Data Science
Avec l’avènement du Big Data, les entreprises collectent de plus en plus de données. Bien que celles-ci soient cruciales pour l’entreprise et contiennent des renseignements indispensables, les entreprises peinent parfois à extraire ces informations en vue d’automatiser les processus et d’optimiser les décisions. C’est là que la science des données (Data Science) entre en jeu.
Qu’est-ce que la Data Science ?
Même s’il n’existe pas de définition unique reconnue de la science des données, d’un point de vue technique, ce terme générique désigne une série de techniques avancées, telles que les algorithmes, les statistiques et l’apprentissage automatique, qui transforment vos données en renseignements utiles.
Cependant, la science des données peut être subdivisée en deux parties sur la base du fameux dilemme 80/20. 80 % du temps consacré à la science des données est destiné au « data wrangling », c’est-à-dire à la préparation et au nettoyage des données (voir la section Big Data et Data Engineering). Dans cette section, nous allons nous intéresser aux 20 % restants, auxquels des techniques avancées telles que l’apprentissage automatique sont appliquées pour tirer le plus de renseignements utiles possible de vos données.
À quoi sert la science des données ?
En quoi la science des données peut-elle améliorer vos activités ? Voici quelques exemples des avantages constatés par nos clients :
- Détection des fraudes
- Amélioration des processus
- Moteurs de recommandation
- Reconnaissance des images
- Segmentation des clients
- Amélioration de l’expérience client
La science des données offre des possibilités illimitées. Cependant, bien que la science des données puisse offrir de nombreux avantages à votre entreprise, la technologie seule ne peut pas tout résoudre. C’est pourquoi nous utilisons une approche spécifique de la science des données pour déterminer la valeur potentielle au préalable.
Comment faire pour implémenter la science des données ?
Lors de la mise en œuvre d’un projet de science des données, nous vous conseillons de commencer par définir votre cas métier, ou analyse de profitabilité. Autrement dit, ce que vous souhaitez faire et obtenir au travers du projet en question.
L’étape suivante consiste à commencer à prototyper votre solution, en l’évaluant après chaque itération afin de déterminer la valeur déjà obtenue. Nous avons constaté que la première évaluation vous donne généralement une bonne idée de ce qui est faisable et de ce qui ne l’est pas. Nous suivons généralement une approche axée sur la valeur qui définit le succès, la valeur et les bénéfices potentiels attendus lors de l’itération suivante. Ces résultats sont utilisés pour (ré)évaluer la mise en service et améliorer les changements prévus, voire mettre le projet en pause.
Comment Cubis peut-elle vous aider sur le plan de la science des données ?
Nous pouvons vous aider à divers égards en ce qui concerne la science des données. Nous commençons généralement par valider et préciser le cas métier, avant de passer à la première itération dans le cadre de notre approche axée sur la valeur. Nous pouvons également vous aider à renforcer les capacités de vos équipes existantes en matière de Data Science.
