Métiers de la data : Pour des données exploitables et utiles

7 août 2020

5 minutes de lecture

Chef de projet Data, Data Engineer, Webanalystes… la #TeamNEXTON travaille sur toutes les étapes de vie de la donnée afin de conduire la stratégie et le développement des entreprises.

Quelles vocations derrière les données ?

La data est devenue incontournable. Chaque entreprise possède une masse de données qu’elle doit collecter, stocker et exploiter afin d’établir des décisions stratégiques ou comprendre ses utilisateurs. Ce qui est connu sous le nom de big data.

Notre rôle est d’accompagner les entreprises sur cette exploitation et de valoriser ces données. Une donnée lorsqu’elle est recueillie est ensuite nettoyée, segmentée et ensuite restituée pour analyse. Ces étapes clés permettent alors aux différents métiers de les comprendre et les gérer, constituant ainsi un gain de temps.  

L’importance du big data

1) Rendre les chiffres interprétables

Nous intervenons dans tous secteurs auprès d’entreprises qui nous communiquent leurs objectifs à atteindre ; nous analysons les données du passé qui peuvent être utilisées pour prédire l’avenir. 

Ces analyses peuvent concerner des données de différentes natures pour atteindre des objectifs très variés:

  • Améliorer les performances de vente
  • Comprendre les utilisateurs
  • Améliorer les process 
  • Identifier et résoudre des problèmes plus rapidement
  • Améliorer l’expérience des utilisateurs
  • Etc…

2) Une double casquette technique et gestion de projet

Nous intervenons à plusieurs niveau au cours d’un projet grâce à notre polyvalence allié à une curiosité et une bonne connaissance des outils. Notre champs d’action est plus ou moins large en fonction des projets et des entreprises d’intervention.  Nos savoir-faire est basé sur une double approche : technique et métier, pour mettre les méthodes d’analyse et de traitement au service de l’objectif business.

Grâce aux différents profils et différentes expertises, nous maîtrisons l’ensemble du cycle de vie de la donnée: sa collecte, son stockage, son exploitation, son interprétation et la visualisation des résultats.
Nous coordonnons le cadrage projet avec les métiers (marketing, commerciaux, managers de services…) concernant la prise de besoin, création de visuel, restitution puis distribution.  

3) L’avantage de la data

Les entreprise récoltent toujours plus de données sans déterminer à l’avance l’utilisation qui en sera faite. Afin d’accompagner la stratégie de l’entreprise, nous proposons une roadmap data en rendant l’interprétation intelligente et surtout accessible à tous. L’importance de cette collecte favorise une bonne vision sur le long terme. Prenons l’exemple du e-commerce, où l’analyse des données transactionnelles et comportementales permettent de réaliser des offres de produits personnalisés, le déploiement d’une meilleure image de marque ou le développement de nouvelles opportunités commerciales. 

Et la RGPD ?

La protection des données dans les entreprises se pose d’autant plus lorsqu’elle concerne les données à caractères personnelles. 

Elle passe par de plusieurs techniques afin de limiter les risques de piratage : répertorier, anonymiser les données, optimiser au maximum la sécurité de l’ensemble de l’infrastructure.

Application de la data aux machines

Si une des utilisations de la data la plus accessible est le targeting en marketing digital, elle est loin d’être la seule. Aujourd’hui elle est de plus en plus utilisée pour l’intelligence artificielle qui consiste à répondre à des questions de plus en plus complexes, en imitant le processus cognitif humain.

En effet, une grande quantité de données, nettoyée, labellisée, peut permettre à une machine d’apprendre à reconnaître des patterns trop compliqués pour des algorithme classiques. C’est le principe du machine learning.

Quels sont mes clients à potentiel? Quand effectuer la maintenance de mes machines pour diminuer les pannes tout en optimisant les coûts? Comment proposer des services pertinents à mes clients au bon moment? 

Ce n’est qu’un petit panel de questions auxquelles le machine learning peuvent commencer à répondre. Mais dans un contexte où la technologie évolue plus vite que nos habitudes, l’enjeu est souvent de savoir poser la bonne question tout autant que comment y répondre.

 

Lai, Team NEXTON

 

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