Le développement de l’informatique et de la technologie de manière générale fait qu’aujourd’hui, nous nous retrouvons en quelques sortes dans une nouvelle ère, où l’information circule en masse et en vitesse, dans cet immense univers presque infini qui est internet. Aujourd’hui, les modes de communication, et même d’accès à l’information, ont radicalement changé, dans la mesure où ils se sont facilités, mais surtout, ils se font en très grand nombre. Dans l’article présent, nous tenterons entre autres de déterminer les liaisons qu’il y aurait entre le cloud et la data science, mais avant cela, il convient dans un premier temps de les définir.
Qu’est-ce que le cloud et la data science ?
Ces mots, pour une personne non immergée ou ne disposant pas d’une grande culture dans le domaine de l’informatique moderne, n’évoqueront pas grand chose, sinon des termes entendus çà et là sans savoir de quoi il s’agit en réalité.
Pour commencer, définissons le cloud signifiant nuage en anglais, le cloud désigne les informations qui sont stockées dans des serveurs en ligne. Ces informations peuvent être stockées de manière personnelle, c’est-à-dire que seule la personne les ayant stockées peut y avoir accès, de manière publique, ou de manière groupée (accessibles seulement pour un groupe déterminé de personnes).
La data science, ou science des données en français, quant à elle, regroupe les différentes informations contenues au sein des serveurs et bases de données connectés à internet, et ce, dans tous les domaines possibles et imaginables et de sources complètement différentes. Son utilité est en quelques sortes de produire de la connaissance, à partir des différentes données accessibles. Cela dit, une telle opération est exposée à beaucoup de contraintes dont voici les plus notables :
- La production de connaissances nécessite une capacité de calcul et de stockage immense, et donc des serveurs puissants ;
- Cette opération engendre une grande consommation d’énergie du fait de la sollicitation excessive des serveurs ;
- Elle engendre également une consommation importante d’eau pour refroidir les serveurs.
La relation entre cloud et data science
Dès lors que l’on consulte et comprenne le sens et la fonctionnalité de ces deux termes, on est en mesure de saisir de par nous-même la liaison qu’il y a entre les deux. En effet, la data science requiert une grande quantité d’informations, et le cloud sert à stocker ces dernières, la complémentarité entre les deux et donc évidente et inutile à expliquer.
La data science est née dans le milieu des années 90, on théorisait déjà à l’époque la production de connaissances automatisées dans divers secteurs de la technologie, notamment dans le domaine de l’automatique, grâce aux différentes données se trouvant sur le web. Mais à l’époque, une telle opération n’était pas possible du fait de l’incapacité à stocker autant d’informations. L’apparition et le développement du cloud computing ont rendu ces contraintes inexistantes, et l’on commence par conséquent à observer des résultat concluants dans la production de connaissances grâce à la data science, même si certains paramètres sont à perfectionner comme la fiabilité des données recueillies.
Qui est concerné par la data science et le cloud ?
Vous pourriez penser que seules les grosses entreprises comme Orange, la SNCF ou Air France sont confrontées à ce « problème », mais c’est faux. Aujourd’hui la moindre petite entreprise génère énormément de données. Ces données concernent aussi bien des informations clients, que des données produits. Mais la multitude d’informations produites entraîne forcément une perte d’informations si elles ne sont pas stockées, et encore plus si elles ne sont pas exploitées. Prenons un exemple simple pour bien comprendre les enjeux. Imaginez que vos données clients ne sont pas stockées informatiquement, mais sur papier. Vous voulez contacter les personnes de plus de 40 ans ayant achetées un produit chez vous, il y a moins de 3 mois. Dans un premier temps, vous allez donc devoir chercher dans vos fiches clients toutes les personnes nées avant 1980. Puis vous devrez ensuite vous rendre sur vos tickets de caisse pour savoir s’ils ont oui ou non acheté un produit. Fort logiquement cela demande beaucoup de temps et le risque d’erreur est important.
Reprenons maintenant le même exemple avec les données stockées informatiquement. La puissance des ordinateurs va vous permettre d’obtenir la même information en quelques minutes seulement. Mais encore faut-il que votre logiciel de base client soit capable de communiquer avec votre logiciel de caisse. Il faudra bien entendu connaître le bon algorithme pour obtenir un résultat exploitable. Cela se complexifie encore si vous devez interagir avec d’autres entreprises utilisant d’autres logiciels. Le stockage via le cloud peut résoudre une partie du problème. Toutefois sans le déploiement de la data science, il n’y a alors aucune chance que votre projet puisse aboutir. Vous le voyez le « cloud data science » devient aujourd’hui une seule et même entité.
Il reste encore une question : comment faire communiquer toutes ces informations entre elles, si vous êtes qu’une petite entreprise et que vous n’avez pas une armée de développeur à votre service ? La solution tient en 4 lettres : Ryax. Cette société française spécialisée dans le déploiement de la data science peut vous apporter une solution à tous vos problèmes. En effet, plutôt que de multiplier les frameworks et les incompatibilités induites par cette multiplication d’application, vous n’aurez à utiliser qu’une seule interface et un seul interlocuteur celle de Ryax. Avec cette société, l’industrialisation de la data science n’aura jamais été aussi simple. Si vous voulez connaître par quel miracle tout cela est possible, vous avez la possibilité de voir une vidéo explicative sur leurs procédés. Si vous êtes convaincu, vous pourrez ensuite essayer en live en accédant à la démo disponible. Ryax travaille dans des domaines aussi variés que l’agriculture, l’industrie, que celui de la mobilité ou du secteur pharmaceutique. Mais l’expertise de Ryax ne s’arrête pas là. Elle pourra vous accompagner à mettre en place le devOPS au service de la data science. Vos applications pourront ainsi être développées et mises en place de façon bien plus rapide. Avec cette société, l’industrialisation de la data science n’aura jamais été aussi simple. Sanofi, Atos leur ont fait confiance. Alors, pourquoi pas vous ?
