La science des données, communément appelée « Data Science », consiste en un vaste champ interdisciplinaire qui a pour but d’extraire des connaissances et des idées à partir de données brutes. Cela se fait à travers l’usage de différentes méthodes, de processus, d’algorithmes et de systèmes scientifiques. La Data Science est très souvent associée au Big Data et à l’analyse de données.
L’essentiel à savoir sur la Data Science
Si l’on devait donner une définition courte de la Data Science, on pourrait dire qu’il s’agit tout simplement de l’extraction de données exploitables à partir de données structurées et non structurées. La science des données a pour principale vocation de permettre l’identification des aptitudes, des motivations, des connexions et des rapports existants dans les ensembles de données brutes. Elle englobe un vaste catalogue d’outils et de techniques comme :
- la programmation informatique ;
- l’analyse prédictive ;
- les mathématiques ;
- les statistiques ;
- les algorithmes de « Machine Learning » ;
- l’intelligence artificielle.
L’usage de la Data Science dans les entreprises
Des approches variées
Actuellement, la majorité des entreprises affirment employer la science des données dans la gestion de leur activité. Toutefois, chaque entreprise à sa manière à elle de pratiquer la Data Science, ce qui fait qu’elle varie d’une entreprise à une autre. Définir le véritable rôle de la Data Science au sein d’une entreprise devient donc très compliqué. Sans ajouter le fait que l’apparition sans cesse de nouvelles technologies ne fait qu’accroître la transformation continue de ce domaine. Par exemple, la plateforme DataRobot, intervient en tant que solution d’intelligence artificielle pour les statistiques des entreprises. Elle favorise l’accélération et la démocratisation de la Data Science, de la donnée jusqu’à la valeur, en utilisant l’automatisation de bout en bout. Cette méthode permet le déploiement d’applications d’Intelligence Artificielle de confiance sur l’ensemble de l’entreprise, afin de créer de la plus-value. DataRobot offre l’occasion à diverses variétés d’experts d’être engagés dans les projets d’Intelligence Artificielle :
- Data Scientists ;
- Software Developers ;
- Data Engineers ;
- Business Analysts.
Son fonctionnement
La Data Science englobe un vaste champ interdisciplinaire et d’expertise dont le but est de donner du sens aux données non traitées. Pour ce faire, les « Data Scientists » s’appuient sur leur grande compétence en matière d’ingénierie des données, de mathématiques, de statistique, d’informatique et de « Data Visualization ». Grâce à ses compétences, le Data Scientist peut alors parcourir toutes les données brutes en sa possession pour en soutirer les connaissances et les informations les plus pertinentes. Ce dernier va ensuite transférer ces données déjà traitées auprès de l’organisme décideur au sein de l’entreprise. Le Data Scientist peut également faire usage de l’Intelligence Artificielle à partir du « Machine Learning » et du « Deep Learning ». Ces technologies sont employées dans le but de modeler et réaliser des analyses prédictives en utilisant des algorithmes et d’autres techniques.
Les différentes étapes du traitement des données brutes
Pour commencer, les données brutes sont extraites puis collectées à partir de diverses sources. Elles seront ensuite stockées dans des bases de données appelées « Data Warehouse ». Ces bases de données vont servir à nettoyer et à transformer les données brutes en données analysables avant de les transférer vers l’organisme de traitement. En utilisant le « Data Mining », le « Clustering », la classification ou la modélisation, les données seront traitées, puis analysées à l’aide de diverses techniques comme la régression, l’analyse prédictive ou le « Text Mining ». La dernière étape du traitement consiste au transfert des informations obtenues via le « Reporting », le « Dashboarding » ou la « Data Visualization ».
