Data Science
Augmentez le capital de votre entreprise avec la Data Science
Définition de la data science
Son fonctionnement
Avantages de la science des données
Des cas d’usages
Qu’est-ce que c’est la Data Science ou Science des données ?
A la croisée des statistiques et de l’informatique, la Data Science est une approche multi-disciplinaire qui vise à explorer, trier et analyser l’ensemble des données recueillies auprès de différentes sources (big data), pour en tirer des enseignements et optimiser des processus métiers ou des tâches. Elle transforme en quelque sorte des données brutes en informations, pour leur donner une vraie valeur. Pour cela, la science des données fait de l’exploration des données avec des logiciels d’analyse pour créer des données utiles (Data Mining).
Comment fonctionne la Data Science ?
Le principe de la Data Science
Recueillir des ensembles de données
La notion même de Big Data identifie la première difficulté de la collecte : les données sont omniprésentes, avec un facteur limitant qui peut être leur stockage ou le temps de traitement. C’est pourquoi il est important d’identifier rapidement les données d’intérêt, pour ne pas partir sur un processus chronophage ou inutile. De nombreux spécialistes en data science considèrent qu’il faut tout recueillir, mais ne surtout pas tout traiter à un instant T.Faire évaluer vos besoinsNormer les données
La seconde étape pour une analyse de qualité est de normer ces data, en mettant en place une technique de récolte, de stockage et d’agrégation qui soit homogène et donc reproductible. A ce stade, l’intervention d’un data engineer peut être utile, pour travailler notamment sur l’infrastructure et l’architecture des données (data warehouse, data lake, ETL…). La qualité des données en dépend.Faire évaluer vos besoinsAnalyser les données
Dans la dernière étape, le data scientist se transforme plus spécifiquement en data analyst, en se spécialisant sur l’optimisation des algorithmes (parallélisation sur plusieurs machines par exemple) pour réaliser le traitement des données. Les but est de transformer les données pour leur donner du sens. Pour simplifier, on peut dire que le machine learning va utiliser des données d’entraînement facilement observables, là où le data mining va chercher à découvrir des patterns cachés. Un bon data scientist n’a pas besoin forcément de maîtriser parfaitement tous les algorithmes : il doit juste les connaître assez, pour savoir lesquels choisir ou pas, à partir des variables d’intérêt qu’il aura sélectionné.Faire évaluer vos besoinsQuels sont les bénéfices apportés par la Data Science ?
Piloter efficacement grâce à une vue globale
Les Data Science aident par exemple les entreprises à se rapprocher de leurs clients en leur offrant une vision d’ensemble à 360, ce qui procure alors un meilleur engagement et une meilleure fidélisation. C’est un moyen par exemple d’estimer au mieux le risque d’attrition client, de mieux segmenter ses cibles ou d’optimiser la recommandation produits.
Anticiper pour mieux performer
L’analyse prédictive permet aussi à l’entrepreneur de mieux connaître les attentes à venir des consommateurs, ce qui est une plus-value en termes de production, de logistique, de gestion des ressources humaines. Les Data Science contribuent ainsi à augmenter sa productivité, son chiffre d’affaires et sa marge.
Proposer une expérience personnalisée
Les sciences des données aident aussi à améliorer l’expérience utilisateur, à travers parfois des scénarios complexes. Les géants des plateformes numériques ont étudié ainsi au millimètre près la position de tel ou tel bouton, ou de telle ou telle fonctionnalité : les corrélations entre profil et comportement sont analysées, pour choisir alors les solutions les plus adéquates et accroître le taux de conversion. Cela permet aussi une meilleure segmentation des clients.
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Foire aux questions
Voici les principales méthodes appliquées en data science :
- Le deep learning repose sur des algorithmes de machine learning et sur des réseaux de neurones. Cette technique d’analyse de données a montré des résultats impressionnants d’exploration de données massives pour effectuer par exemple de l’analyse d’images.
- Le machine learning est basé sur des algorithmes génériques.
- Le Big Data. Bien entendu, la data science repose sur l’analyse des données issues de sources de données multiples. De ce fait, le traitement de données massives nécessitent une architecture big data.
- Le data mining. Pour faire face à des volumes de données non formatées, dispersées, … le data mining est la solution pour rendre les données disponibles et standards.
La science des données vise bien entendu à l’analyse des masses de données. Elle emploie différentes techniques de l’informatique décisionnelle pour exploiter les données à savoir :
- le stockage des données dans des data warehouse
- la visualisation des données
- les modèles de données
- le machine learning ou apprentissage automatique
- …
Les domaines d’applications sont illimités ! Aujourd’hui, la data science est principalement utilisé dans l’e-commerce, l’aéronautique, la santé, ou encore les médias.
Le métier de data scientist consiste à :
- déterminer les outils d’analyse,
- collecter les données de l’entreprise et les données pertinentes pour enrichir les analyses de données,
- réaliser la préparation des données,
- s’occuper de l’intégration des données dans le SI,
- disposer du stockage de données adéquat,
- créer des tableaux de bord pour l’aide à la décision,
- réaliser des algorithmes pour faire des prédictions.