Data science : définition, cas d’utilisation, processus et enjeux

Un tunnel avec un code binaire

Aujourd’hui, on entend de plus en plus parler de data science dans les organisations et entreprises modernes. La data science, ou science de la donnée en français, est une approche multidisciplinaire qui consiste à l’exploitation des données des entreprises pour en tirer de la valeur. Elle passe par l’utilisation d’algorithmes et autres outils d’analyse et de diagnostic de données. Retrouvez, dans cet article, tout ce que vous devez savoir sur la data science.

Data science : définition

La data science, ou science des données, est une approche multidisciplinaire entre la data inférence et la technologie, dont l’objectif est la résolution de problèmes analytiques les plus compliqués. 

Mais, pourquoi faire de la data science ? La science des données permet de générer de la valeur pour les entreprises à partir de l’analyse et le traitement des données. Historiquement, elle a été utilisée dans l’analyse de données  décisionnelle. Elle est, aujourd’hui, utilisée pour traiter des grandes quantités de données et configurer des modèles d’apprentissage.

Le concept de data science englobe la préparation des données (nettoyage, agrégation et manipulation) pour réaliser une analyse approfondie. Les data scientists peuvent après examiner les résultats, révéler des modèles et permettre aux directeurs d’entreprises de tirer des conclusions pertinentes.

Quels sont les cas d’utilisation de la data science ?

La data science est un mélange de disciplines qui vise à exploiter une grande quantité de données. Les entreprises utilisent la science des données pour améliorer la qualité de leurs services et produits et, ainsi, se différencier de leurs concurrents. Les champs d’application de la science des données sont les suivants :

  • Calculer le taux de perte de clients en traitant les informations récoltées auprès des centres d’appels, dans le but que responsables marketing puissent prendre les mesures nécessaires pour les retenir.
  • Analyser les circonstances météorologiques, les tendances de trafic et d’autres facteurs de sorte que les entreprises de logistique puissent minimiser les durées de livraison et minimiser les coûts. 
  • Analyser les données médicales pour que les médecins puissent révéler les maladies d’une manière plus précise et les traiter . 
  • Révéler les fraudes dans les services financiers en analysant les actions anormales et les comportements inhabituels. 

De nos jours, de plus en plus d’entreprises, travaillant dans des secteurs d’activités variés, font recours à la data science. Selon une récente enquête de Gartner, plus de 3 000 chefs d’entreprises et de responsables informatiques ont classé la data science comme la principale technologie différenciant leurs sociétés des concurrents.

Un petit aperçu sur le processus de la science des données

Le processus de traitement des données est généralement itératif plutôt que linéaire. On vous présente le processus de data science standard d’un projet de configuration d’un modèle de données.

1. Configuration d’un modèle de données

Les data analysts utilisent généralement de nombreuses bibliothèques open source et divers outils d’analyse de base de données pour configurer des modèles de machine learning. Ils ont, alors, besoin d’un accès aux données et de bons outils, ainsi que d’autres ressources pour réussir leur mission.

2. Évaluation d’un modèle de données

Les data scientists doivent être très précis pour pouvoir déployer un modèle de données. L’évaluation d’un modèle génère des indicateurs clés permettant aux data scientists d’estimer les performances du modèle.

3. Déploiement d’un modèle

Il est souvent difficile d’intégrer un modèle de machine de learning dans le bon système. Mais, il est possible de simplifier le processus en utilisant des modèles en tant qu’API sécurisées ou en mettant en œuvre des modèles de machine de learning dans la base de données de l’entreprise.

4.Surveillance de modèles

Le déploiement d’un modèle ne marque pas la fin de cycle de vie de data science. Il faut surveiller les modèles après le déploiement dans le but de vérifier qu’ils fonctionnent convenablement. 

Cependant, les données peuvent ne plus être pertinentes pour les prévisions futures après une certaine période. A titre d’exemple, dans la révélation des fraudes, on constate que les criminels trouvent toujours de nouvelles manières de pirater les comptes.

Enjeux liés à la mise en œuvre de projets de science de données

Malgré les avantages des plateformes de la data science et les investissements massifs dans ce domaine, certaines entreprises n’exploitent pas le plein potentiel de leurs données. Voici les trois principaux enjeux liés à la mise en œuvre de la data science.

1. Les data scientists ne peuvent pas travailler d’une manière efficace

Les data scientists doivent généralement attendre qu’un responsable informatique leur donne accès aux ressources et informations dont ils ont besoin pour configurer le modèle de machine de learning. 

Une fois terminé, l’équipe de data science s’occupe de traitement des données à l’aide d’outils distincts, voire incompatibles. A titre d’exemple, un data analyst peut créer un modèle en utilisant le langage R, tandis que l’application dans laquelle il sera utilisé est développée avec un langage différent. Raison pour laquelle, le déploiement d’un modèle de données dans une application peut prendre du temps.

2. Les développeurs d’applications ne disposent pas de machine learning utilisable

Parfois, les développeurs reçoivent une machine learning qui n’est pas prête à être déployée dans une application. Avec des points d’accès inflexibles, il est impossible de déployer un modèle de données dans une application. Ainsi, le développeur de l’application doit trouver une solution à ce problème.

3. Les chefs d’entreprise sont trop éloignés de la science de données

Souvent, les flux de travail de la science des données ne sont pas pris en considération dans la prise de décision de collaboration des entreprises avec les data analysts. Sans une bonne intégration, les responsables informatiques ne peuvent pas comprendre pourquoi il faut trop de temps pour passer de la phase de prototype à la phase de production. Ils sont, ainsi, moins susceptibles de soutenir le projet qu’ils perçoivent comme trop lent.