Une masse de données complexes ressort quotidiennement du fonctionnement des industries. Étant donné leur complexité, ces données dépassent généralement l’intelligence humaine. Elles nécessitent alors le recours à des disciplines et à des outils scientifiques spécifiques.

La Data Science : en quoi consiste-t-elle ? Quelles sont ses étapes dans la conduite d’un projet ? Quels sont ses domaines d’intervention ?

Comprendre cette discipline

La Data Science regroupe un ensemble de disciplines scientifiques qui se complètent pour produire des informations significatives à partir de données recueillies. Il s’agit de disciplines telles que :

  • les mathématiques appliquées ;
  • les technologies de l’information ;
  • les statistiques ;
  • l’algorithmique ;
  • la visualisation des données et la cartographie ;
  • la communication.

Les données utilisées proviennent de différentes sources numériques et peuvent être des observations, des mesures ou encore des informations. Elles sont généralement prélevées sur les dispositifs des entreprises, dans des laboratoires ou encore sur un terrain. L’utilisateur de cette technologie traite ces différents éléments pour leur donner un sens. Les connaissances (résultats) qui en découlent permettent aux industries de prendre des décisions et de mener des actions pour optimiser leurs productivités. Envie de développer un projet afin de maximiser les rendements de votre entreprise ? Cliquez ici pour en savoir plus.

Démarche méthodologique d’un projet

Sa démarche s’inscrit dans un processus cyclique et fait recours aux devops data science dans sa mise en œuvre. Elle exige de son utilisateur une posture critique tout au long de son déroulement. Celui-ci peut donc toutefois repartir sur une phase précédente en cas de besoin.

La compréhension du problème à résoudre

C’est la phase la plus importante du projet. Une perception erronée du fonctionnement de l’entreprise aboutira à des informations inadaptées au problème à résoudre. Le client doit donc explicitement présenter au data scientist son entreprise, ses objectifs et les défis qu’il compte relever.

Le cadrage des informations

Sur la base des informations précédemment recueillies et de ses propres recherches, le scientifique détermine les données à analyser. Il définit l’approche analytique adaptée au problème ainsi que ses implications et établit un plan de projet qu’il présente au client.

La collecte et la compréhension des données

Les données sont collectées selon l’approche retenue et respectent des formats spécifiques au domaine d’intervention. Le scientifique recueille les données internes et externes à l’entreprise qui sont en rapport avec le problème. Grâce à ses calculs et aux techniques de visualisation, il donne un sens à ces données.

La préparation des données

À cette étape, le data scientist procède à un tri des données et élimine les impertinentes. Il traite celles qui sont appropriées pour faciliter leur exploitation. Pour être sécurisées, ces données sont hébergées dans un cloud data science.

La modélisation

Les résultats (modèles) de cette phase décident si les données précédemment sélectionnées sont appropriées. Ils décrivent clairement les causes liées au problème. Ils prédisent les futurs rendements de l’entreprise et donnent des prescriptions utiles pour éviter les désagréments.

L’évaluation et la communication

L’évaluation consiste à vérifier si le modèle retenu répond aux besoins de l’entreprise. Dès qu’il est validé, il est déployé sur le marché pour une industrialisation des données. Un devops data science est essentiel à cette phase d’implémentation.

Domaines d’intervention de cette discipline

Un déploiement data science est indispensable à plusieurs domaines. Dans les institutions gouvernementales, ces données permettent une meilleure compréhension du fonctionnement des sociétés. La santé publique, les secteurs des banques, finances et assurances, les réseaux sociaux, le journalisme et plusieurs autres activités en font incessamment usage.

La technologie de cette science se base sur les valeurs éthiques de votre entreprise. Elle assure une bonne gestion des risques pour un rendement optimal de vos projets.