Industrialiser les analyses pour accroître la productivité

Selon Gartner, plus de 40 % des tâches analytiques seront automatisées d’ici à 2020. Une simplification qui devrait non seulement se traduire par une productivité accrue, mais également par la démocratisation de la science des données au sein des entreprises.

La robotique et l’automatisation suscitent un vif débat autour de la création et de la destruction d’emplois engendrées par le numérique. Une étude de Gartner a dévoilé récemment que 40 % des tâches relatives aux data science seront automatisées à l’horizon 2020. Les tâches répétitives et manuelles qui consomment énormément de temps, tout en apportant une faible valeur ajoutée, sont les premières ciblées. Mais loin d’être destructrice, cette automatisation devrait permettre non seulement d’accroître considérablement la productivité des modèles analytiques, mais de plus, de démocratiser l’analytique au sein des entreprises.

 

Automatiser pour gagner en productivité analytique

 

Parmi les nouveaux utilisateurs des applications analytiques, Gartner voit dans les « citizen data scientists » des personnes qui élaborent des modèles analytiques avancés ou qui ont recours à des méthodes d’analyse prédictive ou normative, sans pour autant être des experts du domaine statistique ou analytique. L’analyste considère que leurs pratiques vont combler le fossé entre l’analytique en libre accès, tel que l’appellent de leurs vœux les collaborateurs des entreprises, et les techniques analytiques pointues des data scientists traditionnels.

 

Les éditeurs de plates-formes analytiques s’appliquent à simplifier leurs systèmes, en automatisant des tâches telles que l’intégration des données ou la conception des modèles. Une utilisation plus facile des outils permettra à l’analytique de se diffuser dans toute l’entreprise au bénéfice le plus large des métiers. Quant aux experts data scientists, ils pourront se consacrer aux besoins les plus pointus et à plus forte valeur ajoutée. L’automatisation se traduira incontestablement par des gains de productivité.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Une tribune des Echos sur l’apport du numérique à la création d’emplois,

Les missions du data scientist dans l’entreprise.