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Y a-t-il une vie après les POCs ? Réussir l'industrialisation du Big Data ?

Ce livre blanc est la synthèse des missions réalisées par Quantmetry pour mieux comprendre et par conséquent réussir l'industrialisation du Big Data.

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Introduction ou extrait du livre blanc

Extrait du livre blanc: "Poussée par la pression concurrentielle des nés globaux, la data est présente dans les médias et tout l’écosystème digital depuis maintenant 3 ans en France. Cette renaissance de l’exploitation intelligente de la donnée a été largement adoptée par tous les acteurs de l’économie : on transforme des sociétés pour qu’elles deviennent data-driven, le marketing devient da- ta-centric, les DSI sont Big Data et les fonds de Capital Venture investissent dans les start-up de la data.

Au pied de cette immense ambition qu’est l’Intelligence Artificielle, nous nous sommes rendu compte que la data n’est pas aussi utilisée qu’on pourrait le croire et bien des initiatives en restent à l’état de POC (Proof Of Concept). L’engouement pour ce sujet pousse le marché à proposer des offres disproportionnées et certains acteurs à minimiser la difficulté de sa mise en application.

Aussi il nous paraît nécessaire de donner aux personnes en charge de développer des programmes autour de la donnée, une vision claire et des lignes de force pour éviter les écueils et réussir l’industrialisation. C’est à l’issue de ce cheminement que sera tenue la promesse du retour sur investissement.

Sans algorithme, sans Machine Learning, nous passerions à côté de la révolution que nous vivons qui est celle de l’interaction avec la data, de la consommation de la data et de son interprétation. Pas de voiture sans conducteur, de robot conversationnel (chatbot), de système de transaction décentralisé (blockchain), de médecine connectée ou de modèle d’affaire fondé sur la tari cation à l’utilisation (pay as you drive) sans mise en pro- duction de ces modèles mathématiques.

Ce travail est le fruit de la synthèse de dizaines de missions réalisées par Quantmetry, acteur incontournable du Big Data et de la data science en France, éclairée par les retours d’expérience et témoignages de la SNCF, Bouygues Telecom, Criteo, BackerMcKenzie et Safran que je remercie cha- leureusement pour avoir accepté de partager ici leur savoir."