Partir en mission, Capitaliser et Partager

Etre en mission pour un consultant c’est…

C’est apporter une expertise sur un sujet, une compétence dans un contexte qui va présenter des contraintes et des opportunités, spécifiques au client.

  • Des contraintes : à chaque métier ses règles spécifiques, ses données particulières, sa nécessité de performance exprimée selon des priorités différentes. On ne rencontre pas les mêmes questions selon que l’on travaille sur une problématique d’anticipation de retard dans les transports ou que l’on traite de la performance d’un réseau de magasins de la grande distribution.
  • Des opportunités : pour apporter une valeur ajoutée quelle que soit le contexte Projet rencontré, le consultant doit faire preuve de créativité, et s’appuyer sur son savoir-faire, son bagage technique et scientifique concret, pour mieux l’étoffer, le renforcer continuellement, au contact du terrain.

Les Retours à la maison des consultants Novagen sont l’occasion de se réunir pour partager ce que les missions ont présenté d’original, d’enrichissant, d’innovant.

Ce vendredi 15 décembre, nous avons partagé trois ateliers différents :

Comment vulgariser la Data Science

Chez tous nos clients, l’attente est très forte envers les opportunités promises par la Data Science. Or nous avons constaté que pour bien répondre à ces attentes, il fallait démystifier certaines croyances, clarifier les capacités actuelles du machine learning et plus encore, présenter une vraie démarche scientifique, méthodologique et projet qui parte des données et qui conduise à une stratégie progressive de valeur.

Emma nous a présenté le support qui accompagne sa démarche.

Au travers d’ateliers, Elle dessine tout d’abord les contours de la Data Science, de façon explicite pour le client et aborde ensuite les projets à décliner, projets qui démarrent par une phase d’exploration et progressent ensuite vers des objectifs descriptifs, prédictifs ou prescriptifs. Il lui a fallu entre autre créer une cartographie des algorithmes, enrichie d’un processus de sélection.

Il faut également se projeter sur la mise en production du modèle; en effet, le passage du Laboratoire (expérimentation et développement) à la mise en ligne doit être bien anticipé et réfléchi:

Business Intelligence & Big data

Même si la mission présentée a constitué en un benchmark très large des solutions innovantes en la matière, la présentation s’est axée sur la construction de cubes avec Apache Kylin

La problématique de la mission pouvait se libeller ainsi : “Pourquoi nous investissons des millions dans ce 💀#%@ Big Data machin truc, qui doit capter toutes les données pour faire des choses extraordinaires, sans que je puisse y brancher un tableau de bord ?!”

On doit pouvoir offrir aux utilisateurs avertis (directions métier, équipe performance, … et tout décideur en général) une connexion « temps réel » aux données valorisées de l’entreprise.

Pensé au départ comme un HUB de l’information, l’écosystème Big Data a récemment vu émerger des solutions qui entendent répondre à cette problématique. Apache Kylin est une de celles là.

Arezki nous a présenté ce qu’est la mise en oeuvre de cette solution qui :

  • S’intègre dans l’écosystème Hadoop, y compris AWS EMR,
  • Ingère des données vraiment massives (des To sans aucun problème),
  • Pré-calcule toutes les combinaisons demandées (un peu de conception n’est pas superflu),
  • Les met à disposition des utilisateurs sous une forme ultra performante (dans HBase) pour qu’elles soient consommées massivement au travers de tableaux de bords (du type Tableau, QlikView, Excel)

Apache Kylin cube creation

Analyse de séries temporelles pour prévoir une consommation

Clément et Wanis ont partagé leur démarche originale pour modéliser des comportements d’achat relatifs à de l’achat publicitaire :

  • Benchmark scientifique (algorithmes, librairies),
  • Feature engineering,
  • Performance des modèles créés…

analyse de séries temporelles

Nous reviendrons prochainement en détail sur chacun de ces points qui méritent des articles dédiés.

Ce qui fait le sel du métier de consultant, c’est cet équilibre entre l’application de ses connaissances, l’enrichissement permanent de ses compétences, et le partage de ces dernières via des échanges, des moments de partage aussi bien avec le client qu’avec ses pairs.

C’est exactement l’objectif recherché des journées de « retour à la maison »  qui en sont un concentré, un bel exemple d’application. Merci à tous ceux qui y ont participé ainsi qu’à ceux qui n’ont pu se rendre disponible ce jour…