Data Mining and Data Integration

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SQL basique: quézako ?

Pendant très longtemps réservé aux personnes averties et techniques du service informatique, le SQL n’était pas à la portée de n’importe quelle entité ou service d’une société. Rôle exclusivement réservé au service IT de l’entreprise auparavant. Désormais, la vulgarisation de « l’informatique » a permis à de nombreux services d’accéder aux données de leur entreprises via le SQL pour interroger leurs bases de données tels que les départements marketing, la comptabilité, le contrôle de gestion, les ressources humaines et bien d’autres encore !

Vous êtes une entreprise spécialiste du commerce électronique, de la santé, du retail ou tout simplement une PME / PMI? Vous avez un ensemble de données stockées dans une base de données?

Il est indispensable de connaître les éléments basiques du langage de requêtes structurées (SQL) pour vous permettre d’avoir rapidement des réponses à vos interrogations.

DEFINITION

Le SQL, ou Structured Query Language (Langage de Requête Structurée), est un langage de programmation spécialement conçu pour la gestion et la manipulation de bases de données relationnelles.

Il offre une interface standardisée permettant aux utilisateurs de communiquer avec les bases de données, d’effectuer des opérations telles que l’insertion, la mise à jour, la suppression et la récupération de données de manière efficace.

LES BASES DU SQL

Rappelons que le SQL n’est rien d’autre qu’un moyen de lire le contenu d’une base de données relationnelle pour remonter les informations dont un utilisateur a besoin pour répondre à un besoin.

STRUCTURATION DES DONNEES

Le SQL se base sur le modèle relationnel, qui organise les données sous forme de tables. Chaque table est composée de colonnes (champs) représentant des attributs spécifiques, et de lignes contenant les enregistrements

La structure des tables :

Dans le monde du SQL, la structure des tables est cruciale. Chaque table est définie par des colonnes, où chaque colonne représente un attribut particulier des données que vous stockez. Par exemple, une table « employés » pourrait avoir des colonnes telles que « nom« , « prénom« , « âge« , etc. Ces tables sont reliées par des clés, qui peuvent être des identifiants uniques pour chaque enregistrement, facilitant ainsi les relations entre différentes tables.

Les principales opérations (ou commandes / requêtes SQL basiques)

SELECT : Utilisé pour extraire des données d’une ou plusieurs tables. La clause SELECT permet de spécifier les colonnes à récupérer, les conditions de filtrage et l’ordre de tri. Cette clause est l’une des plus fondamentale du SQL. La clause WHERE, souvent utilisée avec SELECT, permet de filtrer les résultats en fonction de conditions spécifiques. Par exemple, vous pourriez vouloir récupérer uniquement les employés dont l’âge est supérieur à 30 ans, ou comme dans l’exemple ci-dessous uniquement les employés du service des ventes.

SELECT nom, prenom FROM employes WHERE service = Ventes;

INSERT : Permet d’ajouter de nouvelles lignes dans une table

INSERT INTO clients (nom, prenom, email) VALUES (‘Doe’, ‘John’, ‘john.doe@email.com);

UPDATE : Permet d’ajouter de nouvelles lignes dans une table

UPDATE produits SET prix = prix * 1.1 WHERE categorie = ‘Electronique‘;

DELETE : Permet de supprimer des lignes d’une table en fonction de certaines conditions

DELETE FROM commandes WHERE date_commande < 2023-01-01;

Filtrage et tri

Pour filtrer les résultats, le SQL utilise la clause WHERE, permettant de spécifier des conditions pour sélectionner les données. De plus, la clause ORDER BY permet de trier les résultats selon une ou plusieurs colonnes.

Le filtrage et le tri sont des opérations essentielles dans le langage SQL, permettant de récupérer des données spécifiques et de les organiser de manière significative. Explorons ces concepts avec des exemples pratiques

Filtrage avec la Clause WHERE

La clause WHERE est utilisée pour filtrer les résultats d’une requête en spécifiant des conditions. Cela permet de sélectionner uniquement les données qui répondent à ces critères.

–Sélectionner les employés avant un salaire supérieur à 50000

SELECT nom, prenom, salaire

FROM employes

WHERE salaire > 50000;

Dans cet exemple, seuls les employés dont le salaire est supérieur à 50000 seront inclus dans les résultats.

Filtrage avec la Clause ORDER BY

La clause ORDER BY permet de trier les résultats d’une requête en fonction d’une ou plusieurs colonnes. Vous pouvez spécifier l’ordre de tri (croissant ou décroissant)

–Sélectionner les clients et trier par ordre alphabétique du nom

SELECT nom, prenom, email

FROM clients

ORDER BY nom ASC;

Dans cet exemple, les résultats seront triés par ordre alphabétique croissant du nom du client

Filtrage et Tri peuvent être combiné également, à savoir la combinaison entre la clause WHERE et la clause ORDER BY pour filtrer les résultats en même temps

–Sélectionner les produits de la catégorie ‘Electronique’ et trier par prix décroissant

SELECT nom_produit, prix

FROM produits

WHERE categorie = ‘Electronique’

ORDER BY prix DESC;

Il existe d’autres filtrages et tri avec des opérateurs mais cela devient du SQL qui n’est plus basique mais devient pour un public plus averti.

En comprenant ces concepts de filtrage et de tri, vous serez en mesure d’extraire des données spécifiques de vos bases de données SQL de manière ciblée et organisée.

Les jointures

Les jointures sont essentielles pour combiner des données provenant de plusieurs tables.

Les types courants de jointures incluent INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN et FULL JOIN, chacun offrant des méthodes spécifiques pour associer des lignes entre différentes tables.

Exemple de jointure simple :

SELECT client.nom, commandes.date

FROM clients

INNER JOIN commandes ON clients.id_client = commandes.id_client;

Les types de jointures :

INNER JOIN : Renvoie les lignes lorsque la condition de jointure est vraie dans les deux tables.

LEFT JOIN (ou LEFT OUTER JOIN) : Renvoie toutes les lignes de la table de gauche et les lignes correspondantes de la table de droite.

RIGHT JOIN (ou RIGHT OUTER JOIN) : L’inverse du LEFT JOIN.

FULL JOIN (ou FULL OUTER JOIN) : Renvoie toutes les lignes lorsque la condition de jointure est vraie dans l’une des deux tables.

Contraintes pour l’intégrité des données et Index pour optimiser les performances

Les contraintes jouent un rôle crucial dans la garantie de l’intégrité des données. Les clés primaires assurent que chaque enregistrement dans une table est unique, tandis que les clés étrangères établissent des liens entre différentes tables. Les contraintes d’unicité garantissent qu’aucune valeur dupliquée n’est autorisée dans une colonne spécifiée

Les index sont des structures de données qui améliorent les performances des requêtes en accélérant la recherche de données. En créant un index sur une colonne, vous facilitez la recherche, mais il est essentiel de les utiliser judicieusement, car ils peuvent également augmenter la taille de la base de données

Conclusion

Le SQL est un outil puissant et universel pour travailler avec des bases de données relationnelles. Comprendre ses bases permet aux développeurs et aux analystes de données d’interagir de manière efficace avec les systèmes de gestion de bases de données, facilitant ainsi la manipulation et la récupération d’informations cruciales. Que ce soit pour des tâches simples ou des opérations plus complexes, le SQL reste un incontournable dans le domaine de la gestion de données

Il offre une panoplie d’outils pour interagir avec les bases de données relationnelles de manière puissante et flexible. En comprenant ces concepts de base, vous serez mieux équipé pour manipuler efficacement les données, créer des rapports personnalisés et répondre à des questions complexes à partir de vastes ensembles de données. Que vous soyez un développeur, un analyste de données ou un administrateur de base de données, la maîtrise du SQL est un atout inestimable dans le monde de la gestion de données.

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Entrepôts de Données vs Lacs de Données : plongée comparative dans le monde de la Technologie

Dans le monde de la technologie, en constante évolution, deux termes font des vagues :

les Entrepôts de Données (Data Warehouses) et les Lacs de Données (Data Lakes).

Tous deux sont des outils puissants pour le stockage et l’analyse des données, mais ils servent à des fins différentes et possèdent des forces et faiblesses uniques. Plongeons dans le monde des données pour explorer ces deux géants technologiques.

Les Entrepôts de Données existent depuis un certain temps, offrant un moyen structuré et organisé de stocker des données. Ils sont comme une bibliothèque bien organisée, où chaque livre (donnée) a sa place. Les avancées récentes les ont rendus encore plus efficaces. Par exemple, la convergence des lacs de données et des entrepôts de données a mené à une approche plus unifiée du stockage et de l’analyse des données. Cela signifie moins de mouvements de données et plus d’efficacité – un double avantage !

De plus, l’intégration de modèles d’apprentissage automatique et de capacités d’IA a automatisé l’analyse des données, fournissant des insights plus avancés. Imaginez avoir un bibliothécaire personnel qui non seulement sait où chaque livre se trouve mais peut aussi prédire quel livre vous aurez besoin ensuite !

Cependant, chaque rose a ses épines. Les entrepôts de données peuvent être complexes et coûteux à mettre en place et à maintenir. Ils peuvent également avoir du mal avec les données non structurées ou le traitement des données en temps réel.

Mais ils brillent lorsqu’il est nécessaire d’avoir des données structurées, historiques pour le reporting et l’analyse, ou lorsque les données de différentes sources doivent être intégrées et cohérentes.

D’autre part, les lacs de données sont comme un vaste océan de données brutes, non structurées. Ils sont flexibles et évolutifs, grâce au développement du Data Mesh. Cela permet une approche plus distribuée du stockage et de l’analyse des données. De plus, l’utilisation croissante de l’apprentissage automatique et de l’IA peut automatiser l’analyse des données, fournissant des insights plus avancés.

Cependant, sans une gestion adéquate, les lacs de données peuvent devenir des « marécages de données », avec des données devenant désorganisées et difficiles à trouver et à utiliser.

L’ingestion et l’intégration des données peuvent également être longues et complexes. Mais ils sont le choix par excellence lorsqu’il est nécessaire de stocker de grands volumes de données brutes, non structurées, ou lorsque le traitement des données en temps réel ou quasi temps réel est requis.

En profondeur

ENTREPOTS DE DONNEES

Les avancées

  1. Convergence des lacs de données et des entrepôts de données : Cela permet une approche plus unifiée du stockage et de l’analyse des données, réduisant le besoin de mouvements de données et augmentant l’efficacité.

  2. Streaming plus facile des données en temps réel : Cela permet des insights plus opportuns et une prise de décision plus rapide.

  3. Intégration de modèles d’apprentissage automatique et de capacités d’IA : Cela peut automatiser l’analyse des données et fournir des insights plus avancés.

  4. Identification et résolution plus rapides des problèmes de données : Cela améliore la qualité et la fiabilité des données.

Les limites

  1. Les entrepôts de données peuvent être complexes et coûteux à mettre en place et à maintenir.

  2. Ils peuvent ne pas convenir aux données non structurées ou au traitement des données en temps réel.

 

Meilleurs scénarios pour l’implémentation :

  1. Lorsqu’il est nécessaire d’avoir des données structurées, historiques pour le reporting et l’analyse.

  2. Lorsque les données de différentes sources doivent être intégrées et cohérentes.

LACS DE DONNEES

Les avancées

  1. Développement du Data Mesh : Cela permet une approche plus distribuée du stockage et de l’analyse des données, augmentant la scalabilité et la flexibilité.

  2. Utilisation croissante de l’apprentissage automatique et de l’IA : Cela peut automatiser l’analyse des données et fournir des insights plus avancés.

  3. Outils favorisant une approche structurée de développement-test-publication pour l’ingénierie des données : Cela peut améliorer la qualité et la fiabilité des données.

Les limites

  1. Les lacs de données peuvent devenir des « marécages de données » s’ils ne sont pas correctement gérés, avec des données devenant désorganisées et difficiles à trouver et à utiliser.

  2. L’ingestion et l’intégration des données peuvent être longues et complexes.

Meilleurs scénarios pour l’implémentation :

  1. Lorsqu’il est nécessaire de stocker de grands volumes de données brutes, non structurées.

  2. Lorsque le traitement des données en temps réel ou quasi temps réel est requis.

 

En conclusion, les entrepôts de données et les lacs de données ont tous deux leurs avantages et limites. Le choix entre eux dépend des besoins spécifiques et des circonstances de l’organisation.

C’est comme choisir entre une bibliothèque et un océan – les deux ont leur charme, mais le choix dépend de ce que vous recherchez. Ainsi, que vous soyez un passionné de technologie ou un leader d’entreprise, comprendre ces deux outils peut vous aider à prendre des décisions éclairées dans le monde de la technologie.

Après tout, dans le monde des données, la connaissance, c’est le pouvoir !

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OFFRE D’EMPLOI-CONSULTANT DATA ENGINEER H/F – CDI

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Votre mission :

Accompagner nos clients dans leurs projets de transformation numérique et d’analyse de données.

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Véritable actif stratégique des entreprises, la donnée est aujourd’hui au cœur des enjeux de performance économique et concurrentielle. Nos équipes maîtrisent parfaitement son cycle de vie et les leviers pour que cette donnée devienne une information précieuse. Pour nous aider à aller encore plus loin et pour offrir une expertise additionnelle à nos clients, nous recherchons un profil alliant expertises technologiques et savoir-faire métier pour participer à la réalisation des projets de Data.

Intégré dans une équipe de 17 consultants sénior spécialisés en BI Self-Service, en Data visualisation, Machine Learning et IA, votre poste vous amènera sur les tâches suivantes :

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Vous aimez relever de nouveaux challenges. Vous savez faire preuve d’engagement pour réussir et évoluez aisément dans un environnement dynamique.

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Vous possédez un bon esprit d’analyse et de synthèse, un excellent relationnel.

 

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  • Connaissance des outils de gestion de données tels que Airflow, NiFi, ou Talend pour les implémenter chez nos clients
  • Bonne connaissance de SQL et des bases de données relationnelles pour les implémenter chez nos clients
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Le poste est basé à Saint Paul de la Réunion. Des déplacements sur toute l’île, et potentiellement sur l’île Maurice et Madagascar sont à prévoir.

 

POURQUOI REJOINDRE DATANALYSIS ?

We are data people and we rock, like you !

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DATA: les 7 pièges à éviter. Ep 2/7 – Erreurs techniques : comment sont créées les données?

Après avoir défini quelques concepts primordiaux au regard de la donnée, nous pouvons nous plonger dans les sujets techniques qui peuvent être source d’erreur. Cet article traite des problématiques liées au process permettant d’obtenir les données qui seront par la suite exploitées. Il s’agit de la construction des fondations de nos analyses.

Et il est évident que nous ne souhaitons pas bâtir un château de cartes sur du sable !

Pour rester dans cette métaphore de la construction, si des problèmes de cette nature existent, ceux-ci seront cachés et peu visibles dans l’édifice final. Il est donc nécessaire d’apporter un soin particulier lors des étapes de collecte, de traitement, de nettoyage des données. Ce n’est pas pour rien que l’on estime que 80% du temps passé sur un projet de data science est consommé sur ce type de tâches. 

Afin d’éviter de tomber dans ce piège et de limiter la charge nécessaire à la réalisation de ces opérations qui peuvent être fastidieuses, il faut accepter trois principes fondamentaux :

  • Virtuellement tous les jeux de données ne sont pas propres et doivent être nettoyés et mis en forme
  • Chaque transition (formatage, jointure, liaison, etc.) lors des étapes de préparation est source potentiel d’une nouvelle erreur
  • Il est possible d’apprendre des techniques pour éviter la création des erreurs issues des deux premiers principes.

Accepter ces principes n’enlève pas l’obligation de passer par ce travail préalable à toute analyse mais, bonne nouvelle : savoir identifier ces risques et apprendre au fur et à mesure de nos projets, permet de limiter la portée de ce deuxième obstacle.

1. Le piège des données sales.

Les données sont sales. Je dirais même plus, toutes les données sont sales (voir premier principe énoncé précédemment), problématique de formatage, de saisie, d’unités incohérentes, de valeurs NULL etc.

Quelques exemples de ce piège sont très connus

Nous pouvons citer le crash de la sonde Mars Climate Orbiter de la NASA en 1999, par exemple. Une erreur à 125 millions de dollars qui a été causée par un double système d’unité : unités impériales et unités issues du système métriques. Cela a occasionné un calcul erroné qui a joué sur la puissance envoyée aux propulseurs de la sonde et à la destruction de celle-ci.

Heureusement, toutes les erreurs de cette nature ne vont pas nous coûter autant d’argent ! Mais elles auront malgré tout des impacts significatifs sur les résultats et le ROI des analyses que nous sommes amenés à mener.

Ainsi, chez DATANALYSIS, nous menons actuellement plusieurs projets spécifiquement sur la qualité de données dans le cadre de sujet de DATA Marketing et nous faisons face à deux types de sujet :

  • La validation des données qui visent à essayer d’améliorer la qualité de celle-ci grâce aux traitements des données, en :

-Normalisant les champs (numéro de téléphone, email etc.) : +262 692 00 11 22 / 00262692001122 / 06-92-00-11-22 correspondent à la même ligne et nous pouvons grâce à des traitements adaptés automatiser une grande partie de ce travail ;

– Complétant des champs vides grâce aux autres données présentes dans la table. Nous pouvons par exemple déduire le pays de résidence à partir des indicatifs téléphoniques, des codes postaux, des villes etc.

 

  • La déduplication, en :

-Cherchant à identifier grâce à des règles adaptées des lignes potentiellement identiques. Deux enregistrements ayant le même mail, ou le même numéro de téléphone, ou le même identifiant pour les entreprises ;

-Cherchant grâce à des algorithmes de calcul de distance à définir les valeurs proches en termes d’orthographe, de prononciation, de caractères communs etc.

Au regard de ces quelques exemples et de nos propres expériences, il est possible de constater que ce type d’erreur provient principalement des processus de saisie, de collecte ou de « scrapping » des données qu’ils soient mis en œuvre automatiquement ou par des humains. Ainsi outre les solutions que l’on peut mettre en œuvre dans les traitements de préparations de données, l’amélioration de ces étapes préalables permettra également d’améliorer grandement la qualité des données à traiter, et cela passe par l’éducation, la formation et la définition de règles et de normes clairement connues et partager (la data gouvernance n’est jamais loin).

Enfin, il convient également de se demander au regard de cette étape, quand nous pouvons considérer comme suffisamment propre. En effet, nous pouvons toujours faire plus et mieux, mais souvent les coûts engendrés peuvent dépasser les retours espérés.

2. Le piège des transformations des données

Dans le monde informatique, il existe une image visant à résumer ce type de problématique :

Souvent l’erreur se situe entre l’écran et le siège !

Et oui, même les meilleurs data scientists, data analysts ou data engineers peuvent se tromper dans les étapes de nettoyage, de transformation et de préparation des données.

Fréquemment, nous manipulons plusieurs fichiers issus de différentes sources, de différentes applications, ce qui multiplie les risques liés aux problématiques de données sales et les risques lors de la manipulation des fichiers en eux-mêmes :

  • Niveaux de granularités différents
  • Jointure sur des champs dont les valeurs ne sont pas exactement identiques (ST-DENIS vs SAINT DENIS par exemple)
  • Périmètre couverts différents sur les fichiers.

Et ce problème peut être également rendu plus complexe en fonction des outils utilisés dans le cadre de nos analyses :

  • Dans Tableau par exemple nous pouvons faire des jointures, des relations ou des liaisons de données pour lier plusieurs jeux de données entre eux. Chaque type d’opération a ses propres règles, contraintes.
  • Dans Qlik, il est nécessaire de bien comprendre comment fonctionne le moteur associatif et les règles de modélisation associées qui diffèrent de celles d’un modèle décisionnel traditionnel.

Il s’agit dans ce cas souvent de contraintes techniques liées au métier même de préparation de données et prendre le temps d’appréhender les risques et les processus en place permettra de gagner un temps important sur la mise à disposition d’analyse de données fiables et performantes.

Dans le prochain article, nous allons explorer le 3ème type d’obstacle que nous pouvons rencontrer lorsque nous utilisons les données pour éclairer le monde qui nous entoure : Les Erreurs Mathématiques

Cet article est inspiré fortement par le livre ” Avoiding Data pitfalls – How to steer clear of common blunders when working with Data and presenting Analysis and visualisation” écrit par Ben Jones, Founder and CEO de Data Litercy, édition WILEY. Nous vous recommandons cette excellente lecture!

 Pour retrouver l’intégralité des sujets qui seront abordés au cours de cette série par ici : https://www.datanalysis.re/blog/business-intelligence/data-les-7-pieges-a-eviter-intro/

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DATA : les 7 pièges à éviter. Ep 1/7 – Erreurs Epistémologiques : comment pense-t-on aux données ?

Commençons par définir ce qu’est l’épistémologie.

L’épistémologie (du grec ancien ἐπιστήμη / epistémê « connaissance vraie, science » et λόγος / lógos « discours ») est un domaine de la philosophie qui peut désigner deux champs d’étude : l’étude critique des sciences et de la connaissance scientifique (ou de l’œuvre scientifique).

Autrement dit, il s’agit de la manière dont nous construisons nos connaissances.

Dans le monde de la donnée, il s’agit d’un sujet central et critique. En effet, nous avons été familiarisés avec le processus de transformation de la donnée, en informations, en connaissance et en élément de sagesse :

Ici le problème trouve sa source dans la manière dont nous considérons notre point de départ : les données ! En effet, l’utilisation de celle-ci et sa transformation au cours des étapes suivantes relèvent de procédés et processus conscients et maîtrisés :

==>Je nettoie ma donnée, la traite dans un ETL / ELT, la stocke, la visualise, communique mon résultat et le partage etc. Cette maîtrise nous donne le contrôle sur la qualité des étapes. Toutefois, on aura tendance à se lancer dans ce travail de transformation de notre ressource primaire en omettant un point crucial, source de notre premier obstacle :

LA DONNEE N’EST PAS UNE REPRESENTATION EXACTE DU MONDE REEL !

En effet, il est excessivement simple de travailler avec des données en pensant aux données comme étant la réalité elle-même et pas comme des données collectées à propos de la réalité. Cette nuance est primordiale :

  • Ce n’est pas la criminalité, mais les crimes déclarés
  • Ce n’est pas le diamètre d’une pièce mécanique mais le diamètre mesuré de cette pièce
  • Ce n’est pas le sentiment du public par rapport à un sujet mais le sentiment déclaré des personnes qui ont répondu à un sondage

Entrons dans le détail de cet obstacle avec quelques exemples :

1. Ce que nous ne mesurons pas (ou ce que nous ne mesurions pas)

Regardons ensemble ce dashboard présentant l’ensemble des impacts de météorites sur la Terre entre -2500 et 2012. Pouvez vous identifiez ce qu’il y a d’étranges ici ?

Les météorites semblent avoir évité soigneusement certaines parties de la planète, une large part de l’Amérique du Sud, de l’Afrique, de la Russie, du Groenland etc. Et si l’on se concentre sur le graphique montrant le nombre de météorites par années, que celles-ci ont eu tendance à tomber plutôt dans les 50 dernières années (et presque pas sur l’ensemble de la période couvrant -2055 à 1975).

Est-ce qu’il s’agit bien de la réalité ? Ou plutôt de défauts dans la manière dont les données ont été collectées

  • Nous avons commencé à collecter systématiquement ces informations récemment et nous basons sur l’archéologie pour essayer de déterminer les impacts du passé. L’érosion et le temps faisant leurs œuvres, les traces de la grande majorité des impacts ont ainsi disparu et ceux-ci ne peuvent donc plus être comptabilisés (et non, les météorites n’ont pas commencé à pleuvoir en 1975).
  • Pour qu’un impact de météorite soit intégré dans une base de données, il faut que celui-ci soit enregistré. Et pour cela, il faut une observation, et donc un observateur et que celui-ci sache à qui remonter cette information. Deux biais impactant largement la collecte et permettant d’expliquer les larges zones de Terre qui semblent avoir été épargnées par la chute de météorite.

2. Le système de mesure ne fonctionne pas

Parfois, la cause de cet écart entre la donnée et la réalité peut être expliqué par un défaut du matériel de collecte. Malheureusement, tout ce qui est fabriqué par un être humain en ce bas monde est susceptible d’être défaillant. Cela vaut pour les capteurs et les instruments de mesure évidemment.

Que s’est-il passé les 28 et 29 avril 2014 sur ce pont ? Il semblerait qu’il y ait un énorme pic de traversée du pont de Fremont par des vélos mais uniquement dans un seul sens (courbe bleue).

Source : 7 datapitfalls – Ben Jones

Série temporelle du nombre de vélos traversant le pont de Fremont

On pourrait penser qu’il s’agissait d’une magnifique journée d’été et que tout le monde est passé sur le pont en même temps ? D’une course de vélos n’empruntant celui-ci que dans un sens ? Que tous les pneus de toutes les personnes ayant traversé le pont à l’aller ont crevé avant le retour ?

Plus prosaïquement, il s’avère que le compteur bleu avait un défaut ces jours précis et ne comptait plus correctement les traversées du pont. Un simple changement de batterie et du capteur et le problème a été résolu.

Maintenant, posez vous la question du nombre de fois où vous avez pu être induit en erreur par des données issues d’un capteur ou d’une mesure défaillante sans que cela n’ait été perçu ?

3. Les données sont trop humaines

Et oui, nos propres biais humains ont un effet important sur les valeurs que nous enregistrons lors de la collecte d’informations. Nous avons par exemple tendance à arrondir les résultats des mesures :

Source : 7 datapitfalls – Ben Jones

Si l’on s’en fit à ses données, le changement des couches se fait plus régulièrement toutes les 10 minutes (0, 10, 20, 30, 40, 50) et parfois sur certains quarts d’heure (15, 45). Cela serait assez incroyable n’est-ce pas ?

Il s’agit bien d’un récit incroyable. En effet, il faut se pencher ici sur la manière dont les données ont été collectées. En tant qu’être humain, nous avons cette tendance à arrondir les informations lorsque nous les enregistrons, notamment lorsque nous regardons une montre ou une horloge : pourquoi ne pas indiquer 1:05 lorsqu’il est 1 :04 ? ou encore plus simple 1:00 car c’est plus simple encore ?

On retrouvera ce type de simplification humaine dans toutes les collectes de mesures : poids, tailles, etc.

4. Le Cygne Noir !

Dernier exemple que nous souhaitons mettre en avant ici, et ce que l’on appelle l’effet « Cygne Noir ». Si nous pensons que les données dont nous disposons sont une représentation exacte du monde qui nous entoure et que nous pouvons en sortir des affirmations à graver dans le marbre ; alors nous nous trompons fondamentalement sur ce qu’est une donnée (cf. précédemment).

Le meilleur usage des données est d’apprendre ce qui n’est pas vrai à partir d’une idée préconçue et de nous guider dans les questions que nous devons nous poser pour en apprendre plus ?

Mais revenons à notre cygne noir :

Avant la découverte de l’Australie, toutes les observations de cygne jamais faite pouvaient conforter les européens que tous les cygnes étaient blancs, à tort ! En 1697, l’observation d’un cygne noir a remis intégralement en question cette préconception commune.

Et le lien avec les données ? De la même manière que l’on aura tendance à croire qu’une observation répétée est une vérité générale ; à tort ; on peut être amener à inférer que ce que nous voyons dans les données que nous manipulons peut s’appliquer de manière générale au monde qui nous entoure et à toute époque. C’est une erreur fondamentale dans l’appréciation des données.

5. Comment se prémunir de l’erreur épistémologique ?

Il suffit pour cela d’une légère gymnastique mentale et d’un peu de curiosité :

  • Comprendre clairement comment ont été définies les mesures
  • Comprendre et représenter le processus de collection des données
  • Identifier les limites et erreurs de mesure possibles dans les données utilisées
  • Identifier les changements dans la méthode et les outils de mesure dans le temps
  • Comprendre les motivations des personnes ayant collecté les données

Dans le prochain article, nous allons explorer le 2ème type d’obstacle que nous pouvons rencontrer lorsque nous utilisons les données pour éclairer le monde qui nous entoure : Les Erreurs Techniques 

Cet article est inspiré fortement par le livre « Avoiding Data pitfalls – How to steer clear of common blunders when working with Data and presenting Analysis and visualisation” écrit par Ben Jones, Founder and CEO de Data Litercy, edition WILEY. Nous vous recommandons cette excellente lecture!

Pour retrouver l’intégralité des sujets qui seront abordés au cours de cette série par ici : https://www.datanalysis.re/blog/business-intelligence/data-les-7-pieges-a-eviter-ep-1-7/

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DATA : les 7 pièges à éviter. L’introduction.

DATA ! DATA ! Partout des DATA !

De nos jours, la donnée est partout, mise en avant dans tous les nouveaux projets et toutes les stratégies d’entreprise. C’est la clé de la performance dans une époque pleine d’incertitudes. Chez Datanalysis, nous en sommes les premiers convaincus car il s’agit d’un outil puissant et accélérateur de performance… lorsque celle-ci est bien utilisée, bien comprise et bien maîtrisée !

Dans cette nouvelle série d’articles, nous allons donc parler du grand méchant loup ; du diable qui se cache dans le détail (ou qui se révèle parfois au grand jour) et évoquer avec vous les 7 principaux types de pièges posés par la donnée et son usage. Nous tâcherons autant que possible de les illustrer par un exemple de notre propre expérience car en tant qu’experts nous avons eu la chance de faire face dans nos missions à chacun d’entre eux…

Remarque : Ces pièges sont ceux évoqués dans le livre de Ben Jones, « 7 data pitfalls » que nous vous conseillons chaudement !

Trêve de suspense, dévoilons à présent les 7 familles de péchés capitaux de la DATA que nous allons explorer plus en détail pendant les 7 prochaines semaines :

1. Erreurs Epistémologiques : comment pense-t-on aux données ?

Souvent nous utilisons les données avec le mauvais état d’esprit ou des préconceptions erronées. Ainsi, si nous nous attaquons à un projet d’analyse en pensant que les données sont une représentation parfaite de la réalité ; que nous établissons des conclusions définitives sur la base de prédiction sans les remettre en question ; ou que nous cherchons dans les informations disponibles tout ce qui pourrait confirmer une opinion déjà faite ; alors nous pouvons créer des erreurs critiques dans les fondations même de ces projets.

2. Erreurs Techniques : comment sont traitées les données ?

Les enjeux techniques et technologies sont souvent une source importante d’erreurs dans le monde de la donnée. Une fois que l’on a identifié les informations dont on a besoin se dresse devant nous une série importante d’obstacles à franchir. Est-ce que mes capteurs sont fonctionnels ? Est-ce que mes traitements ne génèrent pas des doublons ? Est-ce que mes données sont propres ou bien mises à niveau ? Des enjeux complexes dans nos projets ! En effet, ne dit-on pas qu’un data analyst passe la majeure partie de son temps et de son énergie à préparer et nettoyer ses données ?

3. Erreurs Mathématiques : comment sont calculées les données ?

Et voilà, vous savez maintenant à quoi vous servent vos cours de mathématiques de vos années d’école, de collège et de lycée ! Il y en a pour tous les niveaux et pour tous les goûts ! Que celui qui n’a jamais associé des données qui ne sont pas au même niveau de détail, qui ne s’est pas trompé dans le calcul de ses ratios, ou qui n’a pas oublié qu’il ne faut pas mélanger carottes et bananes, nous jette la première pierre !

4. Erreurs Statistiques : comment les données sont mises en relation ?

Comme le dit l’adage, « Il y a des mensonges, des maudits mensonges et des statistiques ». Il s’agit là du piège le plus complexe à appréhender car de sacrées compétences sont nécessaires pour en bien comprendre les enjeux. Toutefois, dans un monde où le machine learning, le datamining et l’IA sont rois, c’est une famille d’erreurs qui ne fait que devenir plus fréquente !

Les mesures de tendance centrale ou de variation que nous utilisons nous égarent-elles ? Est-ce que les échantillons sur lesquels nous travaillons sont représentatifs de la population que nous voulons étudier ? Est-ce que nos outils de comparaison sont valides et significatifs statistiquement ?

5. Aberrations analytiques : comment sont analysées les données ?

Règle d’or: nous sommes tous des analystes (que l’on porte ce titre ou non).

Dès lors que nous utilisons des données pour prendre des décisions alors nous sommes des analystes et nous sommes donc sujets à prendre des décisions sur des analyses aberrantes. Connaîssez-vous par exemple les ‘vanity metrics’ ? Ou avez-vous déjà fait des extrapolations qui ne font aucun sens au regard des données utilisées ?

Ces deux derniers sujets nous tiendront encore plus à cœur que les précédents car nous sommes gaga de Data Visualisation et donc nous avons un grand nombre d’exemples de gaffes graphiques ou de ratés esthétiques !

6. Gaffes graphiques : comment sont visualisées les données ?

Contrairement aux erreurs statistiques ou aux aberrations analytiques, les gaffes graphiques sont bien connues et facilement identifiables. Pourquoi ? Parce que celles-ci se voient (et souvent de loin). Avons-nous choisi un type de graphique adapté à notre analyse ? Est-ce que l’effet que je souhaite montrer est clairement visible ?

7. Dangers esthétiques : le beau peut être l’ennemi du bien ?

Quelle différence avec les gaffes graphiques ?

Ici nous parlons du design général du produit final et des interactions que nous avons définies dans celui-ci pour que l’auditoire que nous cherchons à convaincre aient l’expérience la plus ergonomique et esthétique possible ! Est-ce que le choix des couleurs qui a été fait rend l’analyse confuse ou au contraire la simplifie ? Est-ce que nous avons utilisé de notre créativité pour rendre nos dashboards agréables à l’œil et avons-nous utilisé l’esthétique pour apporter de l’impact à l’analyse qui est faite ? Est-ce que le produit final est simple à utiliser, ergonomique ou les interactions sont complexes et poussives ?

Etes-vous prêts à nous suivre dans les méandres de tout ce qui peut mal se passer sur vos projets d’analyse de données et ainsi ne pas tomber dans ces pièges ?

Alors à la semaine prochaine !

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Business Intelligence, Change and Project Management, Clients, Data Marketing, Data Mining and Data Integration, Machine Learning, Self-service Analytics, Technology

OFFRE D’EMPLOI-CONSULTANT SÉNIOR BI & DATA VISUALISATION H/F – CDI

En recherche d’un nouveau challenge ?

Votre mission :

Accompagner nos clients dans leurs projets de transformation numérique et d’analyse de données.
Partenaires majeurs des entreprises de l’océan Indien pour leurs projets autour de la données, DATANALYSIS dans le cadre de son expansion recrute un Consultant Sénior BI & Data Visualisation.

Véritable actif stratégique des entreprises, la donnée est aujourd’hui au cœur des enjeux de performance économique et concurrentielle. Nos équipes maîtrisent parfaitement son cycle de vie et les leviers pour que cette donnée devienne une information précieuse. Pour nous aider à aller encore plus loin et pour offrir une expertise additionnelle à nos clients, nous recherchons un profil alliant expertises technologiques et savoir-faire métier pour participer à la réalisation des projets de Business Intelligence de nos clients.

Intégré à une équipe de 8 consultants sénior spécialisés en BI Self-Service, en Data visualisation, Machine Learning et IA, votre poste vous amènera à :
• Participer au cadrage des besoins des entreprises,
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Vous aimez relever les nouveaux défis et vous savez faire preuve d’engagement pour réussir et évoluez aisément dans un environnement dynamique.

Vous vous intéressez naturellement à vos clients pour savoir dans quelle mesure vous pouvez les aider à résoudre leurs problèmes.

Vous possédez un bon esprit d’analyse et de synthèse, un excellent relationnel.

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VOUS PROFITEREZ PLEINEMENT DE CE POSTE SI…

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Enfin, et surtout, vous êtes chaleureux, souriant, dynamique et vous avez un bon esprit d’équipe. Vous aimez rendre service en apportant du soin à la qualité de votre travail.

 

OÙ TRAVAILLEREZ-VOUS ?

Le poste est basé à la Saline, commune de Saint Paul, la Réunion. Des déplacements sur toute l’île, et potentiellement sur l’île Maurice et Madagascar sont à prévoir.

 

POURQUOI REJOINDRE DATANALYSIS ?

We are data people and we rock, like you !

Business Intelligence, Data Governance, Data Marketing, Data Mining and Data Integration, Data Warehouse, Machine Learning

Vous avez dit Data Engineer ??

La Data Engineering (ingénierie des données) c’est quoi ?

Encore un mot tendance ? On ne partage pas cet avis !

Bien que l’ingénierie des données ne soit pas un domaine nouveau, cette discipline semble être aujourd’hui sortie de l’ombre et propulsée au-devant de la scène.

Nous avions justement envie de parler « métier » comme on dit dans le jargon. Vous apprendrez donc dans cet article en quoi consiste le métier de « Data Engineer », et par conséquent ce que fait une partie de notre équipe au quotidien.

Un jour, un métier : ingénieur de données

La Data Engineering consiste au développement, à l’exploitation et à la maintenance d’une infrastructure de données, sur site ou dans le Cloud (ou hybride ou multicloud), comprenant des bases de données et des pipelines pour extraire, transformer et charger des données.

Une définition, please ?

La Data Engineering étroitement liée à la Data Science, fait partie de l’écosystème du Big Data. Bien que les data engineers (ingénieurs de données) ne reçoivent pas le même niveau d’attention que les data scientists, ils sont essentiels au processus de la science des données. Leur rôles et responsabilités varient en fonction du niveau de maturité des données et de l’organisation de l’entreprise.

Cependant, certaines tâches comme l’extraction, le chargement et la transformation des données, sont fondamentales et incontournables dans le métier du data engineer.

En général en ingénierie des données, on déplace des données d’un système vers un autre, ou on transforme des données dans un format vers un autre. En d’autres termes, le data engineer interroge les données d’une source (extract/extraire), effectue des traitements sur ces données (transform/transformer), et enfin place ces données d’un niveau de qualité de production, à un emplacement où les utilisateurs peuvent y accéder (load/charger). Les termes Extract, Transform et Load (ETL) correspondent aux étapes du processus présent dans les logiciels appartenant à la catégorie des ETL (comme Talend, très connu dans le milieu).

Toutefois, cette définition de l’ingénierie des données est large et simpliste.

A partir d’un exemple, voyons plus en détails en quoi consiste le métier, ça vous parlera sûrement un peu plus :

Un site web de e-commerce de détail vend des gadgets « high-tech » dans une grande variété de couleurs. Le site fonctionne avec une base de données relationnelle, et chaque transaction est stockée dans la base de données.

La problématique du moment : combien de gadgets bleus le détaillant a-t-il vendus au cours du dernier trimestre ?

Pour répondre à cette question, vous pouvez exécuter une requête SQL sur la base de données (SQL : Structured Query Language ; langage de requête structuré. Il s’agit c’est le langage qui est utilisé pour dialoguer et faire des traitements sur les bases de données relationnelles). Il est clair que pour une tâche simple comme celle-ci, vous n’avez pas besoin d’un data engineer mais à mesure que le site se développe, exécuter des requêtes sur la base de données de production n’est plus pratique. De plus, il peut y avoir plus d’une base de données qui enregistre les transactions, et ces bases peuvent se trouver à différents emplacements géographiques.

Par exemple, le site de e-commerce pourrait très bien avoir une base de données en Amérique du Nord, une autre en Asie, une autre en Afrique et enfin une autre en Europe.

Dans le domaine de l’ingénierie des données (la data engineering) ce genre de pratique est courante !

Pour répondre à la question précédente concernant les ventes de gadgets « high-tech » de couleurs bleus, le data engineer va créer des connexions à chacune des bases de données réparties dans les différentes régions, extraire les données, et les chargera dans un entrepôt de données. A partir de là, l’ingénieur peut maintenant effectuer une requête pour compter le nombre de gadgets bleus vendus.

Plutôt que de trouver le nombre de gadgets bleus vendus, les entreprises ont plus souvent tendance à chercher des réponses aux questions suivantes :

  • Quelle région vend le plus de gadgets ?
  • Quelles sont les heures où on observe un pic des ventes sur ce type de produit ?
  • Combien d’utilisateurs mettent ce produit dans leur panier et le suppriment plus tard ?
  • Quels sont les gadgets vendus ensemble ?

Vous avez des problématiques similaires ?

Pour répondre à ces questions, il ne suffit pas d’extraire les données et de les charger dans un système. Une transformation est requise entre l’extraction et le chargement. Il y a aussi la différence de fuseaux horaires dans les différentes régions. Par exemple, les Etats-Unis ont à eux seuls quatre fuseaux horaires. Pour cela, il faudra transformer les champs de date dans un format normalisé. Il faudra également trouver un moyen de distinguer les ventes dans chaque région. Cela pourrait se faire en ajoutant un champ « région » aux données. Ce champ doit-il être spatial, en coordonnées, ou sous forme de texte, ou s’agira-t-il simplement de texte qui pourrait être transformé dans un traitement d’ingénierie des données ?

Dans ce cas présent, le data engineer devra extraire les données de chaque base de données, puis transformer ces données en y ajoutant un champ supplémentaire pour la région. Pour comparer les fuseaux horaires, le data engineer doit être familiarisé avec les normes internationales de standardisation des données. Aujourd’hui, l’Organisation Internationale de Normalisation (ISO) a la norme – ISO 8601 pour faire face à cette problématique.

Donc pour répondre aux questions précédentes, l’ingénieur devra :

  1. Extraire les données de chaque base de données
  2. Ajouter un champ pour localiser la région de chaque transaction dans les données
  3. Transformer la date de l’heure locale dans la norme ISO 8601
  4. Charger les données dans l’entrepôt de données.

La suite d’étapes (extraction -> transformation -> chargement) est réalisée par la création de ce qu’on appelle un Pipeline (ou encore Job). Ce pipeline est une série de traitements successifs qui récupère en amont les données « brutes », pouvant contenir des fautes de frappe ou des données manquantes. Au fur et à mesure des traitements, les données sont nettoyées de sorte qu’à la fin du processus, ces dernières sont stockées dans un entrepôt de données et prêtes à être exploitées. Le schéma suivant illustre le pipeline requis pour accomplir les quatre tâches précédentes :

Figure 1: Pipeline qui ajoute une région et modifie la date

Après ce petit tour d’horizon sur ce qu’est l’ingénierie des données et ce que font les ingénieurs de données, vous devriez commencer à avoir une idée des responsabilités et des compétences que les ingénieurs de données doivent acquérir. Vrai ?

Quelles sont les connaissances et compétences requises pour être Data engineer ?

L’exemple précédent montre bien que le data engineer doit être familiarisé avec différentes technologies, et nous n’avons même pas encore mentionné les processus ou les besoins de l’entreprise.

Pour démarrer la première étape du processus d’un pipeline (l’extraction), le data engineer doit savoir comment extraire des données depuis des fichiers pouvant être en différents formats, ou depuis différents types de bases de données. L’ingénieur doit donc connaître plusieurs langages de programmation tels que SQL et Python, afin de pouvoir effectuer ces différentes tâches. Lors de la phase de transformation des données, il devra également maîtriser la modélisation et les structures de données. De plus, il doit aussi être en mesure de comprendre les besoins de l’entreprise et les informations ou connaissances qu’elle souhaite extraire des données, afin d’éviter les erreurs de conception du ou des modèles de données.

Le chargement des données dans l’entrepôt de données nécessite aussi que le data engineer connaisse les bases de conception d’un entrepôt de données, ainsi que les types de bases de données utilisés dans leur construction.

Enfin, l’ensemble de l’infrastructure sur laquelle le pipeline de données s’exécute peut également être sous la responsabilité de l’ingénieur de données. Il doit savoir comment administrer des serveurs Linux, et comment installer et configurer des logiciels tels qu’Apache Airflow ou NiFi.

Les entreprises ont de plus en plus tendance aujourd’hui à migrer vers le cloud, et incitent donc les Data engineer à se familiariser avec la mise en place de l’infrastructure sur des plateformes cloud comme Amazon, Google Cloud Platform ou Azure.

Nous sommes heureux de vous avoir partagé le métier data engineers et on espère que vous y voyez plus clair désormais !

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RETAIL : 4 règles pour devenir Data Driven // S3E4

Face à des freins culturels et organisationnels, il est difficile de déployer la culture de la donnée dans les entreprises du retail. Diffuser la culture de la donnée en magasin veut dire donner le pouvoir aux employés de mieux vendre. La question principale est donc de dépasser les obstacles, et d’accompagner le changement.

 

Voici les 4 règles clés à suivre durant votre transformation :

1. Soyez soutenu(s) par votre hiérarchie

Mettre la culture de la donnée au cœur de l’organisation est une prérogative du haut management. Il faut emmener l’ensemble de vos collaborateurs dans la transformation. Il y a parfois des freins culturels, les personnes non issues de l’ère numérique, conservent des réflexes. Du jour au lendemain, elles sont invitées à repenser leurs habitudes. Il est donc nécessaire d’adopter une conduite de changement.

2. La communication, c'est la clé

Tout lancement d’un nouveau projet implique forcément des changements de processus et des changements organisationnels. Pour réussir, il vous faut communiquer pendant toute la durée du projet.

Pour créer une culture de la donnée (dite « Data Driven culture ») vous devez penser votre projet pour que les données puissent être communiquées à des non-spécialistes. Gartner précise qu’une des caractéristiques fondamentales d’une culture de la donnée est la mise à disposition de la donnée de manière simple et claire à toutes les personnes en entreprise. Par exemple, utilisez une solution logicielle de tableau de bord « retail » ou de visualisation de données pour restituer de manière claire vos données. Et par conséquent, prendre des décisions éclairées !

Vous pouvez même raconter des histoires avec vos données en leur donnant du contexte grâce aux solutions de « data storytelling » comme dans Tableau Story.

Vous pouvez rendre vos tableaux de bord simples personnalisables. Par exemple, chaque point de vente devrait être en mesure de s’approprier et d’analyser ses données « retail ». Il appréciera de pouvoir changer l’angle de vue en fonction de ses besoins. Passer d’une vision par produit, à une vision par client (B2B), ou d’une vue « directeur de magasin » à une vue « team leader », ou d’une vue produit à une vision par zone géographique, etc. La personnalisation de l’angle de vue est fondamentale pour que la donnée soit vulgarisée et comprise par l’ensemble du personnel en magasin. D’autre part, vu le nombre d’informations auxquelles il est exposé, il est important de rester simple pour une communication efficace.

Simplicité, efficacité ; n’est-ce pas ?

3. Focus : les motivations personnelles de vos collaborateurs pour améliorer le taux d'adoption des outils

Vous devez intéresser le personnel de vos magasins par les données qui sont à sa disposition. Vos collaborateurs doivent voir des solutions à leurs problématiques métiers dans le projet ; c’est une étape essentielle pour un projet data réussi. Par exemple, la rémunération variable du personnel est souvent fonction des résultats des ventes du magasin. Lui donner des solutions concrètes pour mieux vendre est donc dans son intérêt.

Fournir des tableaux de bord retail personnalisés et simples, est un enjeu de votre projet. Imaginez un mini site internet fournissant au directeur du magasin le tutoriel sur la nouvelle disposition des articles en magasin, l’emploi du temps de la semaine, les performances de vente par produit…Une mini-plateforme personnalisée lui fournissant des informations pour lui et son équipe : le rêve !

Si vous souhaitez la réussite de votre organisation (on n’en doute pas une seule seconde !), vous devez penser « adoption par les collaborateurs » de votre projet.

4. Enfin : rendre toutes ces données actionnables et pertinentes !

Le défaut de nombreux projets data est qu’ils naissent sans être pensés pour des cas d’usage métier précis. La donnée est privilégiée au détriment de l’apport métier. Nous pensons que c’est une vision purement technique de voir les choses ! Avoir les données à disposition n’est pas le but du projet data. La finalité est de pouvoir fournir des informations actionnables à des professionnels et répondre à leurs problématiques.

La Data permet de réhabiliter l’efficacité des stratégies marketing en offrant aux retailers l’approche « ROIste » qu’ils réclament. Le Data Storytelling permet, lui, de légitimer et valoriser les choix en systèmes d’information qui récupèrent cette Data, en la racontant aux magasins. Ces derniers peuvent désormais prendre les meilleures décisions.

La Data est votre nouvelle monnaie. Mieux que de l’échanger, il faut la faire fructifier et la rendre exploitable. La question n’est plus « Pourquoi ?», mais « Quand ?». Faites-nous confiance, nous nous occupons du « Comment ?».

Nous espérons que cette mini-série spéciale « Data & Retail » vous a plu ! Nous vous encourageons à lire les articles précédents si ce n’est pas déjà fait…

Nous vous préparons la rentrée avec d’autres mini-séries à venir! Des thématiques que vous souhaiteriez voir abordées par ici ? Ecrivez-nous !

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