La métaphore des données comme or noir fonctionne bien avec les algorithmes. Nous pourrions les voir comme des machines ayant besoin de cet or noir pour fonctionner. Sans donnée les algorithmes sont à l’arrêt.
Mais par contre, l’or noir est une ressource limitée alors que les données semblent plutôt se multiplier sans cesse et maintenant être partout de plus en plus envahissantes.
L’or noir serait peut-être à un niveau au-dessus, la donnée qualifiée déjà raffinée par des algorithmes pertinents ?
Support à la décision opérationnelle et stratégique, analyses prédictives... les promesses liées à une bonne gestion des données sont réelles et peuvent s'appliquer à des cas métiers concrets. Cela demande une double compétence et une convergence des savoir-faires métiers et SI.
données gouvernance stratégie systeme d information
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Plutot, qui ne l'est pas ? ;)
;) je suis d'accord.
Néanmoins ne pas oublier de se poser les questions essentielles : des données, des données... oui mais pour quoi faire ? et quelle modélisation du SI pour en tirer toute la valeur décisionnelle ?
Néanmoins ne pas oublier de se poser les questions essentielles : des données, des données... oui mais pour quoi faire ? et quelle modélisation du SI pour en tirer toute la valeur décisionnelle ?
@BertrandPimpin
J'ai eu une excellente discussion à ce sujet avec @RomainDEFOY
Mon point de vue c'est que le Big Data, l'enjeu n'est plus dans la captation de données, ça on sait faire.
Mais dans la sélection en amont des données pour être capable de ne récupérer que ce qu'on peut vraiment être en capacité d'analyser.
On aura peut être un jour des Data Designers ?
J'ai eu une excellente discussion à ce sujet avec @RomainDEFOY
Mon point de vue c'est que le Big Data, l'enjeu n'est plus dans la captation de données, ça on sait faire.
Mais dans la sélection en amont des données pour être capable de ne récupérer que ce qu'on peut vraiment être en capacité d'analyser.
On aura peut être un jour des Data Designers ?
@Julien je suis d'accord dans la plupart des cas. Mais parfois la récupération des données n'est pas aussi simple. Prenons l'exemple de nos amis constructeurs d'avion qui aimeraient avoir la main sur les données opérationnelles des appareils en vol pour, par exemple, faire de la maintenance préventive et vendre du service. Mais peuvent ils récupérer ces données ? Leurs appartiennent elles ? Des questions de propriété intellectuelle vont se poser.
En tout cas j'aime bien le concept de Data Designer meme s'il faut s'assurer qu'il y aura effectivement du flux (de la data) dans les puits (dimension métiers) que l'on souhaite ouvrir (j'ai du mal à me sortir de la metaphore du pétrole :-))
En tout cas j'aime bien le concept de Data Designer meme s'il faut s'assurer qu'il y aura effectivement du flux (de la data) dans les puits (dimension métiers) que l'on souhaite ouvrir (j'ai du mal à me sortir de la metaphore du pétrole :-))
Bonjour Bertrand,
tu sais, c'est déjà largement le cas !
De demain ? Je dirai plutôt d'hier...
Le véritable métier des majors Américains du net, c'est de capter, retraiter et commercialiser cette donnée. Ce n'est pas intuitif. Car le néophyte, lui, voit un interface web, et un service, gratuit, à sa mesure. La face émergée de l'iceberg, est colorée, sociale, sympathique...
La face immergée est différente. Une compensation data, gigantesque, à l'échelle mondiale, supporté par une algorithmie hypertrophiée et véhiculé par les réseaux existants en "over the top".
Les grandes compagnies pétrolières de cette data, pour reprendre ton image, pompent déjà notre sous sol. Via madame Michu et ses petites connections email, facebook; ses recherches google.
Bon ou mauvais, sans cela, le Web comme nous le connaissons, n'existerait pas. et la France disposerait toujours de son programme de minitel couleur. Peut être remplacés par de beaux écrans plats.
Nous (La France) avons perdu la bataille des premiers gisements. OK. Ce n'est pas grâve en soi, car ceux ci étaient somme toute, relativement petits, et limités par l'humain. Nous étions dans un mode cassette audio. Le temps, pas si lointain, ou nous l'humain produisait lui même ses propres enregistrements données, ou audio, sur cassette magnétique.
Nous sommes en train de passer au CD. Et ensuite à la dématérialisation complète, avec LE véritable gisement. Celui que nous ne pourrons plus contrôler; Illimité, imperceptible. La donnée sera captée des dizaines de fois de fois par minute, sur des millions de capteurs interconnectés opérant en "peer to peer".
C'est l'internet des objets.
Nous avons cinq à dix ans devant nous. Nouveaux supports décisionnels internes, aide à la décision, nouveaux métiers associés.
Puis ce sera terminé. La donnée n'existera plus. Les sociétés achèteront en direct les analyses sur mesure, délivrées en temps réel. Puis juste après, la décision elle même sera automatisée. Une sorte de Yield management sur les espaces publicitaires, sur les marchés à conquérir, les produits à lancer...
Plus besoin de tenter de se procurer de la donnée, pour tenter de faire ses propres analyses. Ce sera déjà du passé...
Peut être, entreront nous enfin dans une ère plus humaine, plus créative, plus à l'écoute, plus réactive...en même temps plus dépendante. Avec une complète recomposition du concept de Liberté sociale.
tu sais, c'est déjà largement le cas !
De demain ? Je dirai plutôt d'hier...
Le véritable métier des majors Américains du net, c'est de capter, retraiter et commercialiser cette donnée. Ce n'est pas intuitif. Car le néophyte, lui, voit un interface web, et un service, gratuit, à sa mesure. La face émergée de l'iceberg, est colorée, sociale, sympathique...
La face immergée est différente. Une compensation data, gigantesque, à l'échelle mondiale, supporté par une algorithmie hypertrophiée et véhiculé par les réseaux existants en "over the top".
Les grandes compagnies pétrolières de cette data, pour reprendre ton image, pompent déjà notre sous sol. Via madame Michu et ses petites connections email, facebook; ses recherches google.
Bon ou mauvais, sans cela, le Web comme nous le connaissons, n'existerait pas. et la France disposerait toujours de son programme de minitel couleur. Peut être remplacés par de beaux écrans plats.
Nous (La France) avons perdu la bataille des premiers gisements. OK. Ce n'est pas grâve en soi, car ceux ci étaient somme toute, relativement petits, et limités par l'humain. Nous étions dans un mode cassette audio. Le temps, pas si lointain, ou nous l'humain produisait lui même ses propres enregistrements données, ou audio, sur cassette magnétique.
Nous sommes en train de passer au CD. Et ensuite à la dématérialisation complète, avec LE véritable gisement. Celui que nous ne pourrons plus contrôler; Illimité, imperceptible. La donnée sera captée des dizaines de fois de fois par minute, sur des millions de capteurs interconnectés opérant en "peer to peer".
C'est l'internet des objets.
Nous avons cinq à dix ans devant nous. Nouveaux supports décisionnels internes, aide à la décision, nouveaux métiers associés.
Puis ce sera terminé. La donnée n'existera plus. Les sociétés achèteront en direct les analyses sur mesure, délivrées en temps réel. Puis juste après, la décision elle même sera automatisée. Une sorte de Yield management sur les espaces publicitaires, sur les marchés à conquérir, les produits à lancer...
Plus besoin de tenter de se procurer de la donnée, pour tenter de faire ses propres analyses. Ce sera déjà du passé...
Peut être, entreront nous enfin dans une ère plus humaine, plus créative, plus à l'écoute, plus réactive...en même temps plus dépendante. Avec une complète recomposition du concept de Liberté sociale.
Merci @Hervemary pour ta réponse visionnaire. Les analyses sur mesure existent en effet aujourd'hui sur une certaines formes (les instituts de sondage, IPSOS, IPSEN,... GfK,...) et je partage ton point de vue que le Data As a Service n'est pas loin. Ensuite je ne sais pas s'il sera BtoB ou bien uniquement BtoC du fait de la propriété et de la confidentialité des données. Meme si cela reste un vaste champ encore non clairement défini. On arrive finalement assez vite au notion de liberté et de propriété intellectuelle de la data. Il y a certainement des compromis à faire. Pourvu qu'il ne soit pas trop lourd !
Si la question semble pertinente, les réponses (jusqu'ici) sont très orientées "numérique". Je m'interroge sur l'oubli (volontaire ou non ?) que la donnée (data, information, entrée ...) n'est pas - loin de là - que uniquement numérique et que - de plus - elle n'a de valeur qu'après traitement, c'est à dire une fois raffinée (pour reprendre l'image de l'or noir) c'est à dire transformée en renseignement (en matière de stratégie en tout cas), c'est à dire dans une forme utile pour fiabiliser une décision ou une action stratégique.
Il me semble (et je me place du point de vue de mon métier d'analyste : www.youtube.com/channel/UClMVQB-Q9tkPxuE7jZhGE... ) que la focalisation sur le monde numérique, renforcé par une croyance apparente que l'automatisation du traitement (algorithme) représente le Grall de demain, constitue un biais important dans la compréhension du phénomène.
Si je reprend les TAGS de la question, elle porte sur l'information stratégique, c'est à dire sur la partie du SI de l'entreprise qui a pour finalité de fiabiliser la décision stratégique et de renforcer la capacité à mettre en œuvre le plan d'actions qui en découle. Or, l'expérience montre que, malgré tous les progrès du numérique, seul un homme est capable de comprendre ce qu'un autre homme a conçu (Cf. Markus Wolf in L'homme sans visage Mémoires du plus grand maître espion communiste, Plon, 1998). Focaliser sur la capacité à traiter automatiquement l'information numérique pour construire un SI stratégique efficace relève de la chimère et pourrait conduire à une incapacité structurelle à fiabiliser une fonction "stratégie".
Ce serait en effet faire l'impasse sur l'ensemble du versant "humain" du renseignement d'affaire (Business Intelligence en anglais : BI) qui, victime de la méconnaissance de la langue anglaise de nos concitoyens, se limite souvent dans une compréhension partielle, cantonnée au numérique, alors que, je vous rappelle, 'intelligence" en anglais se traduit par renseignement ...
Il est donc important (pour ne pas dire vital) de réintroduire dans nos modèles le bon vieux muscle que nous avons entre les oreilles et de ne pas oublier dans nos raisonnement d'utiliser un peu de jus de cerveau ... pour éviter les contre sens qui pourraient nous conduire dans le mur ...
Il me semble (et je me place du point de vue de mon métier d'analyste : www.youtube.com/channel/UClMVQB-Q9tkPxuE7jZhGE... ) que la focalisation sur le monde numérique, renforcé par une croyance apparente que l'automatisation du traitement (algorithme) représente le Grall de demain, constitue un biais important dans la compréhension du phénomène.
Si je reprend les TAGS de la question, elle porte sur l'information stratégique, c'est à dire sur la partie du SI de l'entreprise qui a pour finalité de fiabiliser la décision stratégique et de renforcer la capacité à mettre en œuvre le plan d'actions qui en découle. Or, l'expérience montre que, malgré tous les progrès du numérique, seul un homme est capable de comprendre ce qu'un autre homme a conçu (Cf. Markus Wolf in L'homme sans visage Mémoires du plus grand maître espion communiste, Plon, 1998). Focaliser sur la capacité à traiter automatiquement l'information numérique pour construire un SI stratégique efficace relève de la chimère et pourrait conduire à une incapacité structurelle à fiabiliser une fonction "stratégie".
Ce serait en effet faire l'impasse sur l'ensemble du versant "humain" du renseignement d'affaire (Business Intelligence en anglais : BI) qui, victime de la méconnaissance de la langue anglaise de nos concitoyens, se limite souvent dans une compréhension partielle, cantonnée au numérique, alors que, je vous rappelle, 'intelligence" en anglais se traduit par renseignement ...
Il est donc important (pour ne pas dire vital) de réintroduire dans nos modèles le bon vieux muscle que nous avons entre les oreilles et de ne pas oublier dans nos raisonnement d'utiliser un peu de jus de cerveau ... pour éviter les contre sens qui pourraient nous conduire dans le mur ...
Excellente réponse @olivierChaillot.
N'y a t il donc pas un réel découpage à faire entre le support à la décision que vont apporter les big data (qu'on appelait avant Business INTELLIGENCE) et qui vont nécessiter l'utilisation de notre MUSCLE préféré, non seulement en terme de modélisation de ce que l'on veut analyser et piloter mais aussi en terme de définitions d'indicateurs pertinents.
Et le support à l'automatisation des processus (les prémices de l'AI???) qui de toute façon nécessitera l'utilisation du fameux Muscle au risque de laisser tourner un système en roue libre qui finira par nous dépasser...
N'y a t il donc pas un réel découpage à faire entre le support à la décision que vont apporter les big data (qu'on appelait avant Business INTELLIGENCE) et qui vont nécessiter l'utilisation de notre MUSCLE préféré, non seulement en terme de modélisation de ce que l'on veut analyser et piloter mais aussi en terme de définitions d'indicateurs pertinents.
Et le support à l'automatisation des processus (les prémices de l'AI???) qui de toute façon nécessitera l'utilisation du fameux Muscle au risque de laisser tourner un système en roue libre qui finira par nous dépasser...
La confusion entre méthode, techniques et outils n'est pas nouveau. L'impact de la numérisation sur le SI "stratégie" n'est pas nouveau non plus, et n'est pas terminé. Cela fait une vingtaine d'année que le numérique a fait évoluer la quasi totalité des métiers participant à la fonction "intelligence économique" (traduction plus qu'approximative de "business intelligence", merci messieurs Martres, Clerc et leurs équipes ;)) et ce, sur les trois volets de la discipline !
Le gain de temps est réel sur une partie de la collecte (mais sur une partie !). La difficulté s'est complexifiée sur le volet protection (essentiellement du fait des comportements humains d'ailleurs et de la méconnaissance crasse de ce volet). Certains outils (tri, évaluation, ...) et quelques techniques (recoupement, ...) ont étés fortement imprégnées par le numérique. Jusqu'au travail de l'analyste (synfie.fr/index.php/analyste celui dont je peux parler en connaissance de cause) qui évolue également ...
De là à cacher la forêt avec l'arbre de la numérisation ... il y a un pas que je ne peux franchir ! Que le numérique nous soit très utile pour enfumer nos compétiteurs, je ne peux que partager. Que le numérique soit très utile pour manipuler les comportements des masses, je plussoie. Que le numérique puisse être utilisé pour noyer la capacité de raisonnement du quidam, constat facile ... Nous allons tous être d'accord !
D'où la nécessité (l'obligation ?) d'être rigoureux dans nos analyses ... sauf à ... mais c'est une autre histoire ;)
Le gain de temps est réel sur une partie de la collecte (mais sur une partie !). La difficulté s'est complexifiée sur le volet protection (essentiellement du fait des comportements humains d'ailleurs et de la méconnaissance crasse de ce volet). Certains outils (tri, évaluation, ...) et quelques techniques (recoupement, ...) ont étés fortement imprégnées par le numérique. Jusqu'au travail de l'analyste (synfie.fr/index.php/analyste celui dont je peux parler en connaissance de cause) qui évolue également ...
De là à cacher la forêt avec l'arbre de la numérisation ... il y a un pas que je ne peux franchir ! Que le numérique nous soit très utile pour enfumer nos compétiteurs, je ne peux que partager. Que le numérique soit très utile pour manipuler les comportements des masses, je plussoie. Que le numérique puisse être utilisé pour noyer la capacité de raisonnement du quidam, constat facile ... Nous allons tous être d'accord !
D'où la nécessité (l'obligation ?) d'être rigoureux dans nos analyses ... sauf à ... mais c'est une autre histoire ;)
C'est pour cela que nous avons engagé le programme Infolab, constatant le manque de culture de la donnée des entreprises, des acteurs privés, des habitants. infolabs.io/
Manuel Castells avait préparé le terrain avec l'Ere des Réseaux et son analyse de la société informationnelle.
Manuel Castells avait préparé le terrain avec l'Ere des Réseaux et son analyse de la société informationnelle.
Pas facile de tout suivre, mais je vais essayer de m'y coller pour ce projet infolabs.
L'or Noir? ... Une chose est évidente pour moi: comme pour la révolution du charbon ou celle du pétrole, aujourd'hui nous sommes en pleine euphorie et plein rêve de bisounours. Mais une nouvelle fois, les impacts sociétales et environnementales ne sont pas anticipées, même pas imaginées...
Je en suis pas certain la monétisation des données, de façon aussi globale et anarchique que ce que nous voyons soit une si bonne chose.
En ce moment un mouvement est en train de naitre pour vendre et acheté tout, tout ce qu'on fait, tout ce qu'on dit mais aussi tout ce qu'on ne fait pas. Tout est à vendre dans un système hyper capitaliste débridé.
Le vieil "IT guy" que je suis, regarde ça avec un peu de crainte. D'autant qu'il me semble aujourd'hui devenu impossible de ne pas y contribuer (souvent) sans le savoir.
Certains apports du machine learning et du Big Data sont de vraies sources d'espoir (prediction climatographique, analyse temps réels de systèmes complexes, voitures sans chauffeur,...) D'autres sont pour moi de nouveaux marchands du temple rien à l'humanité. Je ne suis pas certains que le traçage du cheminement des clients dans une grande surface pour placer des promotions ou la publicité ciblée en avance sur le besoin soient un bien fait. Une nouvelle aliénation sans doute, quelques marketeurs pourront être un peu plus riches, mais globalement on y gagnera quoi?
J'avais prévenu : je suis un dinosaure de l'IT et je crois que sa raison d'être est de servir. Aussi Je suis très convaincu par la transformation digitale des entreprises, par une performance et une pertinence nouvelles des métiers. Je suis plus intéressé par l'imbrication de plus en plus intime entre processus métier et interface avec le SI que par les data-dealers.
Je rejoins @BertrandPimpin : que veut on faire de ces données? Je pense (et je milite) pour une démocratisation du décisionnel au sein des métiers eux-mêmes. Je pense (et j'espère) que très prochainement les utilisateurs pourront avoir les informations dont ils ont besoin au moment où ils en ont besoin. Cela mettra un terme à ces comités institutionnels et rigides au profit d'instances de decisions opérationnelles plus dynamiques.
En attendant on va continuer à mettre toutes ces nouvelles données dans nos beaux tableaux croisés dynamiques...
Je en suis pas certain la monétisation des données, de façon aussi globale et anarchique que ce que nous voyons soit une si bonne chose.
En ce moment un mouvement est en train de naitre pour vendre et acheté tout, tout ce qu'on fait, tout ce qu'on dit mais aussi tout ce qu'on ne fait pas. Tout est à vendre dans un système hyper capitaliste débridé.
Le vieil "IT guy" que je suis, regarde ça avec un peu de crainte. D'autant qu'il me semble aujourd'hui devenu impossible de ne pas y contribuer (souvent) sans le savoir.
Certains apports du machine learning et du Big Data sont de vraies sources d'espoir (prediction climatographique, analyse temps réels de systèmes complexes, voitures sans chauffeur,...) D'autres sont pour moi de nouveaux marchands du temple rien à l'humanité. Je ne suis pas certains que le traçage du cheminement des clients dans une grande surface pour placer des promotions ou la publicité ciblée en avance sur le besoin soient un bien fait. Une nouvelle aliénation sans doute, quelques marketeurs pourront être un peu plus riches, mais globalement on y gagnera quoi?
J'avais prévenu : je suis un dinosaure de l'IT et je crois que sa raison d'être est de servir. Aussi Je suis très convaincu par la transformation digitale des entreprises, par une performance et une pertinence nouvelles des métiers. Je suis plus intéressé par l'imbrication de plus en plus intime entre processus métier et interface avec le SI que par les data-dealers.
Je rejoins @BertrandPimpin : que veut on faire de ces données? Je pense (et je milite) pour une démocratisation du décisionnel au sein des métiers eux-mêmes. Je pense (et j'espère) que très prochainement les utilisateurs pourront avoir les informations dont ils ont besoin au moment où ils en ont besoin. Cela mettra un terme à ces comités institutionnels et rigides au profit d'instances de decisions opérationnelles plus dynamiques.
En attendant on va continuer à mettre toutes ces nouvelles données dans nos beaux tableaux croisés dynamiques...
Je partage tout à fait ton point de vue @PascalW ! J'entends par Or Noir non pas la valeur marchande de la donnée, car comme toi je suis assez mal à l'aise avec le concept de vendre de l'information surtout lorsque celle-ci est privée et qu'on ne sait pas nécessairement où elle part, mais plutôt des assets dont disposent déjà en propre l'entreprise pour pouvoir augmenter sa performance. Et la bonne nouvelle, c'est qu'il n'y a pas besoin de forer très profond (pour reprendre l'image du brut...) dans la mesure où ces process crachent déjà pas mal de matière. Il ne reste "plus qu'à" la raffiner (et ce sera ma dernière lourdeur sur le thème du pétrole) pour pouvoir en tirer toute la substance et la valeur.
PS : on fait quand meme mieux que le tableau croisé aujourd'hui qd meme ;-)
PS : on fait quand meme mieux que le tableau croisé aujourd'hui qd meme ;-)
Comme je viens de terminer 5 ans pour la branche Exploration-Production de notre pétrolier nationale (et que j'espère y retourner rapidement) je suis obligé d'en convenir: la reduction des coûts de forage est une bonne chose.
Je suis également d'accord que l'enjeu va être sur la capacité des parties-prenantes à avoir un raffinage pertinent mais avec beaucoup de petits volumes. J'ai beaucoup d'espoir dans ce "décisionnel" de proximité dans les métiers où finalement chacun pourra construire son propre tableau de bord pour gérer son activité et son prévisionnel. Je base d'ailleurs un peu mon avenir sur des produits comme Qlik Sense.
J'espère arriver à devenir une sorte de "Pilote IT Data manager Métier". J'ai déjà pu réalisé ces missions séparément, je pense que la fusion sera sympa.
Je suis également d'accord que l'enjeu va être sur la capacité des parties-prenantes à avoir un raffinage pertinent mais avec beaucoup de petits volumes. J'ai beaucoup d'espoir dans ce "décisionnel" de proximité dans les métiers où finalement chacun pourra construire son propre tableau de bord pour gérer son activité et son prévisionnel. Je base d'ailleurs un peu mon avenir sur des produits comme Qlik Sense.
J'espère arriver à devenir une sorte de "Pilote IT Data manager Métier". J'ai déjà pu réalisé ces missions séparément, je pense que la fusion sera sympa.
Bonjour,
Il y a de nombreux articles sur le Big Data et ses conséquences déjà visibles en lien avec les Smart Cities, sur cette page : www.scoop.it/t/the-programmable-city
Il y a de nombreux articles sur le Big Data et ses conséquences déjà visibles en lien avec les Smart Cities, sur cette page : www.scoop.it/t/the-programmable-city
Le bit data est en effet une ressource extrêmement intéressante et valorisée. Je trouve intéressant de cibler les démarches marketing et de recherche. Il faut toutefois utiliser son cerveau, et éviter les dérives. D'un point de vue marketing, le big data et la clusterisation peut OUI proposer le bon produit au bon moment, mais le hasard fait aussi bien les choses... Et génère l'INNOVATION! Je suis POUR utiliser les données mais il faut aussi laisser libre court aux aléas de la vie, rencontres, envies, moments, souvenirs... Qui sont souvent des expériences extraordinaires quand elles sont non planifiées.
Le point de vue éthique de commercialiser des données personnelles des internautes est aussi à discuter...
Le point de vue éthique de commercialiser des données personnelles des internautes est aussi à discuter...
Le sujet sera traité prochainement à La Cantine de Toulouse, sous l'angle juridique. Ceux qui suivent la présente discussion seront certainement intéressés: lacantine-toulouse.org/7344/universitic-securit...
En préparation de cette discussion, un article fort interessant www.lesechos.fr/journal20160127/lec1_idees_et_d...