De nos jours, on entend de plus en plus parler de la Data Science dans les sociétés et organisations modernes. En français, la Data Science désigne “la science des données”. Il s’agit de la discipline qui permet d’explorer et de traiter une quantité de données en les transformant en informations précieuses, permettant de résoudre des problèmes complexes dans l’entreprise.
Mais, qu’est-ce que la Data Science ? Comment fonctionne-t-elle exactement ? Quels sont ses cas d’utilisation ? Comment se déroule le processus de la Data science ?
Data science : définition
La Data Science est un mélange disciplinaire entre les données d’inférence, la technologie, et le développement d’algorithmes, dont le but est de résoudre des problèmes analytiques complexes.
La Data Science englobe une large variété d’outils et de techniques, comme l’analyse prédictive, le développement informatique, les mathématiques, l’intelligence artificielle et les statistiques. Elle inclut aussi les algorithmes du Machine Learning.
Les personnes qui pratiquent la science des données sont appelées les « data scientists ». Ces derniers doivent disposer de compétences spécifiques pour analyser les données des clients, des prospects, ou encore des employés que l’entreprise a collecté via différents canaux.
Aujourd’hui, la majorité des entreprises pratiquent la science des données d’une manière ou d’une autre. Néanmoins, les approches et les méthodes employées peuvent varier d’une société à une autre. Il est, alors, très compliqué de donner une définition précise de la Data Science.
Comment fonctionne la Data Science ?
La science des données couvre une multitude de disciplines et de champs d’application. Toutefois, son objectif principal reste de transformer les données brutes en données précieuses.
Pour y parvenir, les data analytics doivent disposer de compétences en mathématiques, en analyse des données, en informatique, en statistique et en visualisation des données. En effet, ces compétences particulières leur permettront de réussir leurs missions.
Tout d’abord, les informations doivent être collectées à partir de nombreuses sources. Il convient ensuite de les entreposer dans une Data Warehouse, de les nettoyer et de les traiter pour qu’elles puissent être traitées par la suite.
L’étape suivante consiste à traiter les données à l’aide de la technologie de Data Mining (forage de données). Les informations sont ensuite analysées à l’aide de techniques, telles que la régression, l’analyse prédictive et le text mining. On termine par les communiquer par le biais du dashboarding, de la Data Visualization ou du reporting.
Quels sont les cas d’utilisation de la science des données ?
La science des données est un mélange de disciplines qui vise à exploiter des données massives. Les entreprises l’utilisent pour améliorer la qualité de leurs produits et services, ainsi que pour se différencier de leurs concurrents.
Les champs d’application de la Data Science sont les suivants :
- Examiner les tendances de trafic, les conditions météorologiques et d’autres paramètres, de sorte que les entreprises de logistique puissent minimiser les coûts et les durées de livraison
- Calculer le taux de perte de clients en traitant les données récoltées auprès des data centers afin que les décideurs puissent faire le nécessaire pour les récupérer
- Analyser les données médicales pour que les médecins puissent révéler les maladies de manière beaucoup plus précise
- Détecter les fraudes dans les services financiers en analysant les actions inhabituelles
Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises, travaillant dans différents secteurs d’activités, font recours à la science des données. Selon une étude récente de Gartner, plus de 3 000 chefs d’entreprises et de décideurs IT considèrent que la Data Science est la technologie qui différencie leurs entreprises des concurrents.
Comment se déroule le processus de la Data science ?
Le processus de traitement des informations est souvent itératif plutôt que linéaire. On vous présente le processus standard d’un projet de configuration d’un modèle de données.
1. Configuration du modèle de données
Les data scientistes utilisent généralement divers outils d’analyse de base de données pour créer des modèles de machine learning. Ils ont donc besoin de bons outils, d’accès aux informations et bien d’autres ressources pour réussir leur mission.
2. Évaluation du modèle de données
Les data analysts doivent être très précis en déployant un modèle de données. L’évaluation de ce dernier génère des indicateurs clés permettant aux data scientists d’estimer les performances du modèle.
3. Déploiement du modèle
Il est souvent compliqué d’intégrer un modèle de machine learning dans le bon système. Cependant, il est possible de simplifier le processus, en mettant en œuvre des modèles de machine learning dans la base de données de la société, ou en utilisant des modèles de données en tant qu’API sécurisées.
4. Surveillance du modèle
La dernière phase de processus de Data Science consiste à surveiller les modèles après le déploiement, dans l’objectif de s’assurer qu’ils fonctionnent normalement et sans problème.
Néanmoins, les informations peuvent ne plus être pertinentes pour les prédictions futures à long terme. Par exemple, dans la révélation des fraudes, on constate que les hackers trouvent toujours de nouvelles manières d’accéder aux comptes des entreprises.
Qui supervise le processus de la science des données ?
Dans la majorité des sociétés, les projets de la science des données sont supervisés par trois personnes :
Les chefs d’entreprise
Les chefs d’entreprises travaillent généralement avec l’équipe de la science des données. Ils ont pour rôle de détecter les problèmes analytiques, d’élaborer une stratégie d’analyse pertinente et de veiller à la bonne livraison des projets.
Les responsables informatiques
Les responsables informatiques ont pour mission de surveiller en permanence l’exploitation des ressources et le bon déroulement des opérations. L’objectif est de s’assurer que l’équipe de Data Science travaillent comme il le faut. Ils sont également les responsables de la mise à jour des outils informatiques de l’entreprise.
Les responsables de la science des données
Ces responsables supervisent le travail des membres de l’équipe de la Data Science quotidiennement. Ils ont également pour mission de planifier et suivre les projets des entreprises dans lesquelles ils travaillent.
Malgré les avantages tirés des plateformes de la science des données et les investissements massifs en cette matière, certaines entreprises ne peuvent pas exploiter le plein potentiel de leurs informations. En effet, ils font face à des enjeux majeurs