BI, Big Data , IA : quézako et pour quels métiers ?
Les entreprises, quels que soient leur domaine d’activité, taille, histoire… ont désormais compris que les données qu’elles hébergent revêtent une importance capitale pour leur fonctionnement et leur développement. Termes à la mode, les BI, big data et autre IA méritent cependant un peu de définition et de mise en perspective. Et quels métiers y sont-ils associés ? Embarquement immédiat, destination data !
BI : l’intelligence au sens de renseignement
BI signifie business intelligence, donc renseignement utile aux affaires. La BI regroupe les outils et les techniques qui permettent :
de collecter, nettoyer, enrichir des données structurées ou semi-structurées pour les stocker dans des bases de données elles-mêmes structurées ; l’accès à l’information est ainsi facilité et les vitesses de traitement plus rapides, de produire des indicateurs de performance et de les restituer sous forme de tableaux de bord utiles aux prises de décisions ; produits à un instant T sur des historiques plus ou moins profonds, ces indicateurs permettent de dégager des tendances et viennent soutenir les activités opérationnelles des managers et les développements stratégiques des équipes dirigeantes des entreprises.
Les 4V du Big Data
La BI reste efficace et compétitive pour des données structurées et dans des volumes suffisamment bas pour que les temps de traitement soient acceptables.
Or, le nombre de données disponibles et exploitables a explosé : données internes aux entreprises (plutôt structurées), données issues des réseaux sociaux (la social data), images… Une explosion également due à la multiplication des sources : Internet bien sûr, mais surtout aujourd’hui les smartphones, et désormais l’IoT (Internet des objets)…
Une exploitation qui nécessite le recours à une nouvelle forme d’exploitation des données : le big data. La caractérisation du big data se fonde sur la concrétisation des 4V :
- volume : principale caractéristique, le volume est énorme, « big »…
- variété : provenances, domaines, formats rendent les données protéiformes et non structurées
- vitesse : à la fois dans le rythme de production de nouvelles données, mais également dans leur mise à disposition ou leur réception continue sous forme de flux
- véracité : l’exactitude des données reste le principal défi du big data ; souvent les données ne sont pas encore suffisamment maîtrisées, et la précision des analyses s’en trouve affectée.
Comparé à la BI, le big data répond à des questions plus complexes : comment adapter ses produits et ses services aux besoins des consommateurs, comment améliorer l’expérience client, comment optimiser les opérations et les frais de stockage, comment trouver de nouvelles sources de revenus...
Pas d’IA sans big data
L’intelligence artificielle cherche à imiter l’intelligence humaine. Pour cela, l’IA va recourir à un certain nombre de technologies et de concepts qui relèvent de différents champs : neuroscience, informatique, mathématique, sémantique, sciences cognitives… Et pour grandir, se nourrir, être élevée, l’IA à besoin de s’appuyer sur de nombreux exemples, de nombreuses données… le big data.
Elle est aujourd’hui capable de réflexion, de détecter des erreurs, nos erreurs à nous humains, prendre des décisions. Elle conquière tous les jours de nouveaux secteurs : le marketing, la finance, les transports, la médecine… et exerce à nos côtés.
Elle s’incarne en autant de robots, ou bots, tels que les chatbots qui répondent à vos questions sur certains sites Internet.
Des experts techniques mais aussi des experts métiers
Le développement et le fonctionnement de ces 3 technologies s’appuient sur des professionnels formés.
Si la BI est installée depuis de nombreuses années, elle reste à la recherche de profils techniques et métiers pour l’entretenir. Les nouvelles technologies que représentent le big data et l’IA s’inventent au jour le jour : au niveau technique et au niveau des usages métiers.
La BI, le big data et l’IA représentent des domaines épanouissants pour qui est curieux, agile, inventif et ouvert d’esprit.
Certains des métiers qu’elles offrent requièrent des connaissances robustes en informatique, mathématique ou statistiques : des informaticiens, des data ingénieurs par exemple qui sont formés en écoles d’ingénieurs ou en université.
Mais les entreprises recrutent aussi des profils métiers : experts dans leurs domaines, disposant d’un esprit scientifique, et convaincus de l’intérêt de la BI, du big data et de l’IA. Ce sont :
- des chefs de projets capables de communiquer avec des techniciens pour ensemble construire des projets innovants au bénéfice des métiers.
- des managers qui sauront imaginer les usages rendus possibles par ces technologies et les mettre en place dans leurs organisations.
Se former au management de la Data à PST&B, l’école d'informatique et de commerce
Paris School of Technology & Business forme des managers avec des compétences Tech de la DATA recherchés par les entreprises. Son enseignement repose sur une pédagogie agile et novatrice, fondée sur :
- des cours et conférences assurés par des professionnels en activité
- des mises en situation réelle avec la conduite de projets originaux soumis par des entreprises partenaires
- l’acquisition de certifications prisées dans les métiers de la data et de l’intelligence artificielle (AWS, Microsoft, Google).
Deux niveaux sont proposés : Bachelor (Bac+3 ; titres RNCP Niveau 6 certifié) et Mastère (Bac+4/5 ; titres RNCP Niveau 7 certifié).
Afin de vous former au management de la donnée et à l'intelligence artificielle, à Paris School of Technology & Business nous vous proposons deux filières :
La filière Tech avec :
Le Bachelor Technologie puis le Mastère Data Science in Business ou bien le Mastère IA & Business Transformation.
Ou bien la filière Business avec :
Le Bachelor Business puis le Mastère Data & Marketing Analytics
L’alternance est possible dès la 3ème année
Située à Paris dans le 11ème arrondissement, l’école Paris School of Technology & Business recrute sur dossier et entretien pour une rentrée en septembre 2022.
