Burger Intelligence

“C’est un peu comme si vous cuisiniez un petit pickles bien croquant et vinaigré pour l’étaler sur un burger acheté sous vide dans les rayons du Carrefour. Relever le goût, augmenter la qualité en s’adaptant à l’environnement. C’est ça, notre métier.”

C’est comme ça que m’avait été présenté le métier d’EURA NOVA lors de mon premier entretien d’embauche. Une métaphore culinaire pour expliquer l’innovation informatique à l’usage des sociétés.

J’y repensais samedi après-midi, lorsque je préparais tous les ingrédients d’une burger party.

Chez nous, la burger party, c’est sacré. C’est un peu la raclette-pierrade de nos parents, le gibier-airelles-croquettes de nos grands-parents : ça ne rigole pas. Chaque élément a été étudié, éprouvé, perfectionné.

Les buns faits maison, le vrai steak haché poêlé, les oignons caramélisés, l’incomparable sauce pour une petite touche aigrelette… Tout se fait dans l’après-midi, avec de la bonne musique dans les oreilles. Au dernier moment, on lave la salade, on coupe les tomates, on sort le cheddar fondu. On dore des pommes-de-terre grenaille, on grille du bacon et — pour les plus audacieux, on pousse le vice jusqu’à cuire des oeufs miroir. Vite, vite, on installe toute cette merveille en kit sur le plan de travail de la cuisine et chacun construit son chef d’oeuvre en fonction de sa faim, de ses envies et du diamètre de sa mâchoire.

Open burger bar! Tout est là, délicieux et prêt à l’emploi.

Une burger party est aux repas entre amis ce que la BI est aux entreprises.

On nous demande parfois quelle est la différence entre la Business Intelligence et les initiatives de data science dans les entreprises. La Business Intelligence (BI), pour rappel, consiste à utiliser les données produites par les différents processus de l’entreprises pour faire des états des lieux et prendre les actions adéquates. Elle produit des rapports qui sont vus comme des baromètres de la santé d’un département, d’une activité, voire de l’entreprise elle-même. Après avoir identifié un besoin, on va donc rassembler des données précises pour fournir un rapport précis qui va donner un point de vue sur ce besoin.

La data science, elle, consiste à prendre des données et à les explorer afin d’obtenir des prédictions, des recommandations ou d’autres trouvailles qui vont directement intervenir au niveau des opérations et des processus de l’entreprise. Ici, ce ne sont pas des rapports qui sont fournis, mais des modèles, des insights qui peuvent être mis en production par la suite.

Le problème actuel de nombreuses entreprises est de faire cohabiter ces deux paradigmes, la BI et la data science, car le rapport aux données est très différent : la BI a besoin des données assemblées pour faire sens, la data science veut les données brutes. Et peine souvent à l’obtenir!

Ceci est une vraie histoire racontée par Sabri Skhiri, le directeur de la recherche d’EURA NOVA. Il était alors en mission dans le département IT une grande banque et avait besoin de 10 feuilles Excel de données pour les faire utiliser par des data scientists. Il envoya donc sa demande aux personnes responsables de l’extraction de données — souvent à l’usage de la BI. Vous savez ce qu’on lui a répondu? -“10 tables Excel? d’accord. Il faut compter 900 jours.homme pour les avoir”.

900 jours.homme.

Reaaaaaaaaaaally?

C’est un peu comme si on avait deux types d’invités face au buffet : l’un qui a besoin de la sauce composée de mayonnaise, d’anchois et de câpres ; l’autre qui préférerait avoir chaque élément séparé pour pouvoir tester la cuisine moléculaire.

-”Dis, t’aurais pas les anchois, les câpres et la mayo à part?”

- “Heu… si, je cherche. Reprends une bière en attendant… Ou deux? Ou trois? ” (et là, je mets 30 minutes à fouiller dans les placards et le frigo pour trouver, éventuellement, un fond de pot de Devos-Lemmens et une vieille conserve d’anchois).

Idéalement, dans un monde data-centric, tous les aliments que contient ma cuisine seraient là, accessibles et visibles sur le plan de travail — avec, en sus, quelques préparations basiques et communes pour les gourmets de traditions. Et toutes les données d’une entreprises seraient accessibles à qui de droit, tant pour les BI managers que pour les data scientists — avec, en sus, quelques datasets prêts à l’emploi.

Faites l’exercice ! Allez voir le responsable des données de votre entreprise et demandez-lui un set inédit de données, provenant de plusieurs sources dispersées. Vous verrez si, en attendant les données, il vous propose une bière… ou deux, ou trois!