Science des données

La science des données : trouvez un sens aux informations

La science des données est le domaine interdisciplinaire qui s'intéresse à l'extraction de connaissances ou d'idées à partir de données sous diverses formes. En définitive, il s'agit d'utiliser les données de manière créative pour générer de la valeur commerciale.

Lorsque le cabinet d'études Gartner a demandé à des chefs d'entreprise quelle technologie avait, selon eux, le plus de potentiel pour changer leur organisation, 81 % ont répondu l'analyse avancée et la science des données. Il n'est pas difficile de comprendre pourquoi il s'agit de l'un des mots à la mode de notre époque, mais qu'est-ce que la science des données exactement, et pourquoi est-elle si importante ?

Des foules d'informations brutes sont stockées dans des entrepôts de données, des lacs de données et tout autre ensemble de sources de données dans l'entreprise. Mais ce qui nous intéresse vraiment, c'est le sens qui se cache derrière les bits et les octets.

Au final, l'objectif de la science des données est de générer de la valeur pour votre entreprise

Types of analytics

Une fois les données collectées, trois types d'analyse peuvent être effectués :

  • Analyse descriptive : Ce type d'analytique utilise l'agrégation de données pour répondre aux questions " qu'est-ce que c'est ? " ou " que s'est-il passé ? ". Elle décrit les données de manière significative et permet aux entreprises de tirer des enseignements du passé et de comprendre comment certains comportements influencent les résultats.
  • Analyse prédictive : Grâce à des modèles statistiques et des techniques de prévision, l'analyse prédictive cherche à fournir une réponse à la question " que pourrait-il se passer ? ". L'objectif est d'obtenir des informations et des estimations exploitables concernant la probabilité d'un résultat futur. Un exemple courant est celui des scores de crédit utilisés par les banques pour déterminer la probabilité que les clients soient en mesure de rembourser leurs prêts hypothécaires.
  • Analyse prescriptive : L'analytique prescriptive utilise des algorithmes d'optimisation et de simulation pour répondre à la question " que devrions-nous faire ? ". Cela suggère que vous pouvez accorder une telle confiance à votre algorithme que vous le laisserez prendre des décisions à votre place. Bien que cela puisse ressembler à de la science-fiction, c'est déjà le cas en permanence. Les recommandations d'Amazon, par exemple, sont entièrement automatisées et ne nécessitent aucune intervention humaine.

5 problèmes mais les données n'en font pas partie

Chaque problème, quelle que soit sa taille ou sa complexité, peut être classé dans l'une des cinq catégories suivantes afin d'obtenir des informations utiles à l'entreprise :

  1. Est-ce A ou B ?
  2. Est-ce A ou B ou C ou D ?
  3. Est-ce bizarre ou anormal ?
  4. Combien/comment ?
  5. Comment est-ce organisé ?

Au final, l'objectif de la science des données et de l'analytique est de s'éloigner le plus possible du hasard afin de prendre les décisions les plus éclairées possibles.

Comment pouvons-nous vous aider ?

Pour tirer du sens des données grâce à la science des données, il vous faut :

  • de la bonne technologie - et il y a l'embarras du choix ;
  • de données pertinentes, précises et suffisantes ;
  • d'experts métier dotés d'un esprit analytique qui comprennent les données ;
  • des scientifiques des données qui connaissent la technologie et comprennent votre activité ;
  • une méthodologie solide.

En tant que guichet unique pour l'analyse des données, delaware peut vous aider à combiner tous ces éléments. Notre profonde expérience et nos références fondées sur les données nous différencient de nos concurrents.


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