Stratégie

Henry Peyret (Cabinet Forrester) souligne l'importance des systems of insight et de la datagouvernance

Retrouvez cet article dans le CIO FOCUS n°139 !

Data Analytics : de la visualisation au prédictif

La Matinée Stratégique « Data Analytics : De la visualisation au prédictif » a été organisée par CIO le 25 avril 2017. Organisée en partenariat avec Axway, Informatica et HPE Vertica, avec le soutien de Forrester, elle a permis le témoignage d'entreprises comme Mappy, Kaufman et Broad, le CEA,...

Découvrir

---

En s'appuyant sur les témoignages de DSI (Mappy, Kaufman and Broad, le CEA, Critéo, Air France KLM, Ouibus), CIO a organisé le 25 avril 2017 une Matinée Stratégique «Data Analytics, de la visualisation au prédictif ». La conférence a été réalisée en partenariat avec Axway, Informatica et Vertica. Henry Peyret (Cabinet Forrester) y a apporté son expertise en ouverture de conférence.

Publicité« Je suis analyste depuis 17 ans, je m'occupe de datagouvernance, une datagouvernance adaptée aux nouveaux usages, lance Henry Peyret, Analyst Principal au cabinet Forrester, qui ouvrait la Matinée Stratégique CIO «Data Analytics, de la visualisation au prédictif », le 25 avril dernier. En fait, ce que l'on est en train de découvrir ce sont de nouveaux utilisateurs et de nouveaux usages. Les deux autres axes de recherche sont les  problématiques d'intégration, notamment celle des données, et la préparation de la data, le data wrangling. Troisième sujet que vous allez voir apparaître dans les 10 ou 15 prochaines années, c'est en fait une nouvelle classe de consommateurs, des consommateurs qui vont consommer en fonction de leurs valeurs. Ils vont changer, utiliser de nouveaux outils, ce que l'on appelle les réseaux sociaux 2.0, de nouveaux réseaux sociaux pour consommer différemment. Cela va générer une nouvelle approche en phase avec le marketing 3.0. »

Henry Peyret essaie de comprendre et de faire comprendre quelle est la place de ces nouvelles technologies pour ces nouveaux utilisateurs et pour ces nouveaux usages. « On a utilisé le datawarehouse pendant des années, et on s'aperçoit que ce ne sont pas ces technologies, de type datawarehouse, qu'il faut pour les nouveaux usages. Je vais vous montrer avec les systèmes of insight des architectures un peu différentes. Donc qu'est-ce qui fait que ces systèmes sont différents des systèmes datawarehouse ? »

L'intérêt des systems of insight

D'abord, il faut reconnaitre qu'on a fait depuis quelques années une séparation entre les systèms of records et les  systèmes of engagements qui touchent  les consommateurs et les employés, remarque Henry Peyret. « On voit apparaître aussi un autre système, les system of automation, qui vont connecter avec tous les objets et le monde physique, par exemple le smart grid et tout ce qui va accompagner le smart grid. On voit apparaître un system of insigt qui, autour  du datalake, où on met toute la donnée, va permettre l'exploitation de la donnée et de ses différentes formes.  Les premières utilisations de ces systems of insight, c'est bien entendu de permettre de nouvelles actions, pour les  system of engagement.  On va trouver d'autres  utilisations à l'avenir, les system of insight liés aux objets connectés  et même l'interconnection entre les objets connectés et les systems of engagement.  On va voir également de plus en plus d'interconnexion avec ceux qui fabriquent quelque chose, par exemple des avions, c'est les system of design. »

Qu'est-ce que c'est que ces systems of insight et qu'est ce qui change avec eux ? Dans les systems of engagement, par rapport au datawarehouse, il y a deux changements fondamentaux. Selon Henry Peyret, on va d'abord chercher à détecter des insights marketing et commerciaux pour des actions quasi immédiates, en tout cas très rapides, dans une heure, pour faire une campagne marketing, la rectifier et la vérifier rapidement, c'est un changement fondamental dans le monde du marketing. « Avant, on obtenait les résultats un mois, trois mois après. A l'heure d'Internet c'est un quart d'heure après, donc vous pouvez prendre des décisions, cela très vite. Ce system of engagement doit nous dire si nous sommes dans le bon insight. On génère de nouvelles données notamment pour voir si l'action et l'insignt sont les bons. »

PublicitéLa boucle de feedback

Quand on va un peu plus dans le détail, on s'aperçoit que, par rapport aux actions faites dans le monde de la BI ou du datawarehouse on peut aboutir à des actions supplémentaires. Il faut d'abord identifier les métriques et la manière de ramener des données supplémentaires afin de vérifier que ça a du succès. « Ensuite, on va collecter plus de données, développer des insights qui vont générer des actions et tester et implémenter ces insights, ce sera peut- être pas les bons, peut-être pas les bonnes métriques, mais c'est cette fameuse boucle, en utilisant l'intelligence artificielle, qui va prévaloir. Ce que j'essaye de faire comprendre avec mes recherches  sur la datagouvernance, c'est qu'on a intérêt à faire valoir cette fameuse boucle de feedback. »

« Attention à ne pas trop embêter le consommateur qui dispose d'outils suffisants (on pense aux adblockers pour contrer les publicités) lui permettant d'échapper aux annonceurs. C'est une manière pour le consommateur de se protéger. Si on veut qu'il vous fournisse suffisamment d'informations pour avoir cette boucle de feebback, il ne faut pas embêter le consommateur. Je vous engage dans les systèmes d'insight que vous allez mettre en place à changer votre datagouvernance. Les consommateurs vont trouver des outils et ça fera très mal. Si vous ne comprenez pas et ne mettez pas des garde-fous à vos marketeurs, vous aurez des marketeurs fous comme il y eut des traders fous. »

Des états de maturité très variables

Un system of  insights, c'est un ensemble de technologies, pas une seule technologie. Il y a des états de maturité très variables, avec des technologies en pleine évolution, de même pour les technologies en mode croissance qui vont contribuer à construire les systèmes of insight. On est  plus du tout dans la construction d'un datawarehouse, on est dans un mode  itératif.
« Quelques recommandations pour finir. Un, le principe même des systems  of insights c'est, non seulement de fournir des actions vers lesquelles on doit aller, mais c'est aussi  de fournir la  final loop, c'est-à-dire le moyen de vérifier la portée de cette action. Deux, c'est de construire  le system of insight en ayant conscience qu'il y a énormément de technologies, non seulement aujourd'hui  mais à l'avenir, qu'il y a aussi besoin parfois de dupliquer et rationaliser ces technologies, mais on est très  loin d'être dans les tables  de rationalisation aujourd'hui, on commence  à rationaliser à partir du moment où  ce seront des technologies relativement matures, on en est très loin aujourd'hui. »

« Troisième élément  qui me paraît fondamental, penser à importer de la datagouvernance. Gouvernez véritablement  vos systèmes of insight, il y a beaucoup d'écueils à laisser les data scientists  et les data analysts faire leurs choix dans leur coin. Il y a énormément de choses mais aussi de bêtises à faire. Et des bêtises, on va en voir de nombreuses dans les prochaines années, si on en cadre pas suffisamment ces data analysts et ces data scientists. »

Article rédigé par

Didier Barathon, Journaliste

Partager cet article