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. L'ignorance des avantages de modélisation de données conduit souvent à de telles situations.
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. La compréhension des avantages de modélisation de données est essentielle pour construire ces équipes performantes.