Data Intelligence, Business Intelligence ou encore Data Science sont des termes très souvent utilisés dans les articles tech ces dernières années. Plus que de simples « buzzwords », ces termes obscurs revêtent tous des enjeux colossaux, à savoir : comment tirer parti de l’énorme masse de données produite chaque jour par les utilisateurs d’un service numérique ?

A Digitom, nous allons tenter d’expliquer ces concepts. Puis de voir un exemple d’application mise en œuvre dans nos territoires ultramarins.

Prêts pour plonger dans un jargon technique mais passionnant ?

Prenez une bonne inspiration et c’est parti !

Qu-est ce que la Data Intelligence ?

La Data Intelligence est l’analyse de plusieurs formes de données par une institution (entreprise, état, association) qui a vocation à utiliser cette analyse dans le cadre de son activité. Cela peut, par exemple, être l’analyse des positions GPS émises par les utilisateurs d’un service de géolocalisation.

La Data Intelligence est utilisée pour de nombreuses raisons :

• Améliorer la prise de décision,
• Analyser la performance,
• Faire parler les données recueillies,
• Comprendre certains événements.

Le terme « Intelligence » est ici à comprendre via son acceptation anglophone à savoir « le renseignement ». Il n’est donc pas question ici d’intelligence artificielle, bien que cette dernière joue un rôle de plus en plus fort dans la Data Intelligence, mais plutôt d’art de tirer des renseignements cohérents depuis un ensemble de données.

La Data Intelligence s’intéresse donc aux données en fonction de leur nature, de leur structure et de leur intérêt. Elle englobe la Business Intelligence (informatique décisionnelle) qui à, quant-à-elle, pour but d’organiser et d’utiliser ensuite ces données pour prendre une décision business.

« La Data Intelligence consiste à transformer les données en information, l’information en connaissance et la connaissance en valeur. »

Satesh Rai,

Au-delà de la Data et de la Business Intelligence se trouve la Data Science, qui a pour objectif d’établir des modèles prédictifs en fonctions des données collectées par la Data Intelligence.

En résumé la Data Intelligence collecte, stocke, organise et rend cohérent un grand ensemble de données. La Business Intelligence utilise le résultat pour prendre des décisions basées sur les résultats passés. Et la Data Science construit des modèles à l’aide d’algorithmes sur la base du résultat afin de prévoir l’avenir.

Comment mettre en œuvre la Data Intelligence dans les DOM

Chaque situation est spécifique et il convient tout d’abord d’identifier si la structure dans laquelle vous travaillez produit une grande quantité de données qu’elle n’exploite pas.

Ces données sont produites par de nombreux biais : site internet, application, objets connectés…

Une fois que vous avez identifié quelles sont les données produites en très grand nombre, il faut faire appel à un expert en data intelligence. Il vous dira quelle va être la procédure à mettre en œuvre. Si vous souhaitez vous faire accompagner sur ces sujets en Guadeloupe, Martinique, Guyane ou bien à la Réunion, nous disposons d’experts à Digitom qui seront en mesure de répondre à vos questions.

Un exemple de Data Intelligence issue de nos territoires d’Outre-Mer

La société Myditek fondée par Sébastien Luissant est une startup qui crée des objets connectés dédiés aux agriculteurs des départements d’Outre-Mer. Grâce à des colliers connectés ainsi qu’à des drones, la start-up met à disposition des agriculteurs une plateforme de gestion. Ce qui leur permet de prendre les bonnes décisions et de gérer leur activité agricole.