Dans le contexte de Big Data, de nombreuses
entreprises se tournent vers les analyses prédictives. Cependant,
l'analyse de données ne peut se substituer entièrement à l'expertise
humaine.
Entretien avec Tapan Patel, Global Marketing Manager chez SAS, lors du Predictive Analytics World Summit à San Francisco.
L’Atelier : En quoi les données peuvent-elles façonner la prise de décision dans une organisation ?
Tapan Patel : Le sujet de l'année, c'est Big Data; la croissance du volume, la variété et la rapidité des données. On l'a bien vu à l'occasion de cette conférence, où il a beaucoup été question de la façon dont les entreprises pratiquent les analyses prédictives, comment elles manipulent les données afin de les analyser, et quelles techniques analytiques les entreprises utilisent pour résoudre un certain nombre de problématiques business. Le deuxième grand thème du moment c'est effectivement comment les informations obtenues grâce aux analyses doivent être intégrées aux processus de prise de décision business pour prendre forme. Enfin, les organisations doivent créer une culture analytique parmi leurs employés et à travers toutes leurs entités. Elles devraient s'assurer en permanence que leurs employés disposent de la formation et des capacités nécessaires à valoriser les analyses de données afin de pouvoir prendre les bonnes décisions, en temps réel, à l'appui de ces données.
L’Atelier : Quels avantages y a-t-il à faire appel aux services d'une organisation externe d'analyse de données plutôt que de choisir une solution maison interne à l'entreprise ?
Tapan Patel : Il n'est pas facile d'adapter une solution maison quand il faut appliquer les analyses rapidement à une grande variété de problèmes. Cela revient à devoir construire chaque modèle à partir de rien, ce qui pourrait prendre beaucoup de temps. Si vous voulez tirer parti d'éléments qui évoluent très rapidement dans le marché, il vaut mieux réaliser vos analyses très vite. Par contre, une solution commerciale peut aider les clients à franchir le pas et à utiliser de multiples sources de données, plus variées, et de nouveaux types de techniques toutes faites et automatisées, faciles à utiliser et à implémenter rapidement dans l'entreprise. Cependant, ce type de solution ne répond pas à 100% aux besoins spécifiques de chaque entreprise, il faut donc que le logiciel fourni soit enrichi de certaines « best practices » et de l'expertise dans le domaine pour répondre parfaitement aux besoins des clients.
L’Atelier : Dans quelle mesure les analyses de données sont-elles fiables pour conjecturer un fait passé ?
Tapan Patel : Il nous faut être prudent et savoir s'ajuster. Dans de nombreux projets analytiques, les data miners et statisticiens consacrent 70% à 80% de leur temps à la préparation des données. La gestion des données, l'accès à différentes sources de données, leur nettoyage et leur traitement pour qu'elles soient prêtes à être analysées sont des éléments critiques pour n'importe quel type de projet d'analyse. Le problème est de savoir dans quelle mesure toutes ces données sont fiables, étant donné qu'il y a sûrement, parmi elles, des parasites, et quel est leur degré de pertinence dans la résolution de votre problème.
L’Atelier : Donc, si vous ne pouvez pas faire une confiance aveugle aux données, cela veut-il dire que l'expertise humaine a toujours un rôle à jouer dans l'analyse des données ?
Tapan Patel :Big Data est un terme relatif : dans certaines entreprises, elles ne sont pas aussi fiables que dans d'autres. Dans la masse de données, chaque entreprise devrait identifier celles qui sont pertinentes pour ses problèmes spécifiques. Il est particulièrement difficile d'utiliser les données des médias sociaux. Comment pouvez-vous attribuer une qualité à un tweet ? Comment pouvez-vous déterminer qui est représentatif sur les réseaux sociaux ? En fait, les analyses prédictives sont une science, qui vous permettra d'aller du point A au point B, mais deviennent un art quand vous faites appel à l'expertise professionnelle de la personne qui prendra, en bout de course, la décision et qui devra tenir compte de l'importance du parasitage. Finalement, les meilleures analyses prédictives sont le fruit d'une combinaison d'art et de science, et c'est ainsi qu'elles peuvent aider les managers et chefs d'entreprise à prendre des décisions business bien informées.
L’Atelier : En quoi les données peuvent-elles façonner la prise de décision dans une organisation ?
Tapan Patel : Le sujet de l'année, c'est Big Data; la croissance du volume, la variété et la rapidité des données. On l'a bien vu à l'occasion de cette conférence, où il a beaucoup été question de la façon dont les entreprises pratiquent les analyses prédictives, comment elles manipulent les données afin de les analyser, et quelles techniques analytiques les entreprises utilisent pour résoudre un certain nombre de problématiques business. Le deuxième grand thème du moment c'est effectivement comment les informations obtenues grâce aux analyses doivent être intégrées aux processus de prise de décision business pour prendre forme. Enfin, les organisations doivent créer une culture analytique parmi leurs employés et à travers toutes leurs entités. Elles devraient s'assurer en permanence que leurs employés disposent de la formation et des capacités nécessaires à valoriser les analyses de données afin de pouvoir prendre les bonnes décisions, en temps réel, à l'appui de ces données.
L’Atelier : Quels avantages y a-t-il à faire appel aux services d'une organisation externe d'analyse de données plutôt que de choisir une solution maison interne à l'entreprise ?
Tapan Patel : Il n'est pas facile d'adapter une solution maison quand il faut appliquer les analyses rapidement à une grande variété de problèmes. Cela revient à devoir construire chaque modèle à partir de rien, ce qui pourrait prendre beaucoup de temps. Si vous voulez tirer parti d'éléments qui évoluent très rapidement dans le marché, il vaut mieux réaliser vos analyses très vite. Par contre, une solution commerciale peut aider les clients à franchir le pas et à utiliser de multiples sources de données, plus variées, et de nouveaux types de techniques toutes faites et automatisées, faciles à utiliser et à implémenter rapidement dans l'entreprise. Cependant, ce type de solution ne répond pas à 100% aux besoins spécifiques de chaque entreprise, il faut donc que le logiciel fourni soit enrichi de certaines « best practices » et de l'expertise dans le domaine pour répondre parfaitement aux besoins des clients.
L’Atelier : Dans quelle mesure les analyses de données sont-elles fiables pour conjecturer un fait passé ?
Tapan Patel : Il nous faut être prudent et savoir s'ajuster. Dans de nombreux projets analytiques, les data miners et statisticiens consacrent 70% à 80% de leur temps à la préparation des données. La gestion des données, l'accès à différentes sources de données, leur nettoyage et leur traitement pour qu'elles soient prêtes à être analysées sont des éléments critiques pour n'importe quel type de projet d'analyse. Le problème est de savoir dans quelle mesure toutes ces données sont fiables, étant donné qu'il y a sûrement, parmi elles, des parasites, et quel est leur degré de pertinence dans la résolution de votre problème.
L’Atelier : Donc, si vous ne pouvez pas faire une confiance aveugle aux données, cela veut-il dire que l'expertise humaine a toujours un rôle à jouer dans l'analyse des données ?
Tapan Patel :Big Data est un terme relatif : dans certaines entreprises, elles ne sont pas aussi fiables que dans d'autres. Dans la masse de données, chaque entreprise devrait identifier celles qui sont pertinentes pour ses problèmes spécifiques. Il est particulièrement difficile d'utiliser les données des médias sociaux. Comment pouvez-vous attribuer une qualité à un tweet ? Comment pouvez-vous déterminer qui est représentatif sur les réseaux sociaux ? En fait, les analyses prédictives sont une science, qui vous permettra d'aller du point A au point B, mais deviennent un art quand vous faites appel à l'expertise professionnelle de la personne qui prendra, en bout de course, la décision et qui devra tenir compte de l'importance du parasitage. Finalement, les meilleures analyses prédictives sont le fruit d'une combinaison d'art et de science, et c'est ainsi qu'elles peuvent aider les managers et chefs d'entreprise à prendre des décisions business bien informées.
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Source: http://www.atelier.net/trends/articles/lanalyse-predictive-etre-fruit-dune-combinaison-dart-de-science
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