L'allégorie de la mine
La BI va consister à échanger avec les experts métiers et à
programmer leur intelligence métier dans une multitude de robots : quoi
chercher, comment reconnaître une pépite, quels sont les faux-positifs à
éviter. Puis à lancer ces robots dans les galeries de la mine, qu’ils vont
arpenter dans tous les sens, systématiquement, pour en extraire tout ce qui
matche avec les règles données. Au fur et à mesure des faux-positifs et des
découvertes, on améliore les règles données aux robots pour les rendre plus rapides
et efficaces. Au final on pourra réutiliser ces robots dans d’autres mines.
Le Data Mining va
consister à carotter les collines puis à introduire les carottes dans de
grosses machines : tamis intelligents, centrifugeuses, etc. Le contenu va
être trié, catégorisé par taille, poids, densité, couleur, etc. Puis un expert
métier va se pencher sur les résultats et les analyser, par exemple détecter
qu’une mince bande dans la centrifugeuse est composée de poussière d’or. A
partir de là, en compilant la provenance du contenu on va pouvoir estimer si ça
vaut le coup d’exploiter la mine ou pas.
La Naive
Discovery va consister à aller
faire un repérage d’1 journée dans les galeries. Cheminant au travers des
galeries, sans systématisme mais avec méthode, armé d’un piolet et d’une lampe
de poche, l’analyste va faire une première collecte de surface, creuser un peu
quand il trouve une singularité. Lors de ce repérage on peut imaginer qu’il
trouve, par exemple, un caillou étrange marron et plutôt mou. Une fois le
repérage terminé, on s’aperçoit qu’il s’agit d’une truffe. Et là une
expertise supplémentaire nous démontre que les collines des mines sont
couvertes de chênes truffiers et que le propriétaire gagnera plus en les
exploitant plutôt qu’en creusant les mines. Voilà le genre de découvertes, de
grande valeur et totalement inattendues, très éloignées de la vision métier
initiale (les mines) qui peuvent être faites avec cette méthode. A noter
qu’elle peut aussi être faite avec le Data Mining, mais la mise en place d’un data Mining suffisamment efficace
à un prix.
Je ne connais peut être pas votre métier, mais je connais les données
Une démarche pragmatique et opérationnelle pour des résultats rapides et opérationnels
Merci à Nicolas S pour sa participation.
@yannsese
@yannsese
