Dans un monde digitalisé, la data science est devenue incontournable pour les entreprises. Son principe se résume à l’analyse des données brutes en vue de les transformer en informations dans la résolution de problèmes. Voici un petit tour d’horizon pour mieux comprendre le concept.
La définition de la data science
La data science, ou science des données, se situe à la croisée des chemins entre 3 grands domaines : la technologie, l’expertise mathématique et le business. Elle concentre en un point la data inférence, la technologie et le développement d’algorithme, le but étant la résolution de problèmes complexes. Au cœur de cet ensemble disciplinaire se trouvent des données en quantité significative. Plus précisément, la data science définit l’usage des données de manière créative afin de créer de la valeur au profit des entreprises utilisatrices.
Les informations sont conservées dans les data warehouses. Cette discipline récente connait aujourd’hui une croissance sans précédent en raison de la hausse constante des données stockées et traitées par les entreprises.
Son champ d’intervention
Le domaine d’intervention de la data science est vaste :
- Dans la banque et la finance ;
- Dans l’aéronautique ;
- Dans l’assurance ;
- Dans le tourisme ;
- Dans le transport ;
- Dans la santé ;
- Dans les médias ;
- Dans l’énergie ;
- Dans les services industriels ;
- Dans l’automobile ;
- Dans l’urbanisme ;
- Dans l’environnement…
L’élaboration d’un projet de data science se divise en plusieurs étapes :
- La compréhension du domaine d’intervention ;
- La compréhension du problème existant ;
- La collecte des données brutes ;
- Le traitement des données ;
- La modélisation ;
- L’évaluation ;
- Le déploiement de la solution.
Les enjeux de la data science
L’exploitation, le tri et l’analyse des mégadonnées rassemblent ses enjeux majeurs. Il en ressort des conclusions destinées à faciliter la prise de décision. La discipline s’appuie sur les statistiques, les algorithmes de recherches, la visualisation des données et le data mining (ou l’exploration des données). Elle s’oppose donc à la technologie classique ou structurée.
La data science a bouleversé le mode de traitement des informations des entreprises. En effet, elles ne se cantonnent plus de simples renseignements futiles des clients pour modeler des plans d’action marketing et commercial. Le Big Data et l’intelligence artificielle rassemblent les termes évoqués dans la science des données.
Ces 2 éléments partagent un point commun : ils rassemblent des méthodes de traitement de données. Seulement, le Big Data désigne l’ensemble les stratégies utilisées dans l’exploitation d’un flux massif d’information.
L’intelligence artificielle fait, quant à elle, référence à une pluralité de techniques imitant les mécanismes du cerveau humain.
Les talents nécessaires à la maîtrise de la date science
La discipline a émergé un métier complexe : celui de data scientist. Il manipule avec aisance les chiffres, les algorithmes afin de résoudre des problèmes. Il est passé maître dans l’usage des langages associés à la science des données, en l’occurrence : le SAS, le Python, le R et le SQL. Il possède un esprit créatif.
L’emploi multitâche implique une connaissance du monde du business, car l’intérêt de l’entreprise employeur doit être en synergie avec le projet de data science.
Doivent être maîtrisé : la programmation, la Data Visualisation (pour réaliser des tableaux de bord interactifs), la machine learning et le deep learning (pour le codage des algorithmes) ainsi que le web development (pour la conception d’applications web).
