Industrialisation des données : guide pratique

data science
:  De plus en plus d’appareils, d’outils de fabrication et d’usines sont équipés de capteurs capables de collecter d’énormes quantités de données sur eux-mêmes et leur environnement et de se connecter au cloud data science. C’est ce que l’on appelle le Big Data, mais pourquoi est-il nécessaire de mettre en œuvre la data science dans une industrie ? La mise en œuvre du Big Data dans l’industrie transforme les données en connaissances et en un avantage concurrentiel évident. Les experts estiment que les systèmes Big Data, en plus de gérer et de traiter de grandes quantités de données de manière efficace sur le plan informatique (vitesse), « permettent l’incorporation d’autres outils d’analyse de données, outre le fait que toutes les améliorations open source sont incorporées progressivement dans la gestion ou l’analyse de l’information ». Dans le même ordre d’idées, certains professeurs d’intelligence artificielle estiment que « les données brutes n’apportent presque rien ». Ainsi, ils considèrent que c’est grâce aux techniques consolidées d’analyse des données et aux technologies qui les soutiennent, que l’on peut donner un sens à celles-ci et obtenir des conclusions et des connaissances avancées capables d’aider les industries qui les intègrent. Il est nécessaire de favoriser déploiement data science dans les entreprises et les industries, car sans solutions de ce type, il est pratiquement impossible de tirer profit des données collectées. Cela implique également un coût qui n’a aucun sens s’il n’apporte rien.

Valeur ajoutée pour l’industrie

Ce sont précisément les industries qui parviennent à collecter leurs données et à les analyser correctement qui obtiendront ce que certains appellent « le pétrole du XXIe siècle ». En effet, l’industrialisation des données, offrira des connaissances avancées et une valeur ajoutée évidente tout en étant capable d’utiliser ces données pour en tirer des enseignements et détecter des opportunités, des relations cachées et effectuer une gestion des connaissances. En même temps, il existe un avantage fondamental pour ces entreprises, car elles peuvent effectuer à la fois un diagnostic et l’application de mesures correctives en cas de détection de problèmes. Un avantage concurrentiel ne peut être obtenu si les données sont simplement stockées, mais pas analysées pour essayer de détecter d’éventuelles déviations ou anomalies. Pour être en mesure d’anticiper de nombreux problèmes, il faut être conscient des signes avant-coureurs qui peuvent se manifester et, pour cela, il faut savoir trouver ces signaux parmi les énormes quantités de données disponibles.

Modèle traditionnel

Mais qu’en est-il de ceux qui ne le font pas ? Où sont-ils et où vont-ils ? En effet, la plupart d’entre eux se trouvent de ce « côté obscur ». Ainsi, ceux-là se basent sur des modèles traditionnels et utilisent des connaissances biaisées, fondées sur la connaissance de personnes spécifiques et sans savoir si elles sont vraies ou incitent à la conviction. Par conséquent, ils ne disposent pas d’un modèle défini et, par conséquent, ils ne savent pas quelles parties du processus génèrent des incertitudes, comment une variable ou une autre affecte la qualité ou comment une matière première est susceptible de générer un défaut ou un autre lorsqu’il y a des changements dans le processus ; quand un système peut tomber en panne de façon précoce et pourquoi. Ils gaspillent généralement leurs ressources, soit parce qu’ils déploient des systèmes de saisie et de stockage des données qui ne s’avèrent pas utiles, soit parce qu’ils n’en disposent pas et tentent « aveuglément » de résoudre certains problèmes sans que les solutions soient guidées par des données et/ou des preuves.

Talents multidisciplinaires 4.0 sur la base des Big Data

Aujourd’hui, la demande de formation à l’analyse des données sur le paradigme du Big Data est élevée, et c’est une compétence très appréciée par les entreprises industrielles, qui implique d’étendre la formation aux responsables des fonctions non-informatiques, aux personnes qui connaissent les processus, ce qu’il faut chercher et comment le faire. En outre, d’autres profils plus adaptés aux architectures, peuvent intégrer de nouvelles compétences de devops data science dans leurs organisations et connaître les outils d’analyse, qui peuvent ensuite être utilisés par d’autres équipes dans votre entreprise. Des équipes pluridisciplinaires, réunissant différents profils et connaissances autour du paradigme du Big Data, permettront aux entreprises d’être maîtres de leurs connaissances et de prendre des décisions, non pas en fonction de l’expérience, mais de la réalité de leur activité et de la demande des entreprises.


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