ont besoin.

Grâce à une technologie de machine learning avancée, tous les collaborateurs peuvent créer des modèles prédictifs sans avoir appris à coder ou sans posséder des notions de statistiques appliquées à la data d’entreprise.

Enfin, Alteryx s’adapte à l’évolution des infrastructures IT de votre entreprise. Il est possible d’étendre les processus analytiques automatisés indépendamment des sources : cloud, “on premises” ou hybride.

Dans quels cas utiliser Alteryx ?

Voici quelques cas d’usage de la plateforme Alteryx.

Automatisation de l’analyse des données

L’un des principaux objectifs d’Alteryx est d’automatiser l’analyse des données. Il automatise le processus de collecte, de nettoyage, de préparation et de fusion d’informations provenant d’une variété d’autres sources disparates. Son fonctionnement est similaire à celui d’un outil SQL ou ETL (ou même de tableaux croisés dynamiques dans Excel), mais de manière plus conviviale (et, par rapport à Excel, de manière plus efficace et moins manuelle). Il peut également fournir des données pour créer des reportings, des graphiques ou des tableaux de bord, généralement par le biais d’un outil de visualisation tel que Tableau ou MicroStrategy.

Préparation des données

Alteryx automatise la collecte, le nettoyage, la préparation et la fusion de données provenant de sources différentes. Cela permet de relier des sources de données qu’il serait autrement difficile, voire impossible, de relier entre elles. L’outil contribue à atténuer ou à éliminer la saisie manuelle et la double saisie dans de nombreux cas, ce qui permet de réduire les entrées et de gagner un temps considérable. Ces données peuvent être interrogées ou manipulées directement dans Alteryx ou peuvent être connectées à d’autres bases de données, fichiers et API, notamment à des outils de visualisation.

Workflows automatisés

Dans la plupart des entreprises, il est souhaitable que certains reportings ou processus soient effectués de manière récurrente. Alteryx permet de créer des workflows qui automatisent ces processus. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des workflows prédéfinis ou créer les leurs. Les workflows automatisés peuvent inclure des clôtures comptables, des réconciliations de données, la mise en place d’un modèle de prévision des ventes, des audits et plus encore.

Modélisation prédictive

Alteryx propose une série de modèles prédictifs pour aider à prévoir les performances futures de l’entreprise et éclairer les décisions business. Cette activité de modélisation peut être utilisée dans un environnement expérimental tout d’abord pour ensuite passer en production.

Alteryx offre une variété de modèles prédéfinis et la possibilité de personnaliser ces modèles avec un code unique. Cela en fait un choix idéal non seulement pour ceux qui ont peu d’expertise en programmation, mais aussi pour ceux qui ont une expérience de la programmation et qui souhaitent faciliter le processus d’accès, de préparation et de fusion des données.

Analyse géospatiale

Si vous vous penchez sur l’histoire d’Alteryx, vous découvrirez qu’il a été créé à l’origine en tant que SIG, ou système d’information géographique. Cela signifie qu’il est idéal pour fournir des analyses liées aux lieux et aux distances. Alteryx vous permet de géocoder, de tracer et de cartographier tout ce qui possède un emplacement ou se déplace, comme les clients, les concurrents, les camions, les fournisseurs, etc. Ces informations peuvent être utilisées pour calculer les distances, les temps de trajet, les meilleurs itinéraires, etc.

Des reportings et des insights accessibles à tous et tout le temps

Les entreprises apprécient Alteryx parce qu’il est considéré comme un outil Low-Code voire No-Code. Non seulement cette solution est plus rapide et plus simple à mettre en place que la plupart des processus traditionnels, mais elle est également plus facile à prendre en main et à utiliser pour un grand nombre d’utilisateurs, y compris ceux qui n’ont pas de connaissances en SQL. Ainsi, Alteryx fournit des informations précieuses et immédiatement actionnables à un plus grand nombre de collaborateurs au sein de l’entreprise.

Comment utiliser Alteryx ?

Alteryx est disponible en téléchargement sur notre site web officiel. Vous pouvez l’utiliser pendant 30 jours gratuitement avant de décider de souscrire à une offre d’abonnement mensuel.

Il existe également des formations et des certifications que vous pouvez obtenir en ligne. Alteryx offre aussi le soutien d’une communauté plutôt active de 300 000 utilisateurs avec qui apprendre, partager et échanger sur ses problématiques.

Alteryx ou Dataiku ?

Bonne question ! Les deux solutions se présentent comme des plateformes d’IA. Cependant, le positionnement d’Alteryx est davantage grand public avec l’utilisation du No-Code. Dataiku (+ lien vers l’article) est une plateforme réservée aux experts de la data en se définissant comme un Data Science Studio.

Vous souhaitez affiner vos prévisions de ventes par rapport à vos marchés et atteindre un meilleur pricing de vos produits, maîtriser le cycle de vie de vos clients actifs et inactifs, anticiper précisément vos dépenses et achats, contrôler au mieux votre trésorerie, fidéliser vos ressources et prévoir l’évolution de votre masse salariale… ?

Atteignez vos objectifs business grâce à l’analyse prédictive et prescriptive : Contactez-nous !

L’article Alteryx : l’analyse des données accessible à tous ! est apparu en premier sur Redstone Partners.

Snowflake, le premier datawarehouse conçu pour le cloud

Armstrong_qp — Mon, 09 Jan 2023 16:19:58 +0000

Les données sont devenues un actif vital pour toutes les entreprises. De leur faculté à collecter, stocker et analyser correctement la data dépend en grande partie leur capacité à générer de la croissance et à innover. C’est pour cette raison que le choix d’une plateforme de stockage des données capable de gérer de manière extensive des volumes massifs de big data tout en restant fiable est primordial pour toute organisation qui se revendique data-driven.

Snowflake est une plateforme de datawarehouse en mode SaaS qui centralise dans le cloud le stockage et le traitement de données structurées et semi-structurées. Snowflake est le premier datawarehouse sur le cloud. Dans cet article, découvrez ses principales fonctionnalités et comment mettre à profit cet outil pour atteindre vos objectifs business.

Qu’est-ce que Snowflake ?

Snowflake est une plateforme de stockage de données dans le cloud qui élimine le besoin de séparer les datawarehouses, les data lakes ou les datamarts permettant ainsi un partage sécurisé des données dans toute l’entreprise.

Snowflake est donc ce qu’on appelle un cloud data warehouse, car il combine deux caractéristiques essentielles : celle d’être une base de données de type data warehouse et celle de fonctionner uniquement en mode SaaS. Autrement dit, ill s’agit d’une base de données relationnelle en colonne avec exécution vectorisée qui peut prendre en charge les tâches d’analyse de données les plus exigeantes.

Les trois couches de Snowflake

Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, Snowflake propose une architecture big data multicluster séparée en trois couches distinctes :

Le stockage de données dans la database ;
Le calcul, c’est-à-dire le traitement des requêtes ;
Les services cloud.

En séparant ces composants, notamment le calcul et le stockage, Snowflake permet de simplifier la maintenance et d’améliorer les performances globales de l’outil. C’est une fonctionnalité importante, car presque toutes les autres bases de données, y compris Redshift, combinent calcul et stockage.

Lorsque les données sont intégrées à Snowflake, l’outil les compresse et le réorganise. Les données brutes ne sont plus accessibles directement, mais uniquement via des requêtes SQL, R ou Python. Les requêtes sur les données sont alors exécutées sur des « virtual warehouses », ou entrepôts de données virtuels.

L’intérêt, c’est que chaque datawarehouse virtuel est capable de gérer une multitude de requêtes simultanées et que la taille du cluster de calcul s’adapte automatiquement à la charge de travail à un instant T.
Autre atout : les différents entrepôts virtuels ne partagent aucune ressource, ni de calcul, ni de mémoire, ni de stockage, permettant à chaque entrepôt de ne pas avoir de conflit de ressources ou de requêtes en concurrence sur une même donnée.

Enfin, les services cloud permettent à différents types d’utilisateurs de coordonner leurs activités au sein d’un datawarehouse. Ces services servent par exemple aux utilisateurs lorsqu’ils souhaitent s’identifier, lancer une requête ou encore administrer un cluster.

Quels sont les avantages offerts par Snowflake ?

Il y a de nombreux avantages à choisir Snowflake pour stocker vos datas dans le cloud :

Une évolutivité (scalabilité) instantanée et quasi illimitée

Snowflake peut supporter autant d’utilisateurs simultanés et termes de charge de travail : vous n’arriverez probablement pas à atteindre les limites de l’outil. Par nature, le cloud est « élastique » et adaptable. Cela signifie que si vous souhaitez ponctuellement intégrer des données plus rapidement ou exécuter un volume élevé de requêtes, vous pouvez scaler, c’est-à-dire augmenter la taille de votre entrepôt virtuel pour bénéficier de ressources de calcul supplémentaires immédiatement. Ensuite, vous pouvez réduire la taille de l’entrepôt virtuel et ne payer que pour le temps utilisé.

Stockage et prise en charge des données structurées et semi-structurées

Vous pouvez combiner des données structurées et semi-structurées pour les analyser et les intégrer dans une base de données dans le cloud sans qu’il soit nécessaire de les convertir ou de les transformer au préalable en un schéma relationnel fixe. Snowflake optimise automatiquement la manière dont les données sont stockées et interrogées.

Concurrence et accessibilité

Snowflake est extrêmement performant pour répondre à des requêtes complexes sur des volumes très larges. Avec un data warehouse traditionnel et un grand nombre d’utilisateurs, vous pouvez rencontrer des problèmes dus à tels que des temps de réponses élevés ou des échecs (fails) lorsque trop de requêtes sont en concurrence pour l’utilisation des mêmes ressources.

Snowflake résout les problèmes de concurrence grâce à son architecture multicluster unique : les requêtes d’un entrepôt virtuel n’affectent jamais les requêtes d’un autre, et chaque entrepôt virtuel peut évoluer (scale up ou scale down) en fonction des besoins. Les data analysts et les data scientists accèdent à ce dont ils ont besoin quand ils en ont besoin, sans attendre que les autres opérations de loading et de traitement soient terminées.

Fiabilité et sécurité

Snowflake est distribué à travers les zones de disponibilité de la plateforme sur laquelle il fonctionne — AWS ou Azure — et est conçu pour fonctionner en continu et tolérer les dysfonctionnements de certains composants hardware et de défaillances réseau avec un impact minimal pour les clients. L’outil est certifié SOC 2 type II et des niveaux de sécurité supplémentaires — tels que la prise en charge des données PHI pour les clients HIPAA et le cryptage de toutes les communications réseau — sont disponibles.

Partage de données fluide et transparent

L’architecture de Snowflake permet le partage des données entre les utilisateurs de Snowflake. Elle permet également aux entreprises de partager des données de manière fluide et transparente avec n’importe quel utilisateur de données — qu’il soit client de Snowflake ou non -— grâce à des comptes « read only » qui peuvent être créés directement à partir de l’interface utilisateur. Cette fonctionnalité permet au fournisseur de créer et de gérer un compte Snowflake pour un utilisateur ou un client.

Facturation sur Snowflake

L’architecture partagée multiclusters de Snowflake dissocie les ressources de stockage des ressources de calcul, ce qui permet aux entreprises de bénéficier d’une tarification à la seconde pour le calcul. En revanche, le stockage est facturé au téraoctet par mois. En raison de l’approche unique de l’architecture de Snowflake, les charges de travail s’exécutent en parallèle sans aucun conflit.

Vous souhaitez mettre vos données d’entreprise au service de votre performance ? Découvrez le pouvoir de la smart data avec Redstone Partners. Notre solution smart data et nos outils, à la fois robustes et simples d’utilisation, vous permettent de comprendre, de détecter, de prédire des tendances et de tirer des conclusions sur vos résultats actuels et à venir.

Contactez-nous !

Sponsored by IBM

L’article Snowflake, le premier datawarehouse conçu pour le cloud est apparu en premier sur Redstone Partners.

Pourquoi la data transformation est-elle importante pour votre business ?

Armstrong_qp — Fri, 16 Dec 2022 10:16:07 +0000

Le volume des données générées et collectées par votre entreprise ne cesse de croître. Ce sont autant d’opportunités de mieux analyser votre environnement, de construire des avantages comparatifs, d’évaluer certains risques avant la concurrence ou de se projeter plus sereinement dans l’avenir.

Mais lorsque les données proviennent de sources trop hétérogènes (applications, programmes, appareils, capteurs…), il faut les transformer, car le risque d’incompatibilité entre les informations qu’elles contiennent devient trop grand et celles-ci s’avèrent inutiles.

La data transformation entre alors en jeu. La transformation des données permet de rendre plus efficaces les processus d’analyse de la data avec pour objectifs ultimes l’atteinte d’un plus haut niveau d’excellence opérationnelle et un meilleur processus de décision à tous les niveaux de l’entreprise.

Qu’est-ce que la data transformation ?

La transformation des données est le processus de modification ou de conversion des données pour les faire passer d’un format spécifique — tel qu’un fichier de base de données, un document XML ou une feuille de calcul Excel — à un autre.

L’un des processus de transformation des données les plus courants consiste à convertir des données brutes en une information plus propre, plus épurée dans un format prêt à l’emploi ou compatible avec le système de destination.

À son niveau le plus élémentaire, le processus de transformation des données convertit les données brutes en supprimant les doublons, en convertissant les types de données et en enrichissant l’ensemble des données.

La data transformation est aussi souvent associée aux processus d’ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) pour les environnements Cloud). Pour être précis, la data transformation fait référence à la phase centrale — Transform —- de ces mécanismes avec lesquels vous êtes peut-être déjà familiers :

la phase d’extraction (Extract) consiste à identifier et à extraire les données des différents systèmes sources qui les créent, puis à les déplacer vers un référentiel unique. Ensuite, les données brutes sont nettoyées si nécessaire ;
elles sont alors converties (Transform) au format cible ;
puis, ces données sont introduites (Load) dans les systèmes opérationnels dans un data warehouse, un data lake ou un autre référentiel pour être utilisées dans des applications de business intelligence et d’analyse.

NB : Dans le cloud, la phase de transformation intervient au moment de l’utilisation des données, c’est-à-dire en dernier.

Quelles formes peut prendre la data transformation ?

La data transformation est un élément essentiel du processus de gestion des données, qui comprend leur intégration, leur migration, leur stockage et leur préparation. Ce processus peut prendre différentes formes :

constructive : les données sont ajoutées, copiées ou répliquées ;
destructive : lorsque des registres et des champs sont supprimés ;
esthétique : lorsque certaines valeurs sont normalisées ;
structurelle : ce qui consiste à renommer, déplacer et combiner des colonnes.

Pourquoi votre entreprise a-t-elle besoin de transformer ses données ?

Les entreprises génèrent quotidiennement une énorme quantité de données. Cependant, celles-ci n’ont aucune valeur si elles ne peuvent pas être utilisées pour générer des insights à haute valeur ajoutée et stimuler la croissance de l’entreprise.

Par exemple, des bases de données pourraient devoir être intégrées à la suite d’une acquisition d’entreprise, ou transférées vers un data warehouse dans le cloud ou encore fusionnées à des fins d’analyse.

L’enjeu de la data transformation réside donc dans la capacité de votre organisation à donner les moyens de révéler le vrai potentiel de toutes ses données, même si celles-ci proviennent de sources complètement hétérogènes.

Voici quelques-uns des bénéfices que vous allez tirer de la data transformation :

la transformation consiste à rendre compatibles des ensembles de données disparates, ce qui facilite leur consolidation en vue d’une analyse approfondie ;
la migration des données est plus facile, car le format source peut être transformé en format cible ;
le processus de transformation permet également un enrichissement qui améliore la qualité des données ;
la transformation des données facilite la compatibilité entre les applications, les systèmes et les types de données.

L’objectif final est de disposer de données cohérentes et accessibles qui fournissent aux organisations des informations et des prédictions analytiques fiables.

Quelles sont les étapes clés de la transformation des données ?

Les data analysts, data engineers et data scientists sont généralement chargés de la transformation des données au sein d’une entreprise. Ils identifient les données sources, déterminent les formats de données requis et effectuent le mapping des données ainsi que l’exécution du processus de transformation proprement dit avant de déplacer les données dans les bases appropriées pour les stocker et les utiliser.

Leur travail comporte cinq étapes principales :

la découverte des données, ou data discovery, au cours de laquelle on utilise des outils de profilage des données ou des scripts de profilage pour comprendre la structure et les caractéristiques des données, mais aussi pour déterminer comment les transformer ;

le mapping des données : au cours duquel on fait correspondre les champs de données d’une première source aux champs de données d’une autre source ;

la génération du code : une partie du processus au cours de laquelle le code logiciel nécessaire à la transformation des données est créé (soit par des outils de transformation des données, soit par un expert data lui-même qui rédige un script) ;

l’exécution du code : au cours de laquelle les données subissent la transformation ;

la phase d’examen ou de révision : phase au cours de laquelle les responsables de la data ou les utilisateurs finaux confirment que les données produites répondent aux exigences de transformation préalablement définies et, dans le cas contraire, traitent et corrigent les anomalies et les erreurs.

Pour les organisations qui utilisent des data warehouses sur site (on-premises), ces étapes se situent au milieu du processus ETL. Toutefois, les data warehouses évolutifs basés sur le cloud font appel au processus ELT pour extract, load, transform : dans ce cas, les entreprises peuvent charger des données brutes directement dans leurs data warehouses, puis transformer les données avant de les utiliser.

Data Transformation : ce qu’il faut retenir

Les entreprises ont besoin de données fiables et exploitables pour être en mesure d’en tirer un avantage comparatif dans un environnement concurrentiel exacerbé. Elles ont également besoin d’alimenter leurs systèmes d’analyse et de prévisions qui utilisent parfois l’intelligence artificielle basée sur des algorithmes de machine learning.

La transformation des données joue alors ici un rôle prépondérant, en veillant à ce que la data collectée à partir d’un système soit compatible avec celle d’autres systèmes et que les données ainsi regroupées ou fusionnées puissent être utilisées à tout moment par le système ou l’application qui en a besoin.

Sponsored by IBM

L’article Pourquoi la data transformation est-elle importante pour votre business ? est apparu en premier sur Redstone Partners.

Deep learning : à quoi ça sert ?

Armstrong_qp — Fri, 18 Nov 2022 09:43:24 +0000

Le Deep Learning ou Apprentissage Profond est l’une des technologies principales du Machine Learning qui s’inspire du fonctionnement du cerveau humain — et de ses réseaux de neurones — pour analyser, apprendre et accomplir certaines tâches ou certains calculs très complexes à partir de gros volumes de données.
Dans cet article, découvrez ce qu’est le Deep Learning et comment des applications et des services que nous utilisons tous au quotidien comme Google Maps, Skype, Google Trad ou encore Facebook mettent à profit cette forme d’intelligence artificielle pour offrir un service de meilleure qualité à leurs utilisateurs.

Les concepts clés de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est devenue une thématique très à la mode. Revenons brièvement sur quelques concepts clés pour ne pas tout mélanger.
L’intelligence artificielle, c’est un champ de recherche qui s’intéresse à la compréhension et à la reproduction du fonctionnement du cerveau humain par les machines.

Le Machine Learning, c’est l’ensemble des techniques donnant la possibilité aux machines d’apprendre de manière automatique à partir de gros volumes de données sans avoir été programmées à cet effet.

Le Deep Learning, quant à lui, est une technique de Machine Learning qui repose sur les modèles de réseau de neurones, mais ceux-ci sont artificiels cette fois. Il s’agit donc pour la machine d’imiter la manière dont les humains acquièrent certaines connaissances.
L’Apprentissage Profond se base sur des dizaines, voire des centaines de couches (ou layers en anglais) de neurones qui, tour à tour, reçoivent et interprètent les informations de la couche précédente.
Dans sa forme la plus simple, on pourrait dire que le Deep Learning est une technologie qui vise à automatiser l’analyse prédictive à grande échelle.

Comment fonctionne le Deep Learning ?

Alors que les algorithmes de Machine Learning traditionnels sont linéaires, les algorithmes de Deep Learning sont empilés dans une hiérarchie de complexité et d’abstraction croissantes.

Un exemple pour comprendre le Deep Learning

Pour comprendre le Deep Learning, imaginez un jeune enfant qui fait la découverte et l’apprentissage du mot « oiseau ». Il apprend ce qu’est un oiseau — et ce qu’il n’est pas — en regardant des objets et en prononçant le mot « oiseau ». Le parent dit « Oui, c’est un oiseau » ou « Non, ce n’est pas un oiseau ». En continuant à montrer des objets au jeune enfant, le parent fait prendre conscience à celui-ci des caractéristiques que possèdent tous les oiseaux.
Ce que le jeune enfant fait, sans le savoir, c’est clarifier une abstraction complexe — le concept d’oiseau — en construisant une hiérarchie dans laquelle chaque niveau d’abstraction est créé grâce aux connaissances acquises dans la couche précédente de la hiérarchie.

Apprentissage hiérarchisé et couches de neurones

Les programmes informatiques qui utilisent le Deep Learning suivent à peu près le même processus que le petit enfant qui a appris à identifier un oiseau. Chaque algorithme applique une transformation non linéaire en entrée et utilise ce qu’il apprend pour créer un modèle statistique en sortie.
Les itérations se poursuivent jusqu’à ce que l’information de sortie ait atteint un niveau de précision acceptable. Le nombre de couches de traitement par lesquelles les données doivent passer est ce qui a inspiré l’utilisation du vocable Deep.
Du fait de sa capacité à traiter un grand nombre d’informations en très peu de temps, le Deep Learning surpasse parfois les capacités cognitives de l’homme.

Deep Learning : à quoi ça sert ?

Sans que nous en ayons toujours conscience, le Deep Learning fait déjà partie de notre vie quotidienne. La plupart du temps, il est si bien intégré aux services que nous utilisons que nous ne nous rendons pas du tout compte de la complexité de la technologie employée pour nous permettre d’effectuer certaines tâches.
Voici quelques exemples.

Détection des fraudes et réduction de la criminalité

Les algorithmes de Deep Learning peuvent scanner les transactions bancaires pour identifier des patterns potentiellement dangereux qui sont les signes d’une tentative de fraude ou d’arnaque.
La reconnaissance vocale, la catégorisation d’images ou de vidéos à grande échelle permet également d’identifier des comportements suspects, rassembler des preuves ou déclencher une intervention pour venir en aide à une victime.

Finance et Deep Learning

Les institutions financières se servent bien sûr du Deep Learning pour faire de l’analyse prédictive à grande échelle. Elles espèrent ainsi réduire le facteur risque tout en faisant de meilleurs choix d’investissements.

Le Deep Learning leur vient aussi en aide pour détecter le risque de défaut client ou la fraude notamment dans tous les processus liés à l’octroi de crédits bancaires.

Customer service

Beaucoup d’entreprises intègrent le Deep Learning à leurs process de service client. Les chatbots sont le parfait exemple d’une utilisation directe de l’intelligence artificielle. Au fur et à mesure que le robot interagit avec les clients, il va pouvoir proposer des réponses de plus en plus précises et nuancées.
Les chatbots les plus évolués sont même aujourd’hui capables d’envisager plusieurs réponses possibles à une question complexe. En cas de difficulté, le chatbot peut décider tout seul de rediriger l’internaute vers un humain.
Les assistants virtuels comme Siri d’Apple ou Alexa d’Amazon sont des technologies qui s’inspirent de l’idée du chatbot en lui ajoutant la reconnaissance vocale. L’idée est ici de créer un lien émotionnel entre l’utilisateur et la machine. Ce qui n’est d’ailleurs pas sans faire penser à des films d’anticipation comme Ex Machina ou Her dont les scénarii sont basés sur la relation ambigüe entre les hommes et des machines qui les imitent presque à la perfection.

Deep Learning et secteur de la santé

La recherche médicale a accompli de grandes découvertes grâce au Deep Learning. La reconnaissance d’images — très utilisée par les radiologues — a la capacité d’émettre des diagnostics plus précis que celui de l’homme dans de nombreux cas, car elle puise dans d’immenses volumes de données, réduisant ainsi sa marge d’erreur.
Les chercheurs en cancérologie utilisent également l’Apprentissage Profond pour détecter automatiquement les tumeurs. Des équipes de l’UCLA (Université de Los Angeles) ont par exemple construit un microscope 3.0 qui produit de gros volumes de données utilisées pour entraîner une application de Deep Learning afin d’identifier avec précision les cellules cancéreuses.

Voiture autonome

Les acteurs de l’industrie automobile utilisent aussi le Deep Learning pour détecter automatiquement des objets tels que les panneaux STOP et les feux de signalisation. En outre, l’Apprentissage Profond est utilisé pour détecter les piétons, ce qui contribue à réduire les accidents.

Conclusion

On le voit, les applications du Deep Learning sont presque infinies tant la data est aujourd’hui placée au centre de nos processus de création et de décision.
Récemment, un parti politique progressiste danois a même indiqué être dirigé par une intelligence artificielle. Il s’agit bien sûr d’un acte politique destiné à montrer l’inefficacité de la classe politique au pouvoir. Néanmoins, le programme proposé par ce parti n’est pas dénué de cohérence et se base sur des données économiques et climatiques très précises.

D’ailleurs, il se peut que dans quelques années, des articles tels que celui que vous venez de parcourir soient écrits par un algorithme et pas par un humain. D’ailleurs, êtes-vous certain que ce n’est pas déjà le cas ?

Sponsored by IBM

L’article Deep learning : à quoi ça sert ? est apparu en premier sur Redstone Partners.

Comprendre l’importance du data lineage pour votre entreprise

Armstrong_qp — Thu, 27 Oct 2022 13:44:20 +0000

La data est certainement l’actif le plus précieux de votre entreprise après l’humain. Une entreprise data-driven a besoin de données exploitables et accessibles à tout moment pour s’assurer de prendre des décisions de manière éclairée.

Mais pour cela, il faut être capable de tout savoir (ou presque) sur ses données : leur origine, comment elles se transforment, mais aussi la manière et la fréquence à laquelle elles alimentent les processus d’exploitation de l’organisation.

Atteindre un tel niveau de connaissances sur ses données, les suivre tout au long de leur cycle de vie est possible grâce au data lineage.

Dans cet article, on vous explique ce qu’est le data lineage et quels sont les enjeux de la traçabilité de données.

Comment définir le data lineage ?

Le data lineage, c’est un peu le GPS de la donnée d’entreprise. C’est la représentation visuelle du cycle de vie de la data qui aide une organisation à comprendre comment celle-ci circule au sein de son système IT. C’est une démarche qui vise à représenter le cheminement complet des données au sein de votre data stack.

Le data lineage décrit précisément comment les données se transforment lorsqu’elles sont acheminées d’un point A à un point B et tout ce qui se passe entre le point de départ et le point d’arrivée.

De manière opérationnelle, travailler sur la traçabilité des données, c’est :

mettre au point un processus de compréhension, d’enregistrement et de visualisation de la data à mesure que celle-ci transite de sa source jusqu’à sa destination (un système IT, un data warehouse, un data lake, un algorithme, un outil de data visualisation…) ;
comprendre toutes les transformations subies par les données en cours de route et savoir expliquer pourquoi.

À quoi sert le data lineage ?

La traçabilité des données permet aux entreprises de :

repérer les erreurs dans les processus de traitement des données ;
implémenter des améliorations de processus avec moins de risques ;
effectuer des migrations de systèmes en toute confiance ;
combiner la découverte des données avec une vue complète des métadonnées, afin de créer un framework de mapping des données.

Assurer la qualité des données

La traçabilité des données se concentre sur la validation de l’exactitude et de la cohérence des données, en permettant aux utilisateurs d’effectuer des recherches en amont et en aval, de la source à la destination, pour découvrir d’éventuelles anomalies et les corriger rapidement.

Le data lineage aide les utilisateurs à s’assurer que leurs données proviennent d’une source fiable et maîtrisée, qu’elles ont été correctement transformées de manière légitime et transférées au bon endroit pour être disponibles au bon moment pour le bon utilisateur.

Le data lineage constitue donc le pilier de la stratégie de qualité des données grâce auquel vous pourrez connaître :

le créateur de la donnée ;
la raison d’être de la donnée ;
la localisation de la donnée ;
l’usage de la donnée ;
la date de création et de mise à jour de la donnée ;
les informations présentes dans la donnée ;
qui sont les utilisateurs de cette donnée.

Quels sont les avantages du data lineage ?

Il ne suffit pas toujours de connaître la source d’un ensemble de données en particulier pour comprendre son utilité, corriger les erreurs, identifier les changements de processus et effectuer les migrations et les mises à jour du système.

Il est important de savoir qui a effectué tel ou tel changement, comment une base de données a été mise à jour et quel est le processus exact utilisé pour améliorer la qualité globale des données. Un chief data officer ou un responsable IT peut également s’assurer que l’intégrité et la confidentialité des données sont assurées tout au long de leur cycle de vie.

Plus précisément, le data lineage aide les organisations à :

se conformer à la réglementation en vigueur sur les données. Mieux connaître ses données, c’est réduire son exposition au risque de non-conformité des données personnelles par exemple ;
faciliter le processus de gouvernance de la donnée, car votre entreprise dispose d’un référentiel complet sur vos flux de données et métadonnées ;
automatiser les efforts de cartographie des données. C’est-à-dire l’automatisation de la documentation de vos flux de production de la donnée. C’est un gain de temps énorme pour le déploiement de projets futurs et pour gérer l’évolution des différents composants de votre système IT ;
faciliter le développement en interne. Lors de la création ou du développement d’un nouvel outil par votre équipe IT, celle-ci doit avoir accès à toutes les sources de données. Cette liste vous est fournie grâce au data lineage et vous permet d’économiser beaucoup de ressources en localisant toutes les sources de données disponibles.

Le data lineage participe ainsi à l’élaboration d’un langage commun autour de la data dans votre entreprise. Et cela ne va pas seulement faciliter le travail des équipes IT.

Avec la mise en place d’un bon processus de traçabilité des données, les équipes métiers disposent de données de qualité et fiables à 100 % pour alimenter leurs dashboards ou leur algorithmes de machine learning. Ils prennent les bonnes décisions en ayant confiance en la data mise à leur disposition.

Le data lineage contribue donc activement à la création d’un environnement favorable à une prise de décision plus rapide et plus sûre. Toute l’entreprise base enfin ses (bonnes) décisions stratégiques sur des données de qualité à tous les échelons de l’organisation.

Sponsored by IBM

L’article Comprendre l’importance du data lineage pour votre entreprise est apparu en premier sur Redstone Partners.

Data lake : quelles sont les bonnes pratiques à adopter pour en tirer parti?

Armstrong_qp — Thu, 20 Oct 2022 14:43:21 +0000

Un data lake est une méthode de stockage massive utilisée par le Big Data. Un lac de données est un immense réservoir de données non ou très peu structurées auxquelles il est très facile de faire appel pour les besoins business de l’entreprise.

Les data lakes sont les outils parfaits pour stocker et avoir à disposition de large volume de données hétérogènes accessibles par simple requête.

Les lacs de données facilitent l’accès aux données pour des tâches telles que :

l’analyse de données ;
le machine learning ;
la création de rapports ou la visualisation de données.

Dans cet article, nous mettons en lumière quelques-unes des bonnes pratiques relatives à l’utilisation d’un data lake pour la gestion des données dans une entreprise.

Le business avant tout !

La mise en place d’un data lake est un projet dont la conception et l’exécution sont entre les mains des équipes Data et IT. Si vous êtes à la tête d’un projet de type data lake, veillez cependant à ne pas perdre de vue les aspects business de celui-ci.

Il est important que le data lake serve au mieux les objectifs de performance et de croissance de l’entreprise. Pour cela, nous vous recommandons de mettre en place :

des réunions de cadrage projet pour définir les objectifs, le pourquoi du projet de data lake ainsi que les priorités de développement ;
un comité de pilotage réunissant les équipes métiers, IT ainsi que la direction financière ou le CEO (peut-être pas à toutes les réunions).

Les points d’attention sur l’architecture de votre data lake

Une fois le business et l’IT alignés sur les mêmes objectifs vient l’étape de la définition de l’architecture de votre lac de données.

Quels sont les différents composants dont vous aurez besoin et à quoi ressemblera la plateforme technique finale ? N’oubliez pas qu’il s’agit d’un investissement à long terme et que vous devez donc bien réfléchir à l’évolution de la technologie utilisée.

Bien entendu, il se peut que vous n’ayez pas toutes les réponses dès le départ et qu’il soit nécessaire de procéder à une validation de principe pour gagner en expérience, affiner et apprendre en cours de route.

Un aspect particulièrement important de votre planification d’architecture IT est une bonne stratégie de gestion des données qui inclut la gouvernance des données et des métadonnées, et la manière dont vous allez les collecter.

Protection et sécurité de vos données au sein du data lake

Vous avez besoin d’une stratégie de protection des données efficace, surtout si vos données sont partagées avec les différents départements de l’entreprise, voire avec certains intervenants extérieurs ou certains de vos clients.

La confidentialité et la sécurité des données sont essentielles, en particulier pour les données sensibles. Vous devrez peut-être même prévoir des dispositions réglementaires spécifiques dans le cadre de l’utilisation de votre data lake.

Dernier point relatif à la protection des données : la gestion des droits d’accès des différents utilisateurs de l’entreprise. Vous devez par exemple penser à prévoir des moyens d’empêcher certains utilisateurs de partager les données auxquelles ils ont accès avec les collaborateurs qui ont des droits d’accès plus restreints.

Modèle d’E/S* et modèle de gestion de la capacité de stockage du data lake

Dans le choix de la plateforme technologique et de son architecture, il faut réfléchir à l’évolutivité du lac de données. Par exemple, le découplage entre les couches de stockage et de calcul sera-t-il utilisé ? Si oui, quelle sera la couche de stockage permanente ? Les exigences de performance du point de vue de la collecte des données doivent être bien comprises. C’est ce qui déterminera la performance du système de stockage et du réseau ainsi que la possibilité de traiter les données dans des délais acceptables.

Evaluation des ressources en interne

Pour réussir un projet de lac de données, il est indispensable de pouvoir compter sur les bonnes personnes. Votre équipe est-elle dimensionnée pour ce type de projet ? Allez-vous devoir embaucher ou faire appel à une aide extérieure ponctuelle ?

Vous avez besoin d’experts qui ont une expérience pratique de la création de plateformes de données et qui ont une grande expérience de la gestion et de la gouvernance des données.

Vous avez également besoin de data scientists : ce sont eux qui seront les premiers utilisateurs de la plateforme. Vous devez les solliciter pendant la phase de conception, puisque ce sont des parties prenantes et qu’il est très important d’écouter leurs besoins et la façon dont ils souhaitent utiliser le lac de données lorsqu’il sera terminé.

Niveau de service attendu par les utilisateurs

Pensez également au lac de données du point de vue SLA (Service Level Agreement) : quelles sont les exigences de SLA de vos partenaires commerciaux, en particulier en ce qui concerne les applications critiques pour l’entreprise (c’est-à-dire celles qui ont une incidence directe sur les revenus) ?

De bons niveaux de SLA sont nécessaires en termes de temps de latence et pour les données intégrées, traitées et transformées de manière récurrente. Pour en revenir à la question des personnes et des compétences, il est essentiel de disposer de personnes ayant l’expérience de la gestion de ces environnements afin de constituer une équipe opérationnelle capable de respecter les SLA et de répondre aux exigences de l’entreprise.

Et pour finir : un plan de communication en interne pour populariser votre data lake ?

Une fois le lac de données en place, comment allez-vous en faire la promotion au sein de l’entreprise et recruter de nouveaux utilisateurs ? Pour que l’environnement de votre lac de données se développe, vous devez obtenir la participation des différentes parties prenantes de l’entreprise et montrer des résultats concrets. Pourquoi ne pas en parler au service RH/communication interne afin de mettre sur pied un plan de communication ?

Peut-être pourriez-vous en parallèle développer un module de formation en ligne pour faciliter l’apprentissage de l’utilisation de votre data lake auprès de tous les utilisateurs potentiels, même ceux qui travaillent en remote ?

Comme toute autre plateforme informatique, le succès d’un data lake repose en grande partie sur son adoption par les différents collaborateurs de l’entreprise.

Sponsored by IBM

L’article Data lake : quelles sont les bonnes pratiques à adopter pour en tirer parti? est apparu en premier sur Redstone Partners.