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Comment les banques s’emparent-elles de leurs données ?



Optimisation des processus, meilleure connaissance client, aide dans la lutte contre la fraude… Les cas d’usage de la data science se multiplient à travers l’industrie. Mais que signifie, d’un point de vue organisationnel, la généralisation du recours à la data science ? 
 

Big data, structuration des données, data lake, data science et valorisation des données.... Par où commencer dans cet océan d’informations, si facilement assimilées à “l’or noir du XXIe siècle” ? La particularité de ce questionnement, pour les institutions bancaires, est que ces dernières accumulent de la donnée depuis leur création, mais que la régulation en contrôle l’usage. Cet encadrement porte aussi bien sur les informations elles-mêmes que sur l’exploitation qui en est faite, ou sur les méthodes et durées de conservation… Comment, donc, prendre possession de ces données et tirer profit des avancées que permettent les vastes progrès de l’intelligence artificielle ? Dans quelle mesure la traditionnelle séparation entre les données de chaque métier empêche-t-elle les expérimentations et l’innovation ? 

Les quatre pieds du big data

Avant d’évoquer la data science, il faut revenir sur sa matière première : les données. “Le big data repose sur quatre pieds”, explique même le directeur de l’intelligence artificielle de Devoteam Aymen Chakhari. Et ces derniers influencent la manière dont les entreprises en général, et les banques en particulier, s’emparent ensuite des nouveaux outils de traitement et d’analyse de données. 

La data foundation, d’abord, consiste à définir la donnée, gérer les coûts systèmes, mettre en place les tuyaux par lesquels ellese passeront ainsi que les portails y donnant accès. Vient ensuite la protection de la donnée. “Il s’agit d’élaborer une stratégie de protection de toutes les informations disponibles, puis de leur appliquer les attributs de confidentialité choisis”, poursuit Aymen Chakhari. Puis vient le data management, “qui regroupe aussi bien la structuration de la donnée que les outils qui permettron

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