Actuellement, on évoque de plus en plus le mot Data Science dans les entreprises modernes. Signifiant littéralement science de données, la Data Science est l’étude, l’exploration ou l’analyse de grandes quantités de données en vue de leur conversion en informations. L’objectif est de les utiliser pour résoudre les problèmes dans l’entreprise. Pour en savoir plus, découvrons son fonctionnement, ses diverses utilisations et le processus même de la Data Science.

Définition de la Data Science

La Data Science combine plusieurs disciplines d’inférence de données, de technologie et de développement d’algorithmes en vue de la résolution des divers problèmes analytiques de l’entreprise. Elle se sert pour cela de différents outils et techniques comme :

- L’analyse prédictive,

- Le développement informatique,

- Les mathématiques,

- L’intelligence artificielle,

- Les statistiques,

- Les algorithmes du Machine Learning.

On appelle ainsi data scientist le spécialiste de data science qui doit avoir plusieurs compétences spécifiques à son arc. En effet, il doit être capable d’analyser, via les différents canaux existants les données des :

- Clients,

- Prospects,

- Employés de l’entreprise.

L’efficacité de la Data Science est donc telle que la plupart des entreprises s’en sert dans leurs activités. Les méthodes et les procédures varient cependant d’une entreprise à une autre selon l’activité exercée. Telle est la raison pour laquelle il est difficile de définir avec précision la Data Science.

Le fonctionnement de la Data Science

La Data Science englobe plusieurs disciplines et champs d’application, mais son but ultime est la transformation des données brutes en données utiles. Ces dernières doivent permettre aux dirigeants d’entreprise de prendre les meilleures décisions lors de la conception de leurs produits et services. Pour cela, les data scientistes doivent s’y connaître en :

- Mathématiques,

- Analyse des données,

- Informatique,

- Statistique,

- Visualisation des données.

Ce sont les conditions sine qua non de la réussite des missions des data scientistes.

En effet, les données doivent en premier lieu être recueillies à partir de différents canaux. Elles vont ensuite être stockées dans une Data Warehouse puis, triées de manière à être exploitables. La technologie du Data Mining ou le forage de données traite ensuite ces informations qui seront par la suite analysées par diverses techniques comme la régression, l’analyse prédictive et le text mining. Les résultats sont à la fin communiqués via le dashboarding de la Data Visualization ou du reporting.

Les cas d’utilisation de la Data Science

Comme la Data Science est un ensemble de disciplines qui consiste à exploiter de grands volumes de données, les entreprises s’en servent surtout pour optimiser la qualité de leurs produits et services. Elles l’utilisent également pour sortir du lot et conquérir plus de clients.

L’une de ses utilisations consiste entre autres à étudier le trafic routier, les conditions météo et autres paramètres pour que les sociétés de logistique puissent réduire les coûts et les durées de livraison.

En traitant les données recueillies auprès des data centers, la Data Science permet aussi de calculer le taux de perte de clients des entreprises. Ainsi, les dirigeants pourront déployer les stratégies adéquates pour reconquérir ceux-ci.

Grâce à la Data Science, il est également possible d’analyser les données médicales pour que les médecins puissent expliquer très clairement les maladies.

En analysant les actions singulières ou insolites, la science de données permet aussi de repérer les fraudes dans les services financiers.

De nombreuses entreprises spécialisées dans différents secteurs d’activités se servent de plus en plus de la Data Science actuellement. Il s’agit en effet, selon plus de trois mille dirigeants d’entreprises et de décideurs IT, d’une technologie qui les aide à se différencier des entreprises concurrentes.

Le déroulement du processus de la science de données

Le processus de Data science est quelque chose de répétitif et non linéaire. Voici comment se déroule généralement celui d’un projet de configuration d’un modèle de données.

Les data scientistes configurent le modèle de données

Durant cette étape, les data scientistes se servent généralement de plusieurs outils spécifiques pour analyser la base de données et élaborer des modèles de machine learning. Ce travail nécessite des outils et des ressources efficaces qui permettent d’accéder aux informations pour être mené à bien.

Les data analystes évaluent le modèle de données
Pendant le déploiement d’un modèle de données, les data analystes doivent être aussi pointilleux que possible. En effet, en évaluant ce modèle de données, les data scientistes devraient obtenir des indicateurs clés qui leur permettront de soupeser les performances de celui-ci.

Le déploiement du modèle de données

La plupart du temps, il est en effet difficile d’intégrer un modèle de machine learning dans le système adapté. Toutefois, on peut rendre plus simple le processus en élaborant des modèles de machine learning dans la base de données même de l’entreprise. Il est aussi possible de le faire en se servant de modèles de données comme API sécurisées.

La surveillance du modèle

La surveillance des modèles déployés qui consiste à vérifier leur bon fonctionnement est la dernière étape du processus de science de données. Cependant, pour les prédictions futures à long terme, les données peuvent ne pas être fiables. C’est notamment le cas dans les révélations de fraudes où les cyberpirates découvrent toujours de nouveaux moyens de pirater les comptes des entreprises.

La supervision du processus de Data Science

Quant à la supervision des projets de Data Science dans les entreprises, elle est souvent assurée par 3 personnes dont le dirigeant d’entreprise, le responsable informatique et le responsable de Data Science.

Le dirigeant d’entreprise

Dans la plupart des cas, il incombe aux dirigeants d’entreprise de travailler étroitement avec l’équipe de la Data Science. À eux en effet de :

- Repérer les éventuels soucis analytiques,

- Mettre en œuvre une stratégie d’analyse fiable,

- S’assurer de la livraison à temps des projets.

Le responsable informatique

La tâche d’un responsable informatique consiste à contrôler en tout temps l’exploitation des ressources et le bon déroulement des opérations entreprises. Il doit ainsi vérifier que l’équipe de Data Science effectue convenablement son travail et que les outils informatiques de l’entreprise sont correctement mis à jour.

Le responsable de Data Science

Tous les jours, le responsable de Data Science dirige le travail des membres de son équipe. À lui aussi d’élaborer le plan et le suivi des projets de l’entreprise pour laquelle il travaille.

En dépit des avantages fournis par les plateformes de Data Science et des gros investissements effectués dans le secteur, certaines entreprises n’arrivent pas à profiter pleinement des retombées positives de leurs données. Pour cause, elles rencontrent encore d’autres soucis sur leur chemin et qu’elles doivent d’abord résoudre.