Qu’est-ce qu’un Data Lab (laboratoire de données) ?

Le Data Lab permet de valoriser rapidement les données stockées dans un Datawarehouse ou Data Lake. Encore appelé laboratoire de données, il embarque des technologies capables de fournir des analyses fiables et des insights commerciaux pertinents. Parmi les défis à relever par le Data Lab se trouve la sécurité et l’accessibilité des jeux de données. À l’aide des équipes de data scientists et de métiers, la création d’un Data Lab se fait en quatre étapes.

Qu’est-ce qu’un Data Lab ?

Le Data Lab ou Datalab est un environnement informatique réservé à l’expérimentation des données de l’entreprise. Il procure un espace privilégié où vous pouvez pratiquer l’exploration de données, mais aussi éprouver les algorithmes de Machine Learning. Avec ses outils d’analyse de données, le Data Lab étudie les jeux de données et fournit aux services métiers des insights nécessaires au développement de l’entreprise.

Quels sont les fondements d’un Data Lab ?

Les volumes de données ont augmenté de façon exponentielle ces dernières années. En parallèle, les technologies de l’intelligence artificielle ont permis d’améliorer le temps réel et d’étendre la connexion des objets.

Pour mieux exploiter les potentiels du Big Data, les entreprises doivent faire face à deux difficultés. La première est liée à la multiplication des sources de données. Quant à la seconde, elle est due au manque de compétences dans le domaine de la data science. La création d’un Data Lab permet de franchir ces obstacles.

Comment fonctionne l’architecture d’un Data Lab ?

Vous vous demandez quelle architecture choisir pour votre projet de Data Lab ? Deux approches sont possibles : centralisée et décentralisée. Le choix dépend des contraintes organisationnelles de votre entreprise.

Approches centralisées

Avec un environnement de Data Lab centralisé, les utilisateurs se connectent tous à un seul répertoire pour extraire des données. La gestion d’accès est assurée par l’équipe d’administrateurs. Découvrez les trois solutions d’architecture centralisée que peut adopter un Data Lab.

Le Data warehouse

L’approche de type Data warehouse centralise les informations concernant l’entreprise dans une base de données unique. Cette dernière peut être découpée en métiers : finance, ressources humaines ou encore commercial. Les utilisateurs adressent leurs besoins aux équipes de data scientists du Data Lab. Ils reçoivent en retour les résultats des analyses de données nécessaires pour le développement de leur activité.

Le bac à sable

L’architecture de type bac à sable se base également sur un stockage centralisé des données de l’entreprise. La différence avec l’approche Datawarehouse réside dans l’exploitation de ces informations. Dans le cas présent, si l’environnement informatique reste centralisé, chaque métier utilise sa propre équipe de data scientists et de data engineers pour l’exploration des jeux de données.

Le Data Lake

L’architecture de type Data Lake est similaire à l’approche Datawarehouse, sauf que les données sont centralisées dans un cluster Hadoop. Ce schéma fournit un système de stockage plus efficace des gros volumes d’informations liées aux entreprises. La gestion du Data Lake est assurée par une équipe de data scientists.

Approches décentralisées

L’approche décentralisée consiste à fournir un Data Lab à chaque utilisateur. Installé au niveau du poste de travail, le laboratoire de données fonctionne de manière autonome. Le collaborateur dispose d’un environnement informatique simple à utiliser. Il se charge de l’analyse de données ou de la production de rapport à l’aide d’applications user-friendly sans avoir besoin d’intervention des services techniques.

Quels sont les principaux objectifs d’un Data Lab ?

Le Datalab est un centre d’innovation installé au sein d’une entreprise. Il bénéficie d’un environnement informatique indépendant de celui de la production. L’objectif du Data Lab est de rendre l’organisation plus data-driven sans bouleverser le fonctionnement des différentes directions. Sa mise en place favorise l’émergence de nouvelles solutions et l’amélioration des processus et applications existants.

L’autre mission du Datalab consiste à mutualiser les données de l’entreprise. Les services assurés par le Data Lab sont axés sur l’IA et les analyses de données, les jumeaux numériques ou encore les prévisions avancées. Par ailleurs, un projet de Data Lab intègre de nouveaux profils comme les data scientists. Ils apportent une expertise indispensable à la gestion des données de l’entreprise.

Quels sont les avantages de l’utilisation d’un Data Lab ?

Le laboratoire de données est indispensable à la réussite des projets de data science ou d’intelligence artificielle. Ses résultats d’analyse de données permettent de définir une vision stratégique claire et de la partager avec l’ensemble des métiers de l’entreprise. Avec un Data Lab, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs données et les transformer en valeur.

Le Datalab permet de gérer plusieurs projets de data science en même temps. Combiné avec le cloud, il peut résoudre les problèmes complexes de données et fournir des résultats fiables. Grâce aux informations fournies par le laboratoire de données, l’entreprise trouve des solutions innovantes aux défis majeurs qu’elle rencontre. Elle devient ainsi une protagoniste incontournable dans son domaine d’activité.

Dans un laboratoire de données, quelles sont les parties prenantes impliquées ?

Le fonctionnement d’un Data Lab nécessite la collaboration de plusieurs profils techniques. Experts dans le domaine de la data science, ils assurent, au sein de la Data Office, le bon usage de vos données.

• Les data scientists sont des experts en données. Ils sont chargés de créer des modèles utilisables dans les prédictions et de repérer les jeux de données nécessitant une étude plus approfondie.
• Les data engineers sont chargés de formater les données collectées pour qu’elles soient utilisables pour le Machine Learning ou exploitables pour les équipes de data scientists et métiers.
• Le chief data officer met en œuvre la stratégie de gestion des données de l’entreprise. Il s’assure que les informations sont collectées dans le respect de la législation et utilisées de manière efficace pour améliorer la performance de l’organisation.

 

Comment créer et déployer un Data Lab ?

Le projet de mise en place d’un Datalab engage les directions métiers et le service informatique de l’entreprise. Dans certains cas, des experts externes sont nécessaires pour répondre au manque de ressources en interne. Quatre étapes sont nécessaires pour la création d’un Data Lab.

1. Définir les objectifs de l’entreprise par rapport au laboratoire de données.
2. Valider le budget du projet en cohérence avec les responsabilités et objectifs attribués au Data Lab.
3. Former une équipe de projet mixte constituée d’experts en data science et de représentants métiers.
4. Mettre en place une conduite de projet en mode agile plus adapté aux solutions Big Data.

 

Quels sont les défis potentiels lors de la création d’un Data Lab ?

Lors de la mise en place de laboratoires de données, les entreprises sont confrontées à de nombreux défis. Il faut tout d’abord convaincre les dirigeants sur l’importance des projets numériques. Ils présentent la solution incontournable pour assurer la croissance et la performance des organisations.

La gestion des données en Data Lab doit également être traitée. Comment administrer un volume de données en constante augmentation ? Comment gérer la sécurité des données sensibles liées aux clients dans un Data Lab ? Comment assurer une qualité constante des données, condition pour réaliser des analyses pertinentes et fiables ? Voilà quelques réflexions à prendre en compte pour mener à bien la création d’un Data Lab.

Un autre défi auquel doivent répondre les entreprises réside dans l’accessibilité des jeux de données pour les services métiers. L’intégration d’applications de visualisation performantes devient alors indispensable. Combinées avec l‘intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, elles fournissent des insights pertinents pour la stratégie des entreprises.

Quels conseils pour une utilisation efficace des Data Labs ?

La mise en place d’un Data Lab fait partie des projets complexes. Sa réussite dépend de nombreux facteurs. Découvrez quatre conseils pour assurer la mise en production de votre laboratoire de données.

• Intégrez impérativement des profils métiers dans votre équipe. Ils vous apportent des connaissances opérationnelles et sont les mieux placés pour décrire les problématiques liées au business.
• Choisissez avec soin le Data Lake où stocker les données des clients et de l’entreprise. Ce temps de réflexion vous évitera des surprises plus tard lorsque vous serez confronté aux volumes d’informations collectées.
• Listez les technologies nécessaires pour l’exploitation, la gouvernance et la sécurisation des données. Étudiez-les minutieusement avant d’arrêter vos choix.
• Selon Kathleen Desveaud, Head of the Data & Digital Marketing research lab au Kedge Business School, l’adoption du cloud permet de s’adapter plus facilement aux besoins volatils du marché.

 

Les résultats et les insights obtenus grâce à l’utilisation de Data Labs

Les Data Labs allient les technologies de la data science et la puissance de calcul de l’intelligence artificielle. Ils apportent des insights capables d’anticiper les besoins des clients avant qu’ils soient exprimés. Les entreprises peuvent ainsi proposer des expériences utilisateur sur mesure.

Les Data Labs influent également sur la génération de contenus. L’intelligence artificielle générative permet aux entreprises de mettre en place des publicités personnalisées pour repousser encore plus les limites de l’engagement client.

Le Data Lab permet de tirer profit du Big Data. Avec les insights obtenus, les entreprises disposent de moyens puissants pour ajuster leur stratégie commerciale et marketing. La création d’un Data Lab nécessite l’intervention de profils pointus comme celui des data engineers.

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