Data Science : donner du sens aux informations

Data Science

La Data Science est un champ interdisciplinaire centré sur la question de l’extraction de connaissances ou d’analyses à partir de multiples formes de données. Son objectif : utiliser les données de manière innovante pour créer de la valeur ajoutée.

Quand la société d’études Gartner a demandé à des dirigeants d’entreprises quelles technologies présentaient selon eux le plus grand potentiel d’innovation pour leur organisation, 81 % ont cité les analyses avancées et la Data Science. On comprend aisément pourquoi ces concepts ont la cote en ce moment ; mais qu’est-ce que la Data Science exactement, et pourquoi est-elle si importante ?

Des mines d’informations brutes sont conservées dans les entrepôts de données, les Data Lakes et les autres sources de données des entreprises. Mais ce qui nous intéresse vraiment, c’est la connaissance décisionnelle qui se cache derrière les informations de base.

L’objectif de la Data Science est, au fond, de créer de la valeur pour votre entreprise.

Les différents types d’analyses

 

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Une fois les données collectées, il est possible de réaliser trois types d’analyses : 

 

Analyses descriptives : Les analyses de ce type utilisent l’agrégation de données pour répondre à des questions telles que : « qu’est-ce que c’est ? » ou « que s’est-il passé ? ». Elles décrivent les données de manière éclairante et permettent aux entreprises de tirer des leçons du passé et de comprendre pourquoi certains types de comportements mènent à certains types de résultats.

Analyses prédictives : Les analyses prédictives utilisent des modèles statistiques et des techniques de prévision pour répondre à des questions du type « que pourrait-il se passer ? ». Elles permettent d’obtenir des idées concrètes et d’estimer la probabilité d’atteindre un certain type de résultat. Un exemple : les cotes de solvabilité utilisées par les banques afin de déterminer la probabilité que leurs clients parviennent à rembourser leurs prêts.

Analyses prescriptives : Les analyses prescriptives emploient des algorithmes d’optimisation et de simulation pour répondre à des questions telles que : « que devons-nous faire ? ». Cela signifie que vous pouvez avoir tellement confiance en votre algorithme que vous le laissez prendre les décisions à votre place. Vous trouvez que c’est de la science-fiction ? Pourtant, c’est déjà très fréquent. Les recommandations d’Amazon, par exemple, sont entièrement automatisées et ne nécessitent aucune intervention humaine. 

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Ce que nous pouvons faire pour vous

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Pour extraire du sens de vos données grâce à la Data Science, vous aurez besoin :

  • des technologies adéquates (et dans ce domaine, le choix est vaste) ;
  • de données pertinentes, précises et en nombre suffisant ;
  • de spécialistes du business dotés d’un esprit analytique et capables de comprendre les données ;
  • de Data Scientists qui maîtrisent ces technologies et connaissent votre secteur d’activité ;
  • d’une solide méthodologie.

 

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