Grandir

19 juin 2018

Comment un data scientist peut vous aider ?

Nous connaissons tous des entrepreneurs belges qui sont partis à l’étranger pour réaliser leur rêve, mais quels sont ceux qui sont spécialement venus en Belgique pour lancer leur entreprise ? Katya Vladislavleva – fondatrice et propriétaire de DataStories - est l'un de ces oiseaux rares.

Que fait DataStories ?

DataStories aide les entreprises à prendre les bonnes décisions à l’aide de données intelligentes. Ils fournissent aux employés un outil puissant et facile à utiliser pour les aider à collecter des données de qualité, à exploiter les bonnes données et à convertir ensuite les spreadsheets en rapports interactifs et précis qui les aideront dans leur processus décisionnel.

Quels sont les problèmes que DataStories peut résoudre ?
"Nous voulons apprendre aux entreprises à prendre des décisions d’une autre manière, sur la base de données"

« J’ai fondé DataStories pour aider le monde à prendre des décisions sur la base de données. Il est quasi (voire totalement) impossible pour les multinationales qui comptent plus de 50 000 employés de le faire. Imaginez maintenant que, dans le meilleur des cas, elles disposent de 30 personnes qui vouent la totalité de leur temps à l'analytics. Vous avez dans ce cas 30 data scientists pour 50 000 employés. Ce n’est tout simplement pas tenable et ces entreprises prennent rapidement du retard. Comparez-les avec une start-up de 10 employés. Vous proposez quelque chose d’innovant, vous avez un seul objectif et un seul segment de marché. Si vous avez 1 ou 2 data scientists, ça fait tout de suite 20 % de votre équipe qui est occupée sur les données. Ça prend des proportions tout à fait différentes.

Les grandes entreprises proposent en outre une large offre de produits et doivent innover sur de nombreux marchés. Au niveau de la capacité, c’est absorber ou se noyer. Elles ne peuvent pas y parvenir à moins d’implémenter nos outils. Vous ne pouvez simplement pas créer des profils de données suffisamment solides si vous avez une telle taille. Nous sommes certains que vous pouvez résoudre ce problème avec le personnel dont vous disposez, en mettant à leur disposition les bons moyens pour utiliser les données au mieux. Et c’est ce qui fait la valeur de notre technologie. Plus important encore : vous pouvez directement commencer à utiliser notre outil. Vous n'avez besoin que de cinq minutes. Penser en termes de données est impératif, mais vous pouvez apprendre à le faire plus tard. Nous mettons donc à disposition quelque chose de fiable, directement utilisable.

Mais que faisons-nous précisément ? C'est simple. Nous voulons apprendre aux entreprises à prendre des décisions d’une autre manière, sur la base de données. C’est ce que les gens appellent souvent « l'intelligence artificielle », mais en fin de compte, parler d'augmented intelligence serait plus correct. Cela signifie qu’il y a encore une personne aux commandes, mais qu'elle est aidée par la technologie pour travailler plus vite, mieux et plus intelligemment. La technologie aide également les gens à mieux estimer les conséquences de leurs actes. Ils peuvent ainsi prendre des décisions sur la base de données correctes et pas uniquement sur la base d’une quelconque intuition. »

Le métier de « data scientist »
"Nous traduisons les données en récits passionnants tout en laissant de côté les choses ennuyeuses et prévisibles"

« Contrairement à ce que le nom peut faire croire, il ne faut pas forcément être un scientifique pure souche. Il s'agit de personnes qui, d'une manière ou d'une autre, sont chargées de collecter, de communiquer et d’interpréter les données. En fait, la fonction existe depuis bien plus longtemps que le terme en lui-même. Dans ce domaine, vous avez deux écoles :

  • D’une part, il y a les développeurs, qui ont pour mission principale d'améliorer la manière dont nous communiquons sur les données et la manière dont nous les collectons et nous les stockons.
  • D'autre part, vous avez ceux qui traitent les données collectées, qui les interprètent et les intègrent à des modèles.

Chez DataStories, nous avons décidé déjà très tôt de ne pas nous concentrer sur la gestion et le traitement des données. Il y a suffisamment d'acteurs forts sur le marché pour s’occuper de ce point. Nous voulons faire ce que personne d'autre ne peut faire.

Nous employons des « licornes » : c’est-à-dire des personnes qui sont bonnes en tout. Ce sont aussi bien des professionnels de l’IT que des mathématiciens. Et grâce à notre produit, nous leur avons pour ainsi dire fabriqué un terrain de jeu.

Dans le domaine des affaires, il est intéressant de faire des choses ennuyeuses. Il y a en effet beaucoup d'argent à tirer des choses ennuyeuses. Mais pour nous, plaisir et défi font partie intégrante de l’identité de notre entreprise. Vous pouvez d'ailleurs aussi le voir à la manière dont nous traduisons les données en récits passionnants tout en laissant de côté les choses ennuyeuses et prévisibles. Des gens construisent leur carrière ici. Elles se consacrent à DataStories jour après jour. Je trouverais dommage qu’elles ne le fassent pas avec un enthousiasme total. »

Plaisir, motivation et efficacité
"La culture start-up devrait tourner autour de l’efficacité, du plaisir et de la motivation"

« La culture start-up devrait tourner autour de l’efficacité, du plaisir et de la motivation. Efficaces, nous ne le sommes pas encore. Mais ce n’est pas non plus très grave ! Ces dernières années, nous avons été occupés à tout mettre en place et nous venons tout juste d’entrer dans la phase où nous allons pouvoir optimiser et nous concentrer sur l’efficacité. Au début, vous avez besoin de suffisamment de liquidités pour survivre. Commencez par rechercher les bonnes choses à faire et optimisez ensuite vos actions et processus.

Nous prenons du plaisir, et je trouve cela important. Pourquoi investiriez-vous des années dans quelque chose qui ne vous plait pas ? Mon travail, c’est mon hobby, il ne peut guère en être autrement en tant qu’entrepreneur. Je n’ai que peu de temps en ce moment pour d'autres hobbys. Ce point est encore un peu problématique pour mon équilibre vie privée-vie professionnelle, mais étant donné que mon travail est aussi mon hobby, la balance reste en équilibre la plupart du temps.

La motivation est aussi sans nul doute un grand pilier de DataStories. Ici, nous partageons tous le même objectif, à savoir améliorer le monde à grande échelle. Nous voulons faire face aux acteurs forts et lutter contre le statu quo dans notre secteur. »

Des entrepreneurs déjantés

Katya Vladislavleva fait partie des entrepreneurs du 3ème opus Hoek Af d'Eric Kenis "Balls & Brains". L’auteur y donne ‘a sneak preview in the near future’ de notre économie, de nos business modèles et de notre société.

http://www.hoek-af.be/

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