Récemment, j'ai lu un certain nombre d'articles sur les "quants". Ce terme est l'abréviation d'analyste quantitatif. Il s'agit d'un terme, et d'une fonction, qui a d'abord gagné en popularité dans la communauté des investisseurs. Mais aujourd'hui, c'est un terme qui devient omniprésent dans de nombreuses autres entreprises et industries.
Le rôle du « quant » consiste essentiellement à utiliser les mathématiques et les sciences pour établir des prévisions à partir de données. Wall Street était déjà un lieu regorgeant de données dès les années 80 et est peut-être l’un des premiers endroits où les entreprises commerciales se sont lancées dans l’analyse du big data. Aujourd’hui, le big data est omniprésent. On en entend parler aux informations, autour de la machine à café, et chez Skai , nous rédigeons Skai des livres blancs sur le sujet.
Pourquoi suis-je si intéressé par les quants ? Eh bien, je partage ma maison avec l'un d'entre eux, et c'est un homme fascinant. En outre, ce qu'il fait au quotidien représente une tendance très intéressante dans les entreprises technologiques d'aujourd'hui : il apprend aux ordinateurs à faire le même genre d'évaluations quantitatives que celles qu'il faisait pour les banques d'investissement. C'est un type de transfert de connaissances fascinant.
À la Skai, nous menons des projets similaires avec le développement de Halogen pour planifier des scénarios et prévoir les médias. Un élément fondamental de Halogen est la technologie qui traite de grandes quantités de données pour créer des modèles de prévision qui étaient auparavant générés par des humains. En outre, d'autres développent des outils "quantiques" similaires pour d'autres secteurs de l'entreprise. Faites une recherche en ligne sur les nouvelles liées au terme "quants" et vous serez peut-être surpris non seulement de tout ce que vous trouverez, mais aussi de la tendance croissante à l'automatisation de cette fonction autrefois essentiellement humaine.
On assiste à une migration des entreprises qui effectuent des analyses de données quantitatives en interne vers des entreprises qui achètent des solutions logicielles à la demande qui ont été développées par les quants, afin de penser comme un quant. Pour les entreprises, cela signifie une plus grande échelle, en termes de nombre et de types d'éléments qu'elles peuvent prévoir. Cela aura également un impact sur les coûts : outre l'avantage évident d'utiliser la technologie plutôt que des êtres humains, une grande partie de cette technologie est développée à la demande, ce qui réduit le délai d'obtention de la valeur et le coût total de possession.
Le "Quant as a Service" est-il le nouveau SaaS ? L'avenir nous le dira, mais à la Skai, nous intégrons la puissance quantique dans notre plateforme pour aider nos clients à rester à la pointe de la technologie.
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