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Alpine 3.0 veut mettre l’analyse prédictive à la portée des analystes d’affaires


Rédigé par le 29 Octobre 2013

L’analyse prédictive est-il un sujet trop sérieux pour le laisser entre les mains des statisticiens ? C’est un peu ce que nous dit Alpine Data Labs qui annonce aujourd’hui une nouvelle version de sa solution, qui veut mettre la science des données entre les mains des analystes d’affaires. Marketing ou réelle démocratisation ?



Alpine 3.0 veut mettre l’analyse prédictive à la portée des analystes d’affaires
Alpine Data Labs propose un nouveau logiciel, qui permet aux analystes d’affaires de créer des modèles analytiques prédictifs, sur le web, sans avoir à déplacer des données, sans script de programmation, et directement sur une architecture Hadoop”, explique l’éditeur dans son communiqué de lancement. Rien que ça ! Les statisticiens de 2013 ne seraient donc pas les mieux formés pour répondre aux besoins des responsables de lignes d’affaires ? “Il est temps pour notre industrie d'évoluer au-delà des limites que les approches des années 80 ont crées", explique Bruno Aziza, Chief Marketing Officer chez Alpine Data Labs, "il y a aujourd'hui entre 10 et 100 analystes pour chaque “data scientist”. Le futur est rendre la science accessible à plus de personnes, plus rapidement - la réponse est une nouvelle approche et une nouvelle solution, imaginées pour les années 2013 non pas les années 1980 !"

La version 3.0 du logiciel Alpine est annoncée comme “la première solution visuelle et basée sur le web, d’analyse avancée pour Hadoop et les Big Data”; Elle est lancée à l’occasion de la conférence Strata+Hadoop qui s’ouvre cette semaine à New York, et Alpine Data Labs y présentera dans la catégorie “Startup Showcase”. “Les entreprises qui souhaitaient mettre en place de l’analyse prédictive, sur la base de modèles mathématiques, devaient échantillonner leurs données, faire des investissements informatiques importants, et déplacer leurs données dans ces serveurs”, explique Joe Otto, CEO de Alpine Data Labs. “Notre logiciel permet pour la première fois aux analystes d’affaires de construire eux-mêmes leurs applications d’analyse prédictive, en analysant toutes leurs données, sans avoir à déplacer les données, ni utiliser des langages de développement propriétaires et sophistiqués”.
Une facilité confirmée par Sylvain Le Borgne, vice-président Data Platforms chez Havas Media, même si ses équipes ne peuvent certainement pas être considérées comme des amateurs... “Avec Alpine, nos équipes d’analystes d’affaires peuvent lancer des simulations complexes très rapidement, et partager les résultats de leurs travaux, via le web, avec les départements des ventes, du marketing, etc”. C’est donc quand même une équipe spécialiste de l’analyse de données qui utilise la solution.

Les points clefs mis en avant par Alpine Data Labs pour promouvoir sa solution sont :
- Alpine envoie ses instructions pour être exécutées directement dans les bases de données ou les grappes Hadoop : pas de données à transférer;
- L’interface de développement est visuelle et basée sur du glisser-déplacer. Il n’est pas nécessaire pour l’utilisateur de connaitre le langage de programmation de la base de données sous-jacente;
- Alpine analyse toutes les données et pas uniquement des échantillons. C’est une des principales divergences entre les statisticiens habitués à échantillonner et les “nouveaux” data scientists;
- La mise en oeuvre est rapide et les résultats sont directement accessibles sur le Web, ou sur des supports mobiles iOS ou Android.

La cible d’Alpine est clairement ceux que Bruno Aziza désigne par “les logiciels des années 80”, c’est à dire SAS, SPSS, et même R, qui malgré sa popularité dans les milieux académiques reste difficile d’accès pour les responsables d’affaires. Barclays, Equifax, Havas Media... ont déjà fait le choix de la solution Alpine Data Labs.




Commentaires

1.Posté par Tanguy LE NOUVEL le 04/11/2013 10:50
Bonjour,

J'ai du mal à comprendre ce type d'argumentaires avec ses amalgames et sous-entendus.
Si c'était vrai, l'industrie pharmaceutique ferait réaliser ses études cliniques par des analystes d'affaires issus d'écoles de commerce... Et on aurait sans doute de belles surprises !

Que les outils se modernisent, c'est la moindre des choses. Qu'ils gèrent eux-même les aspects stockage, optimisation des traitements et des transferts de données, c'est également la moindre des choses. Je ne vois pas en quoi ça garantit de meilleurs résultats en termes de connaissance client ou de découverte de leviers de performance. Ça fait simplement gagner du temps.

Mais pourquoi sous-entendre que les statisticiens restent campés sur leurs positions des années 80... ???

De plus, certains des outils cités comme étant obsolètes utilisent déjà les technologies dont il est question ici.
Bref, je suis dubitatif sur l'opposition entre data scientists et analystes qui pour moi sont des profils complémentaires. Je le suis tout autant en ce qui concerne la recrudescence d'argumentaires au contenu quasi-exclusivement technologique au détriment de l'émergence de nouvelles applications que nos statisticiens archaïques n'auraient pas déjà traitées avec leurs outils des années 80.

Cordialement,
Tanguy LE NOUVEL
Statisticien / dataminer des années 90 ;-)
PS. Personne n'est parfait

2.Posté par William El Kaim le 10/11/2013 13:54
Twitter
Je comprends en lisant cet article que c'est un "publi-rédactionnel". Cet article ne contient aucune information scientifique et ne démontre en rien ce qui est affirmé.

Pire, après avoir lu cet article on ne sait rien de bien précis, si ce n'est qu'il est destiné à des utilisateurs d'Excel qui veulent faire mieux que des statisticiens ou des "data scientist". On sait aussi qu'il y en a dix fois plus ... Cela me rappelle La Fontaine et la fable de "La Grenouille qui veut se faire aussi grosse que le Boeuf" ou plutot que l'éléphant (Hadoop).

Attention, l'Hadoop ca trompe énormément.

3.Posté par Philippe NIEUWBOURG le 10/11/2013 15:21
@William
Vous êtes libre de le penser, mais je me permets de corriger un point factuel. Il s'agit d'un article d'actualité qui présente la vision d'un éditeur. Il ne prétend pas être un article "scientifique".
Quand à la notion de "publi-reportage" je ne l'ai jamais pratiquée, ni sur Decideo ni ailleurs. Alpine n'est pas un client.
Mais je suis amusé de constater combien en ce moment les statisticiens prennent mal toute critique ou toute idée selon laquelle leur métier et leurs pratiques pourraient évoluer. Est-ce vraiment un signe de compétence ou un réflexe de repli face à des évolutions qu'ils comprennent mal ?
Je n'ai pas de réponse à ces questions. Mon métier de journaliste consiste à transmettre l'information et parfois à poser quelques questions. Ni mon équipe de journalistes ni moi-même ne sommes des experts. Les experts ce sont ceux à qui nous donnons, de manière équilibrée et objective, la parole.
Donc pour reprendre une expression connue, "don't shoot the messenger" :-)

4.Posté par Julien S le 13/12/2013 02:29
@Philippe, je crois juste qu'il faut être plus mesuré et diplomate dans vos propos.
Il est légitime qu'un statisticien réagisse quand on lui annonce que son métier est obsolète et qu'il est grand temps que l'on se passe de lui.
Le succès des méthodes d'apprentissage, ainsi que la pertinence de leur utilisation dépend grandement de la façon dont ont été collectées les données, et de beaucoup de facteurs liés aux données.
Même s'il peut être bon d'offrir des solutions accessibles d'analyse prédictive, cela peut être à double tranchant, en donnant l'illusion de prendre des décisions "éclairées", alors qu'elle seront très souvent biaisées par une méconnaissance des outils, qu'un statisticien aurait pu éviter.

5.Posté par Philippe NIEUWBOURG le 13/12/2013 02:33
@Julien
Je me suis permis d'être direct avec William car nous nous connaissons bien :-)
Nous avons tous les deux tendance à dire les choses de manière abruptes. Je pense qu'il ne m'en a pas voulu d'être direct, tout comme je ne lui en veux pas de l'avoir été :-)
Mais je voulais absolument corriger un point, celui de l'impartialité.
En aucun cas, nous ne "vendons" des articles. Il y a des publicités et des articles. Et jamais personne ne m'a payé pour dire du bien de lui ou de son produit. Je voulais être très clair sur ce point.

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