Ilza Lindeque, responsable de l'équipe de modélisation des données et de reporting, raconte comment sa rencontre fortuite avec la technologie l'a conduite de l'finance e vers la fintech, le big data et les dernières avancées en matière de modélisation des données.
« Ma carrière dans le domaine des données a commencé par hasard. Après l’université, je me suis retrouvée dans un programme de formation continue au sein d’une entreprise technologique, où j’ai suivi une formation pour devenir consultante en logiciels de performance financière. Ayant étudié la gestion financière, la théorie et les principes de ce domaine me semblaient logiques, mais je n’avais jamais entendu parler ni de base de données ni du « traitement d’extraction, de transformation et de chargement » (ETL, comme on l’appelle couramment). Pour moi, un « cube » restait une forme géométrique et non un tableau multidimensionnel de données utilisé à des fins d’analyse !
C'était pourtant un métier de rêve : chaque projet apportait quelque chose de nouveau : un nouveau secteur d'activité, un nouveau client, de nouveaux défis, tout en conservant cette dimension financière que j'adore.
Pendant un court moment, j’ai eu envie de revenir à mes racines et de m’essayer à un véritable métier d’ finance . Mais je n’ai tenu qu’à peine un an. Ce n’était pas à cause du travail ni des gens — ils étaient tous formidables. C’est simplement que j’étais devenu accro au rythme effréné et à l’univers en constante évolution du monde de la technologie. J’avais besoin de ce changement permanent.
Le changement de loin le plus passionnant de ma carrière, c'est l'aventure que nous menons actuellement chez JUMO.
Nous passons d’une solution d’entrepôt de données très traditionnelle au monde du big data, des lacs de données et des approches nouvelles et créatives en matière d’analyse de données. Pendant la majeure partie de ma carrière, j’ai cherché à comprendre le fonctionnement de bout en bout d’un entrepôt de données structuré, typiquement basé sur un schéma en étoile. J’ai eu la chance de tout faire : de la conception aux processus ETL, en passant par les cubes OLAP, les tableaux de bord et les rapports. L’apprentissage a été relativement facile grâce à des logiciels bien conçus, ce qui a permis même à quelqu’un comme moi, essentiellement autodidacte, de se forger une solide carrière en tant que spécialiste de l’intelligence d’affaires.
C'est là qu'intervient JUMO — avec un appétit pour les données sans précédent dans toute ma carrière. Exploiter les données pour tout, de la prédiction des risques liés au comportement des clients à l'analyse de la proposition de valeur client, en passant par les rapports de performance, financiers et de suivi — vous n'avez qu'à demander, chez JUMO, nous faisons tout cela. Notre petit entrepôt de données, véritable cheval de bataille, commence à montrer des signes de fatigue. C’est une bête coûteuse et difficile à faire évoluer, qui nécessite des efforts pour s’adapter aux différentes nouvelles sources de données que nous exploitons à mesure que nous développons notre plateforme technologique afin de nous préparer pour l’avenir.
Nous nous éloignons des modèles dimensionnels traditionnels et standardisés pour évoluer vers un environnement plus peu structuré, composé d'un lac de données faiblement couplé, de flux de données basés sur les événements et de bases de données opérationnelles.
Cette nouvelle architecture nous permet de réduire les longs délais de création et de traitement nécessaires pour adapter les données aux schémas rigides définis dans l'entrepôt de données. Nous pouvons également explorer l'ingestion de données pilotée par les événements, qui ne dépend pas des tables de la base de données source. Grâce au lac de données, les données peuvent être facilement stockées dans un référentiel dans leur format naturel ou brut, sous forme de blobs d'objets ou de fichiers.
Cela permet également de réaliser d'importantes économies, car le stockage du « big data » de cette manière est bien plus rentable, ces types d’ solutions s étant conçus pour gérer de grands volumes de données.
Tout cela est regroupé au sein de couches de données analytiques et de reporting flexibles. Nous nous efforçons de réduire au maximum le temps de traitement afin de limiter au maximum le délai entre la réception des données et leur mise à disposition. Au final, cela nous permet de répondre plus rapidement aux besoins de nos clients et d'améliorer l'efficacité de nos méthodes de travail.
Même si notre parcours est encore loin d'être achevé, nous avons une vision claire de l'objectif que nous souhaitons atteindre. Cela a parfois nécessité un changement de mentalité qui n'a pas été sans difficulté, mais c'est une occasion passionnante d'apprendre et d'élargir mes horizons. Le plus grand défi, et de loin, consiste à maîtriser toutes ces nouvelles technologies et à passer par des essais et des erreurs pour parvenir à faire fonctionner un système. Rien ne vaut toutefois la satisfaction que l'on ressent lorsqu'un processus se déroule avec succès ou lorsque votre tableau de bord s'affiche à la perfection.
Cela comporte certes plusieurs défis passionnants, mais grâce à la formidable équipe dont nous disposons chez JUMO, à nos idées incroyablement créatives et à la pile technologique exceptionnelle dont nous disposons, cela ne peut déboucher que sur de grandes choses.
« J'ai déjà beaucoup appris auprès de toutes les personnes talentueuses avec lesquelles j'ai travaillé au cours de ma carrière, et j'ai hâte de découvrir les changements que j'aurai la chance de vivre et auxquels j'aurai la chance de participer au cours des dix prochaines années de ma carrière. »
Twitter: @lady_lindeque
