La data, c'est quoi ? Focus le nouvel or du 21ème siècle

Surnommée l’or du 21ème siècle, la data n’est pas aussi rare que ce fameux métal doré. Pourtant sa valeur est tout aussi précieuse, si ce n’est plus. Car maîtriser les données, c’est mieux comprendre le comportement des utilisateurs, anticiper les risques, réduire les coûts, saisir les opportunités au bon moment, … Autant d’éléments qui aident à prendre de meilleures décisions. Les entreprises qui savent lire les données bénéficient d’un avantage concurrentiel non négligeable par rapport aux autres. Mais avant de tirer parti de cette ressource, une question se pose : c’est quoi la data ? L’école Cube fait le tour de la question. 

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C’est quoi, la data ? 

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Définition de la data 

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La data correspond à toutes les informations numériques provenant des réseaux de télécommunication ou informatiques. Par exemple, lorsque vous naviguez sur le web, vous émettez des données : les sites que vous visitez, le temps passé sur chaque page, la localisation géographique, les actions effectuées sur un site (comme un achat ou l’ajout d’un article dans un panier), …. Autant d’informations qui aident les entreprises à mieux comprendre le comportement des internautes, et donc de leurs potentiels clients. 

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Ces données digitales peuvent prendre différentes formes. Souvent elles sont classées en deux grandes catégories : 

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• Les données quantitatives : ce sont des informations chiffrées, comme le temps passé sur un site web. 
• Les données qualitatives : ce sont les informations non quantifiables, comme la localisation géographique d’un individu. 

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Pour chacune de ces catégories, il existe une infinité de variables : formats, sources, hiérarchie, objets, qualité, … Ce qui rend les données à la fois si complexes et si complètes. 

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La donnée à l’heure du big data 

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Aujourd’hui, des volumes de données aussi exponentiels que variés sont produits à vitesse grand V. On parle alors de Big data pour désigner ce phénomène. 

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Il traduit l’omniprésence des données. Site internet, objets connectés, réseaux sociaux, logs informatiques, … les données sont partout. Mais leur volume, leur variété et leur vélocité de production sont tels qu’il est souvent difficile de les traiter avec efficacité.  

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Bon à savoir : le terme Big data existe déjà depuis les années 1960. À cette époque, il désignait les bases de données grandissantes. Mais la signification du terme a pris toute son ampleur avec l’avènement de Google et des réseaux sociaux. 

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Pourquoi la donnée est-elle si importante ? 

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La prise de décisions éclairée 

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La donnée en tant que telle n’a pas de valeur. C’est ce que les entreprises en font qui marque toute la différence. Elles peuvent exploiter les données pour prendre de meilleures décisions. Voici quelques exemples : 

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• La navigation sur un site web : toutes les informations récoltées lors de la navigation en ligne permettent aux entreprises de mieux comprendre les consommateurs. Ce faisant, elles peuvent ajuster leur tunnel de vente pour inciter davantage à la conversion. 
• Les capteurs industriels : ils mesurent la température, la pression, le taux d'humidité, la vibration des machines, … Autrement dit, ils alertent sur l’état des machines. Informées en cas de potentielles défaillances d’un équipement industriel, les équipes peuvent réagir plus rapidement pour éviter les pannes. 
• Les données météorologiques : les entreprises de transport peuvent ajuster leurs itinéraires de livraison en fonction des conditions météorologiques prévues. Par exemple, en cas de tempête. 
• Les données de transactions financières : comme la fréquence des transactions, les montants, les lieux de transaction ou encore les habitudes de dépense des utilisateurs. Toutes ces informations permettent aux banques de détecter des comportements suspects ou inhabituels. En cas de suspicion de fraude, l’établissement peut bloquer les transactions suspectes. 

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Les exemples d’utilisation de la donnée sont infinis. Et surtout, ils concernent toutes les entreprises. 

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La ressource de base de l’intelligence artificielle 

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En plus d’être un outil d’aide à la décision, la donnée alimente les nouvelles technologies d’intelligence artificielle. C’est grâce à ces énormes ensembles de données que les modèles de machines learning sont entraînés. 

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En fonction des données fournies et des méthodes d’entraînement, ces modèles sont ensuite capables de réaliser des analyses prédictives, de comprendre le langage naturel, de  générer du texte, de résoudre des problèmes mathématiques, … 

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Quels sont les principaux outils data ? 

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Si les données sont si précieuses, leur volume et leur variété les rendent aussi très complexes. Pour maîtriser les données, les experts data doivent respecter un processus de données souvent long et chronophage. C’est pourquoi, de plus en plus d’outils data se développent : 

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• Les outils de collecte de données : ils permettent de rassembler des informations provenant de différentes sources. Par exemple, les formulaires comme Typeform, les capteurs de type AWS IoT Core, les outils de web scraping comme Octoparse, … 
• Les outils de stockage : ce sont les database, les data lake ou les datawarehouse. Par exemple, My SQL, Big Query, Snowflake, … Selon les outils utilisés, vous pourrez stocker de grandes ou des petites quantités de données (structurées, non structurées, semi-structurées). 
• Les outils de préparation de la donnée : ils automatisent le nettoyage et le tri des données avant de les utiliser pour l’analyse. Par exemple, Apache Sparks, Talend data preparation, Databricks, … 
• Les outils de data visualisation : ils transforment les données brutes en représentations visuelles intuitives. L'objectif étant de simplifier l’analyse. C’est le cas de Looker Studio. 
• Les outils analytics (ou business intelligence) : bien souvent, ces outils reprennent l’ensemble des processus data. Par exemple, Tableau, Power BI, Sisense, … 

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L’utilisation de ces outils est aujourd’hui indispensable pour traiter toutes les informations disponibles et en tirer pleinement parti. 

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Quels sont les métiers data ? 

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L’importance de la data a aussi favorisé la création de nouveaux métiers data, tels que : 

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• Les data analysts et data scientists qui aident les entreprises à prendre de meilleures décisions ; 
• Les data architects et data engineers qui implémentent une infrastructure de données facilitant l’analyse ; 
• Le data stewart qui garantit la qualité des données ; 
• Le data protection officer qui s’assure de la conformité des données au RGPD. 

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La plupart de ces métiers data sont aujourd’hui en situation de pénurie. Les entreprises ont  besoin d’expertise data pour valoriser pleinement les ressources à leur disposition. Mais les compétences disponibles sont insuffisantes pour répondre à l’ensemble de leurs besoins. 

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Pourquoi se former maintenant à la data ? 

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Les métiers data étant particulièrement recherchés par les entreprises de tout secteur d’activité, se former à la data permet de s’assurer un avenir professionnel “sûr”. D’une part, vous n’aurez aucune difficulté à trouver un emploi sur le marché du travail. Et comme les données sont partout, vous aurez le choix entre différents secteurs d’activité et taille d’entreprise. D’autre part, les métiers data sont généralement très rémunérateurs. Dès les premières années d’expérience professionnelle, vous bénéficierez d’un salaire supérieur à la moyenne française. 

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Alors formez-vous pour exploiter cette ressource si précieuse !

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