Préparation organisationnelle à la data science
La préparation à la data science est cruciale pour toute organisation, que votre secteur soit traditionnellement associé à la data science et à l’analytique ou non. KDnuggets résume les quatre composantes de la préparation organisationnelle comme étant la préparation stratégique, métier, culturelle et opérationnelle.
Définir la préparation à la data science
Les organisations doivent intégrer avec discernement ces quatre éléments lorsqu’elles se préparent à des initiatives en data science. La préparation stratégique aide à établir un business case, à relier la data science aux priorités de l’organisation et à obtenir le sponsoring de la direction. La préparation métier consiste à investir dans l’infrastructure, c’est-à-dire les outils et les compétences nécessaires pour accéder facilement aux données et les analyser. La préparation culturelle crée les conditions pour que chaque collaborateur parle le langage des données et améliore les résultats basés sur les données. Enfin, la préparation opérationnelle permet d’exécuter et d’optimiser les fonctions de data science grâce à une planification adaptée. Les entreprises doivent tenir compte de leurs besoins spécifiques en données et s’assurer d’un alignement précoce sur l’ensemble de ces axes pour se mettre en position de réussir.
La pyramide des besoins en data science
L’IA est sur toutes les lèvres et beaucoup d’entreprises veulent s’y lancer immédiatement. Mais il faut apprendre à marcher avant de courir : avant d’industrialiser l’IA, il faut atteindre le bon niveau de préparation. C’est tout l’enjeu de la construction d’une base de données solide. La pyramide des besoins en data science de Monica Rogati offre une approche pragmatique de la préparation à la data science.
Consommation d’énergie pilotée par les données avec les compteurs intelligents
Parfois, les organisations ne cherchent pas activement à se préparer à la data science, mais y sont contraintes pour répondre à des exigences externes. Prenons l’exemple des fournisseurs d’énergie au Royaume-Uni, où le gouvernement a imposé l’installation de compteurs intelligents dans chaque foyer et petite entreprise d’ici fin 2020. Le gouvernement invoque l’adaptation aux besoins modernes en matière de données et aux attentes des consommateurs dans son rapport d’avancement 2018 : selon lui, les compteurs intelligents aideront les clients à utiliser l’énergie plus efficacement et à réduire leurs factures en leur offrant une meilleure visibilité de leur consommation réelle.
Apports de la data science à l’IoT
Les compteurs intelligents s’inscrivent dans un domaine en plein essor, l’Internet des objets (IoT), souvent associé à la data science. L’IoT regroupe des appareils qui ne sont pas des ordinateurs au sens classique, mais qui peuvent tout de même transmettre des données. La data science permet de tirer des enseignements précieux des informations issues de l’IoT. Pour que le programme britannique de compteurs intelligents réussisse, ces compteurs doivent pouvoir transmettre des données, identifier des schémas de consommation d’énergie et informer l’utilisateur des actions à mener pour économiser l’énergie.
Comment les fournisseurs d’énergie adoptent la data science
Au Royaume-Uni, les fournisseurs d’énergie s’activent pour tenir l’échéance de 2020, avec de nombreux chantiers en parallèle. Sur le plan stratégique, ils doivent obtenir le sponsoring de la direction pour investir dans des capacités d’analytique afin de piloter l’avancement. Ils doivent être prêts sur le plan métier pour suivre le déploiement du programme de compteurs intelligents par rapport aux objectifs, ce qui implique de suivre les installations et les coûts, et de garantir l’opérabilité. Ils doivent assurer la préparation culturelle pour que tout le monde dans l’entreprise — des dirigeants aux installateurs — comprenne l’adéquation produit-marché et les capacités IoT des compteurs. Enfin, il faut une préparation opérationnelle afin de quantifier l’impact de l’installation des compteurs intelligents sur la consommation et les coûts d’énergie — et déterminer si ces compteurs tiennent réellement leurs promesses.
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