[Publicité] À l’heure actuelle, la plupart des organisations se sont déjà essayées aux applications cloud. Il est désormais temps d’acquérir une réelle maturité en la matière. Dans chaque article de cette série, nous exposons trois bonnes pratiques pour mettre à profit les applications cloud et l’analytics. Dans ce deuxième article, nous allons nous pencher sur l’importance de disposer des bonnes personnes et des compétences appropriées pour concrétiser votre stratégie.
Quand elles se lancent à la découverte des technologies cloud, les entreprises ont tendance à en attendre beaucoup. Et il faut les comprendre, puisque même pour l’analyse des données, le cloud change complètement la donne. Toutefois, les atouts du cloud ne se révèlent qu’au prix d’importants efforts. Dans notre précédent article, nous avons analysé les coûts et la manière d’optimiser l’usage du cloud avec la méthode FinOps. Plus qu’une technologie, l’approche FinOps est une philosophie que tout le monde doit adopter dans votre entreprise. Aujourd’hui, nous abordons trois best practices pour stimuler les bonnes compétences en matière de cloud et d’analytics.
1. Déterminez les compétences qui vous font défaut
Quelles sont les compétences dont vous disposez déjà, et quelles autres cherchez-vous encore pour vos cloud analytics ? Avant de procéder à cet exercice, il est important de bien faire la distinction entre les deux. En matière d’analyse des données, on a longtemps pensé qu’il fallait de solides compétences en programmation. Mais aujourd’hui, l’intelligence artificielle générative, qui a le vent en poupe, peut prendre le relais pour rédiger le code. Par exemple, SAS Viya Copilot, notre solution, booste votre productivité en vous apprenant à déchiffrer le code et en vous interrogeant proactivement sur le code que vous lui demandez de créer. Cet assistant IA peut même vous faire des suggestions d’amélioration, en fonction de vos besoins.
Les compétences en programmation sont donc moins importantes pour les data scientists. Vous pouvez donc vous concentrer sur les hard skills qui font la différence : les mathématiques et les statistiques. Mais saviez-vous qu’un bon data scientist doit aussi avoir des soft skills ? La créativité et un bon sens des enjeux sociétaux sont primordiaux. En effet, un usage responsable des modèles d’IA exige une bonne compréhension du cadre éthique et de ce que ces modèles font précisément. Savoir l’expliquer, et donc communiquer, est un réel atout pour vulgariser les résultats d’un modèle pour le grand public ou, à l’inverse, pour comprendre les attentes des utilisateurs.
Quant au cloud, nous avons une bonne et une mauvaise nouvelle. Commençons par la bonne : la nouvelle génération de diplômés est bien formée au cloud. La moins bonne nouvelle est que, dans bien des organisations, il faudra encore longtemps avant que la transition d’un datacenter classique à une infrastructure basée dans le cloud devienne une réalité. Peut-être est-ce dû au fait qu’elles cherchent trop souvent une solution ad hoc pour chaque aspect de leur environnement actuel ? Ces entreprises ont dès lors besoin de collaborateurs compétents et capables d’élaborer une stratégie cloud sans perdre de vue l’aspect analytique.
2. Concentrez-vous sur votre core business et déléguez le reste
Pour développer leurs compétences, vos collaborateurs peuvent commencer par se tourner vers des plateformes en ligne telles que LinkedIn Learning, mais cela ne suffira pas. Comme vous le faites peut-être déjà pour d’autres activités, vous pouvez également déléguer vos tâches cloud et analytics, et faire appel aux talents sur le marché. Tout dépend de votre vision du cloud : préférez-vous tout gérer en interne ou faire confiance à des consultants ?
Si vous décidez de faire appel à une aide extérieure, plusieurs pistes s’offrent à vous. Lors de notre événement SAS Innovate, nous avons dévoilé SAS Models-as-a-Product, un produit qui concentre tout le savoir de nos experts dans divers domaines. Cet outil ne porte pas tant sur les processus de création d’un modèle, mais plutôt sur le volet analytique des activités. Il facilite l’accès des utilisateurs à des modèles spécifiques à leur secteur, pour accélérer le déploiement de leurs projets d’analytics.
Vaut-il mieux déléguer ou gérer en interne ? Les deux approches se valent. L’important est de privilégier une méthode itérative et de procéder à des évaluations afin de pouvoir décider en connaissance de cause de conserver cette stratégie à l’avenir ou d’essayer autre chose.
3. Centralisez vos activités dans un Cloud Center of Excellence
Le Cloud Center of Excellence a déjà quelques adeptes. Si ce système est plutôt technique, il peut aussi jeter les bases pour mieux asseoir votre stratégie cloud et analytics dans votre organisation. Comme il est peu probable que vous engagiez un data scientist dans chaque département de votre entreprise, un Cloud Center of Excellence peut se révéler précieux pour centraliser les connaissances et l’expérience en la matière pour toutes vos équipes, afin de soutenir vos projets de cloud analytics grâce aux meilleures pratiques.
Un tel Center of Excellence est particulièrement intéressant pour garantir la cohérence et créer une communauté autour des questions de cloud, de data et d’analytics. Si chaque département y va de sa propre méthode, les objectifs de l’entreprise seront inévitablement disparates. Or il est essentiel de définir des objectifs communs pour intégrer l’usage des données et de l’analytics dans votre culture. Pour aller plus vite, vous pouvez avancer seul. Mais pour aller plus loin, privilégiez l’approche en équipe. Afin qu’il porte ses fruits, le Center of Excellence doit idéalement émaner du sommet de l’organisation. Cette démarche est généralement garante de projets d’analytics réussis.
Enfin, la création d’un Center of Excellence n’est pas réservée aux seules grandes entreprises. Vous ne savez comment vous y prendre ? Comme vous le savez désormais, tout commence par l’analyse de votre personnel et des compétences dont vous disposez déjà dans votre entreprise. La réflexion stratégique n’intervient qu’après. Dans notre troisième et dernier article de cette série, nous entrerons dans les détails de la création d’un tel Center of Excellence.
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