La Data Science, ou la science des données, mixe data, algorithme et technologie. Elle fait également appel à de nombreuses compétences mathématiques. Elle explore puis étudie les informations détenues par une entreprise. L’objectif est de faire évoluer la data puis la transformer en recommandation pour résorber les problèmes analytiques, prendre des décisions et créer de la valeur. Il s’agit réellement d’une modélisation mathématique tournée vers le futur.
Le secret de la Data Science
La technologie comprend des insights en son sein. Suite à de nombreuses analyses avancées via le machine learning, le Data Scientist peut déceler et interpréter de nombreux comportements utilisateurs : ce qui est apprécié, ce qui suscite l’intérêt, ainsi que les tendances actuelles. Ces renseignements sont difficiles à découvrir, mais sont d’une grande aide pour les avancées d’une entreprise. Et avant de les extraire, il est nécessaire de concevoir leur modèle pour comprendre l’ensemble de la stratégie. Ainsi, les insights ont un rôle de conseiller.
Former un modèle en Data Science :
- Définir son périmètre et toutes ses particularités. Préparer ensuite l’environnement et les ressources nécessaires.
- Charger l’ensemble des données inhérentes au modèle.
- Analyser et explorer la data pour la traiter.
- Valider les données.
- Modéliser et développer le gabarit grâce à la data sélectionnée.
- Évaluer les résultats et la performance du modèle.
L’enfant de la Data Science
On pense ici au Data Product : il s’agit d’un asset, traitant et valorisant les données des utilisateurs pour créer des algorithmes, des recommandations, et enfin de la valeur. Prenons un exemple simple : la création de règles anti-spam pour organiser votre boîte mail. Un algorithme est créé et traite l’ensemble des mails entrants dans la messagerie. Le mail est alors classifié dès sa réception automatiquement. Le fonctionnement de l’algorithme est basé sur le mécanisme du machine learning. Et cet algorithme, il est conçu par un Data Scientist. Il doit donc détenir d’importantes compétences en développement technique informatique.
Ainsi, la Data Science est une fonction stratégique et tactique en entreprise, elle a pour rôle de conseiller et produit des analyses prédictives. Il s’agit de travailler près de la data et d’élaborer des algorithmes. En effet, le Data Scientist sait tous des données d’une entreprise, et les traduit. Ainsi, la data stimule les résultats et la croissance de la société. Aujourd’hui, des plateformes spécialisées pour la Data Science apparaissent pour sécuriser les données, simplifier les processus et réduire les problèmes. Aussi, l’augmentation constante du volume de données influence de façon exponentielle l’aspect puissant de la Data Science.
Enfin, en marketing, la Data Science facilite la segmentation et le ciblage, ainsi que l’analyse et l’étude des comportements utilisateurs.
