Science des données
La science des données est une discipline qui se concentre sur les stratégies et les techniques utilisées pour obtenir des informations significatives à partir de grands volumes de données.
Qu'est-ce qu'un scientifique des données ?
La meilleure façon de définir la science des données est de considérer ce que font les professionnels de la science des données. Le rôle d'un scientifique des données peut englober un grand nombre des fonctions suivantes :
- Sélection des sources de données pour l'analyse afin de répondre à des questions telles que : que s'est-il passé et pourquoi ?
- Appliquer des algorithmes, des techniques d'apprentissage automatique et d'IA à des ensembles de données pour en extraire le sens.
- Analyser les données et interpréter les résultats qui en découlent.
- Travailler avec des ingénieurs de données pour concevoir et optimiser les pipelines de données.
- Extraire de l'analyse des informations qui peuvent être appliquées à un problème commercial.
En quoi le rôle de l'analyste de données diffère-t-il de celui du scientifique des données ?
Le rôle du scientifique des données est un surensemble de celui de l'analyste des données. De nombreux Data Scientists commencent leur carrière en tant qu'analystes qui effectuent des tâches plus banales, notamment la collecte et la normalisation des données en vue d'une analyse. Les analystes de données résolvent les problèmes de l'entreprise en utilisant des données. Un scientifique des données utilisera les mêmes données pour faire des prédictions afin de support fonction de stratégie d'entreprise ou pour explorer les données afin de découvrir de nouvelles opportunités.
Permettre à l'entreprise de s'appuyer sur les données
L'analyse des données aide une entreprise à prendre davantage de décisions éclairées que de décisions fondées sur des opinions. Un bon scientifique des données déduira et testera diverses hypothèses avant de partager ses opinions. Les entreprises étant tournées vers l'avenir, une approche scientifique fait une grande différence lorsqu'il s'agit d'évaluer les risques et les bénéfices potentiels associés au lancement de nouvelles initiatives commerciales, en particulier lorsqu'il s'agit de justifier les mesures à prendre auprès de la direction générale. Il est beaucoup plus facile de prédire le comportement futur des clients lorsque l'on a étudié ce qu'ils ont fait dans le passé.
La science des données peut aider les entreprises à comprendre quels paramètres collecter pour améliorer la prise de décision future. Elle permet également de tester les décisions en simulant des scénarios et en prédisant les résultats potentiels.
Exemples de science des données
Voici quelques cas d'utilisation qui illustrent l'application de la science des données :
- Dans le secteur de la logistique, la science des données est utilisée pour prédire le meilleur itinéraire de livraison à emprunter par un chauffeur afin d'économiser du carburant et du temps.
- Les agences de notation de crédit l'utilisent pour support décisions de prêt en notant les demandes de prêt. Ce processus est utilisé pour garantir un portefeuille de prêts à risque équilibré.
- Les compagnies d'assurance utilisent la science des données pour la détection des fraudes et la détermination des niveaux de primes lorsqu'elles soumissionnent sur des sites de comparaison d'assurance en ligne. Ce processus peut inclure les données relatives à l'historique de conduite des clients existants, qu'ils peuvent utiliser pour encourager ou décourager le renouvellement.
- Les sites d'achat en ligne utilisent des algorithmes d'intelligence artificielle basés sur la science des données pour recommander des produits en fonction des achats passés et de l'historique de navigation en ligne.
- Les systèmes d'automatisation du marketing utilisent des données basées sur l'intention pour suggérer aux clients potentiels et aux agents commerciaux les étapes suivantes du processus d'engagement.
- Les sociétés de cartes de crédit utilisent la science des données pour détecter les activités potentiellement frauduleuses et avertir les consommateurs en retenant les transactions en en temps réel.
- Dans la production automobile, le système de planification des ressources peut s'adapter à des conditions changeantes en contrôlant le réapprovisionnement des bacs à pièces en fonction de contraintes telles que le nombre de portes de quai disponibles et la proximité de la remorque contenant les pièces nécessaires par rapport à une porte disponible.
- Les prévisions météorologiques s'appuient sur de nombreuses variables et modèles pour établir des prévisions précises, notamment l'imagerie satellite, les tendances saisonnières historiques et les données des capteurs en temps réel.
- Dans la recherche pharmaceutique, les modèles de Machine Learning (ML) testent de nombreuses alternatives lors de l'analyse des résultats des essais cliniques avant de recommander la voie la plus prometteuse pour l'étude.
- L'agriculture s'appuie sur la science des données pour gérer les cultures à l'aide d'informations recueillies par satellite et par photogrammétrie par drone.
- Les forces de l'ordre l'utilisent également pour analyser les preuves médico-légales, les prévisions de crimes et les effectifs des forces de l'ordre.
Comment les solutions Actian peuvent accélérer les projets de science des données
La plateforme de données Actian fournit une base de code unique qui s'exécute sur plusieurs services en nuage et sur site pour analyser les données afin d'en tirer des enseignements. Les modèles ML de science des données peuvent être déployés dans la plateforme de données Actian en tant que fonctions définies par utilisateur et support Python. Les intégrations et les outils de transformation des données pré-intégrés permettent de mettre en ligne plus rapidement les projets de science des données.
