Best practice pour valoriser vos données

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L’exploitation des données massives issues des logiciels, des compteurs d’énergie ou des capteurs de plus en plus nombreux peut réduire les coûts, améliorer des services ou en créer de nouveaux. L’enjeu est d’associer les connaissances métiers grâce aux algorithmes de traitement des données.

Le terme « Big Data » ne fait plus florès aujourd’hui car il a désigné, sans doute prématurément, une technologie de rupture sans évoquer l’ensemble complexe du processus de traitement des données depuis la collecte jusqu’à l’analyse. Les ESN (entreprises de services numériques), ex-SSII, préfèrent parler de valorisation des données, voire d’AED (analyse exploratoire des données), notions plus proches de la réalité. Tous les secteurs d’activité peuvent réduire des coûts grâce à l’optimisation de services existants et la création de nouvelles opportunités. Frédérick Vautrain, directeur Data Science chez Viseo, pose un œil pragmatique sur l’utilisation des données massives. « La tendance que je perçois aujourd’hui, est que si des infrastructures de stockage ont été parfois développées, nous sommes encore au début du processus de collecte de ces données dont l’exploitation analytique ne se fera pas immédiatement. Les sujets les plus avancés sont la compréhension des comportements et des mesures collectées, notamment dans le digital, et la maintenance prédictive, lorsque l’on dispose d’un historique suffisant dans le domaine de l’IoT ». La valeur ajoutée des algorithmes de traitement des données est d’être plus rapide que l’humain pour analyser des masses considérables de données hétérogènes, de tous formats. Les entreprises disposent de quantités énormes de données, un volume indispensable pour en extraire des informations exploitables. Damien Pasquinelli, program manager chez Hardis Group, explique que les PME sont en quête de maturité sur le plan de l’exploitation concrète des données : « Nous en sommes encore au stade de la discussion avec nos clients, pour aboutir à une phase de conception réaliste des solutions » et il précise « investir dans une solution complète, créer un data Lake - stockage de données brutes en format natif - est une démarche onéreuse en termes de capacités d’hébergement, de puissance de calcul et d’applicatifs ».
La qualité des données collectées est essentielle et dépend notamment d’un dialogue itératif avec les experts métiers car les algorithmes ne sont efficaces que sur des données pertinentes. « Un de nos clients fabrique des armoires de commande pour les moteurs électriques. Pour connaître le meilleur emplacement afin d’éviter les pannes, rien ne vaut l’avis des techniciens d’installation. Les outils d’analyse des données bien plus ra­pides que l’humain peuvent ensuite confirmer les hypothèses », souligne Damien Pasquinelli. Le nettoyage des données brutes afin d’en exclure le « bruit » occupe près de 80 % du temps des data scientists, ces spécialistes de la gestion et de l’analyse des données. « Nos clients sont déroutés par le volume des données, leur diversité, les nouveaux indicateurs et ne savent pas par où commencer. Pour identifier les problèmes, nous procédons par ateliers, illustrés par des exemples et une fouille visuelle de données, dans les différents métiers marke-ting, commerce, logistique », confirme Frédérick Vautrain. Une méthode de travail identique chez Hardis Group qui met en place des ateliers pour comprendre les besoins de ses clients et agir de manière itérative sur le projet. 

Des cas d’application concrets
Industrie, services, collectivités, institutions, on compte beaucoup de secteurs d’activité qui tentent aujourd’hui de mettre à profit les données internes de l’entreprise, parfois croisées avec des données externes comme la météo, l’open data, l’état de la circulation, etc. Dans le domaine des ressources humaines, il est possible d’accélérer le traitement des candidatures avec des algorithmes d’analyse. « Uber, un de nos clients, reçoit 1 200 candidatures/jour. Dans ce vivier, comment être sûr de choisir le bon candidat ? » s'interroge Mouhidine Seiv, fondateur de Riminder, une start-up qui propose des solutions d’exploitation des CV’s au format .doc, .pdf ou .html pour les recrutements externes ou la mobilité interne. Ce spécialiste ajoute : « Le but est d’exploiter les candidatures sous toutes leurs formes et, notamment, de sortir de la focalisation des recruteurs sur les profils des grandes écoles ». Eau de Paris, opérateur public chargé de la production et de la distribution de l'eau dans la Capitale, a souhaité optimiser sa gestion des processus de détection de fuite, contrôler les factures et améliorer la qualité de ses estimations et prévisions d’index de consommation. La pléthore de données issues des compteurs d’eau par télérelève produit de multiples courbes de consommation, ce qui permet de suivre les évo­lutions de tendance ou les consommations atypiques. À la clé, de nouveaux services ou l’amélioration des prestations. « À partir des données de consommation d’eau, individuelle et quotidienne sur plusieurs années, les services d’exploitation ont pu établir des règles de traitements pour corriger les données, prévoir la consommation, identifier les fuites réseau et localisées, et ainsi établir une facturation plus précise. Cette vision réelle des données pourrait ainsi permettre de créer des tarifications en fonction de l’usage », explique Frédérick Vautrain qui précise l’enjeu pour Eau de Paris : « Il s’agissait d’identifier de nouveaux services et de garantir un niveau d’exploitation identique tout en maîtrisant le prix de l’eau alors que la consommation d’eau a baissé de 30 % en 20 ans ». Dans le domaine du commerce, les données peuvent créer de nouveaux parcours clients ou mesurer l’impact d’une campagne marketing sur du e-commerce.

Investir dans l’analyse des données
L’exploitation efficace des données est une prestation plus difficile à appréhender pour les entreprises que les autres investissements dans la transformation numérique. La prestation d’un spécialiste de l’exploitation des données se décline en conseils, recommandations et co-construction d’une solution. En bref, il s’agit de la création d’un référentiel de données, de dashboards (tableaux de présentation visuelle), de production de rapports et de préconisations répondant spécifiquement aux problèmes d’une entreprise. Pour une solution concernant une PME, prévoir le coût des ateliers facturés à partir de 2 000 €, celui d’un POC (Proof of concept) de la collecte des données jusqu’à l’analyse (de 15 000 à 20 000 €) et un prototype de pré-production facturé de 35 000 à 70 000 €.
Ces tarifs sont donnés bien entendu à titre indicatif et varient en fonction de la nature et de la taille du projet. Une des contraintes pour le développement des projets d’exploitation des données est le manque de véritables data-scientists, même s’il ne faut pas surévaluer leur contribution. Leur rôle s’inscrit dans un projet dont la réussite dépend de l’identifi-cation claire des enjeux et de la qualité des données et de l’implication des dirigeants d’une entreprise.
Outre la réduction des coûts ou l’optimisation et la création de services, un des enjeux est la réappropriation des données par les entreprises. Par exemple, les traces de navigation sur Internet exploitées par Google peuvent être récupérées directement par les sociétés. Plus encore que pour les autres projets IT, un bon retour sur investis­sement d’une solution d’analyse des données exige un véritable dialogue avec un prestataire et l’engagement de la direction.


Le Big Data au-delà des promesses

Le terme de Big Data est souvent mal compris par les entreprises et galvaudé par la communication. Pour qualifier une plate-forme de traitement de données, les trois critères essentiels sont le volume, la vitesse et la variété. Le volume, à savoir la quantité des données qui se chiffre en téraoctets voire plus, ne suffit pas à qualifier un projet de valorisation des données. La vitesse est principalement un argument marketing qui se rap­porte au traite­ment quasi en temps réel des infor- mations issues, notamment, des objets connectés. La variété qualifie les données non structurées, déli­vrées par des capteurs, réseaux sociaux, logs, dans des formats hétérogènes.



Hébergement des données de santé : un strict cadre légal


robotDepuis la loi du 4 mars 2002, les données de santé produites par les hôpitaux, cliniques et cabinets médicaux peuvent être hébergées par un prestataire informatique extérieur mais dans des conditions qui garantissent la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données des patients. Ce stockage est soumis à un agrément préalable du ministère de la Santé. La qualité d’hébergeur de données de santé suppose sa responsabilité juridique qui doit répondre à des exigences et à la conformité de l’hébergement au regard de la législation. Les données doivent être localisées dans l’Union Européenne.
À noter que la constitution d’un dossier représente un travail important car la prestation d’héber­gement doit se conformer aux disposi­tions du décret du 4 janvier 2006.

 

Lu 13860 fois Dernière modification le mardi, 18 octobre 2016 13:35
Serge Escalé

Journaliste indépendant spécialisé IT depuis 1995
Le Monde informatique, Le Figaro, Les Echos, Itespresso, Le MagIT, Silicon.fr, GPO Magazine

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