Responsable de l'innovation chez Information Builders, Rado Kotorov estime qu'il manquera d'ici 5 ans près de 2 millions de data scientists, des profils spécialisés dans l'analyse de données, notamment requis dans les projets de prise en compte des big data. Pour favoriser l'adoption des outils analytiques, il préconise par ailleurs d'utiliser des apps permettant aux utilisateurs métiers d'obtenir des réponses en moins de 15 secondes, y compris à partir d'un terminal mobile. 

Quels sont, en dehors des problèmes liés à la qualité, les principales difficultés que rencontrent toujours les entreprises dans leurs projets d'intégration de données ?

Rado Kotorov : Nous effectuons des études au niveau mondial sur les obstacles à l'adoption des outils de business intelligence. Il y en a principalement trois : la qualité des données, les politiques internes et l'intégration de données. Il existe toujours des silos en dépit de toutes les technologies disponibles. En plus des difficultés existantes, les entreprises ont parfois encore plus de mal à intégrer les nouvelles sources de données telles que les médias sociaux, par exemple, ou encore les données non structurées. Ce sont des questions importantes puisque que ces sources mettent en contexte les informations transactionnelles gérées dans les logiciels financiers et les ERP des entreprises. Si ces derniers indiquent aux équipes métiers ce que les clients ont fait, les nouveaux systèmes expliquent pourquoi ils l'ont fait. Ce contexte permet d'innover, de modifier les produits et les services, etc.

Finalement, la qualité des données reste-t-elle le problème le plus sensible ?

Rado Kotorov : Ainsi que le montrent nos études, il s'agit de la difficulté principale. Cela apparaît de plus en plus clairement parce que les entreprises s'aperçoivent qu'elles peuvent réaliser d'énormes économies en consolidant leurs systèmes et en standardisant les informations sur leurs produits et leurs services. Les départements achats peuvent gagner des centaines de dollars en intervenant sur la qualité des données et sur cette standardisation.

Est-ce que les projets destinés à prendre en compte les big data modifient la nature des défis rencontrés par les entreprises ?

 Ainsi que je l'ai dit, les big data compliquent encore les problèmes rencontrés. Mais elles offrent aussi de grandes opportunités et les entreprises qui s'en saisissent  vont disposer d'un avantage concurrentiel significatif. A l'inverse, aucune entreprise ne peut ignorer la concurrence. Google, Facebook et Amazon sont essentiellement des sociétés big data. Leur croissance et le rythme auquel elles développent leurs produits et services donne une idée des bénéfices qu'apporte la maîtrise des big data.

Est-ce que la mise en oeuvre de l'apprentissage machine associé à la visualisation des données est réservé à ce type de grands acteurs ?

Absolument pas. C'est pourquoi nous concevons des outils qui permettront aux analystes, même les moins expérimentés, de tirer parti de ces méthodes pour analyser les données et en extraire des informations. On estime qu'il manque actuellement près de 400 000 data scientists expérimentés. Dans les cinq prochaines années, il en manquera près de 2 millions. lire la suite de l'entretien