Qu’est-ce qu’une plateforme data science et en quoi elle est bénéfique pour votre organisation ? Ryax répond à vos questions et vous donne les clés pour évaluer les différentes plateformes de science des données disponibles sur le marché.
Plus qu’un outil, une plateforme data science se présente comme un allié permettant à l’entreprise d’extraire le potentiel de ses données. Alors que les solutions logicielles se multiplient, faire un choix et définir les critères importants pour sélectionner ou développer une telle plateforme peut se révéler difficile…
Qu’est-ce qu’une plateforme de science des données ?
Une plateforme data science est un environnement logiciel permettant le traitement intégral des données. La plateforme fournit généralement un point d’accès aux données partagé par l’ensemble des fonctions data science ainsi que les utilisateurs.
Une plateforme data science favorise un traitement harmonisé, rapide et efficace des données. Elle permet également de standardiser la manière dont l’entreprise traite les données.
La plateforme data science vise donc à permettre la mise en production des modèles de traitement de données de manière efficace en garantissant scalabilité et sécurité.
À quoi sert une plateforme data science ?
L’exploitation des données est devenue une priorité stratégique pour beaucoup d’entreprises. S’équiper d’outils adéquats afin de permettre cette exploitation s'avère dès lors nécessaire. La plateforme data science possède différents avantages :
- Permettre une collaboration efficace entre data engineers, data scientists, data analysts, data architects et autres fonctions liées à la science des données ;
- Proposer un outil de visualisation cohérent et harmonisé compris par l’ensemble des acteurs concernés au sein de l’entreprise ;
- Limiter les risques d’erreurs et de disparités au niveau des sources de données et des données elles-mêmes.
La plateforme de science des données est souvent en parfaite adéquation avec des techniques DevOps et DataOps fortement plébiscitées actuellement.
Plus généralement, l’exploitation des données se révèle utile à différents niveaux pour l’entreprise :
- Permettre un marketing plus ciblé et adapté;
- Détecter les fraudes et les tentatives d’intrusion ;
- Optimiser les flux logistiques et la supply chain, assurer une gestion effective des stocks et des approvisionnements ;
- Favoriser la maintenance prédictive et diminuer les coûts d’exploitation.
Pourquoi utiliser une plateforme data science ?
Lorsqu’on s’intéresse à la mise en production de modèles de traitement de données, les statistiques parlent d’elles-mêmes. Les chiffres concernant les projets n’atteignant jamais la mise en production varient selon les sources mais flirtent la plupart du temps avec les 80 %.
Les coûts associés peuvent rapidement s’avérer hors de contrôle. De plus, les évolutions dans le domaine technologique se succèdent à un rythme effréné. Les entreprises doivent être agiles et s’adapter sans tarder. Pour ce faire, il est indispensable de créer une culture d’entreprise autour de la donnée et d’assurer collaboration et communication. En pratique, on constate également que beaucoup d'organisations passent un temps inconsidéré sur des tâches simples qui pourraient être facilement automatisées.
Si la volonté d’exploiter les données semble omniprésente, le résultat en pratique ne délivre pas encore toutes ses promesses. La discipline est neuve, le manque de compétences criant et les sociétés peinent à s’adapter en temps réel.
Le défi est de taille pour beaucoup d’entreprises encore basées sur des structures rigides. Néanmoins, il y a également de nombreuses opportunités à saisir pour les entreprises de petite et moyenne taille. En effet, si celles-ci ne possèdent pas les moyens financiers et les ressources des entreprises du CAC 40, elles ont l’avantage de la taille. Cela facilite une évolution rapide. L’existence de plateformes de science des données proposées par des parties tierces permet aussi à ces entreprises d'exploiter leurs données et d’en tirer le meilleur parti.
Quels sont les éléments importants d’une plateforme data science ?
Une plateforme data science doit s’adapter à l’organisation et non l’inverse. Dès lors, plusieurs critères d’évaluation permettent de trouver la plateforme qui vous convient. Certaines d’entre elles sont limitées, d’autres ont été conçues spécialement en tenant compte de l’environnement Big Data.
Voici un aperçu des principaux éléments à prendre en considération avant de vous décider.
- Accompagnement sur l’ensemble de la chaine de traitement de données dès la phase de conception (Proof of Concept, PoC) ;
- Scalabilité horizontale et sécurité des données, existence de fonctions de backups ;
- Solutions de stockage de données (data lakes, data warehouses, datamarts, etc.) ;
- Compatibilité avec des architectures hybrides (cloud, edge, serverless, etc.) ;
- Fourniture d’outils analytiques et intégration d’algorithmes de machine learning et deep learning;
- Compatibilité avec d’autres logiciels et de nombreux langages informatiques ainsi que des protocoles de traitements de données ;
- Caractère open source permettant d’adapter la plateforme aux nécessités de l’entreprise
- Facilité d’usage de la plateforme pour l’ensemble des personnes devant utiliser ou visualiser les données ;
- Intégrations des principes et techniques DevOps et DataOps.
D’une manière générale, l’utilisation d’une plateforme de science des données ne doit pas être considérée comme contraignante ou s’apparenter à une charge. Si c’est le cas, l’objectif n’est pas atteint. La plateforme data science s’adapte à l’entreprise et non l’inverse.
Faut-il créer sa propre plateforme data science ou utiliser un logiciel tiers ?
La création d’une plateforme data science en interne demande la mobilisation de ressources importantes. Outre la nécessité de créer un système robuste, il faudra ensuite la maintenir à jour, garantir sa sécurité et sa scalabilité. Pour cette raison, la majorité des entreprises, en ce compris de très grandes entreprises, préféreront se concentrer sur leur cœur de métier et s’allier avec un fournisseur externe.
Actuellement, de nombreux logiciels de traitement des données existent mais le marché reste extrêmement fragmenté. Ryax a créé une plateforme data science intuitive, performante et efficace. Notre plateforme open source permet à chaque entreprise d’adapter notre logiciel en fonction de ses besoins et de ses priorités. En outre, nous assurons la stabilité, la sécurité et la mise à l’échelle afin de vous proposer un partenaire fiable sur le long terme.
Notre objectif est de vous fournir un produit complet qui facilite et optimise le traitement de vos flux de données. Grâce à notre SaaS, vos données deviennent un atout compétitif, utilisable à tous les niveaux de l’entreprise et vous pouvez bénéficier d’une longueur d’avance sur vos concurrents. Notre start-up étant basée en France, nous assurons un suivi rapide et efficace. Nous avons à cœur de satisfaire nos clients et d’améliorer en permanence notre solution.
Si vous souhaitez en savoir plus, nous vous recommandons de consulter notre fiche produit ou de prendre contact avec Ryax.
La Ryax Team.