Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est l'étude des données afin d'en extraire des informations significatives pour les entreprises. Il s'agit d'une approche pluridisciplinaire qui combine des principes et des pratiques issus des domaines des mathématiques, des statistiques, de l'intelligence artificielle et du génie informatique, en vue d'analyser de grands volumes de données. Cette analyse aide les scientifiques des données à poser des questions et à y répondre, comme Que s'est-il passé, Pourquoi cela s'est-il passé, Que va-t-il se passer et Que peut-on faire avec des résultats.

Pourquoi la science des données est-elle importante ?

La science des données est importante, car elle combine des outils, des méthodes et des technologies visant à générer du sens à partir de données. Les organisations modernes croulent sous les données. Il existe une prolifération d'appareils qui peuvent collecter et stocker automatiquement des informations. Les systèmes en ligne et les portails de paiement capturent davantage de données dans les domaines de l'e-commerce, de la médecine, des finances et de tous les autres aspects de la vie humaine. Nous disposons de données textuelles, audio, vidéo et d'images en grande quantité.  

Malheureusement, les données brutes n'ont aucune valeur si elles ne peuvent pas être exploitées. Les scientifiques des données peuvent convertir des données brutes en recommandations significatives. Ils peuvent déceler et résoudre des problèmes dont les entreprises ne soupçonnaient même pas l'existence. Les organisations peuvent utiliser ces recommandations pour accroître la satisfaction des clients, optimiser la chaîne d'approvisionnement ou lancer de nouveaux produits.

Histoire de la science des données

Si le terme de science des données n'est pas nouveau, ses significations et connotations ont évolué au fil du temps. Le mot a fait son apparition dans les années 60 comme un nom alternatif pour les statistiques. À la fin des années 90, les professionnels de l'informatique ont formalisé le terme. Une proposition de définition de la science des données la considérait comme un domaine distinct comportant trois aspects : la conception, la collecte et l'analyse des données. Il a fallu encore une décennie pour que le terme soit utilisé hors du milieu universitaire. 

L'avenir de la science des données

Les innovations en matière d'intelligence artificielle et de machine learning ont rendu le traitement des données plus rapide et plus efficace. La demande du secteur a créé un écosystème de cours, de diplômes et de postes dans le domaine de la science des données. En raison de l'ensemble des compétences transversales et de l'expertise requise, la science des données montre une forte croissance prévue au cours des prochaines décennies.

À quoi sert la science des données ?

La science des données sert à étudier les données de quatre principales manières :

1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive examine les données afin d'obtenir des informations sur ce qui s'est passé ou ce qui se passe dans l'environnement des données. Elle se caractérise par des visualisations de données telles que des diagrammes à secteurs, des histogrammes, des graphiques linéaires, des tableaux ou des récits générés. Par exemple, un service de réservation de vols peut enregistrer des données telles que le nombre de billets réservés chaque jour. L'analyse descriptive révélera alors les pics de réservation, les creux de réservation et les mois les plus performants pour ce service.

2. Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique est une plongée en profondeur ou un examen détaillé des données visant à comprendre pourquoi quelque chose s'est produit. Elle se caractérise par des techniques telles que l'analyse détaillée, la découverte de données, l'exploration de données et les corrélations. De multiples opérations et transformations de données peuvent être effectuées sur un jeu de données donné pour détecter des modèles uniques dans chacune de ces techniques. Par exemple, le service de vol peut analyser en détail un mois particulièrement performant pour mieux comprendre le pic de réservation. Par conséquent, il est possible de détecter que de nombreux clients se rendent dans une ville donnée pour assister à un événement sportif mensuel.

3. Analyse prédictive

L'analyse prédictive utilise des données historiques pour faire des prévisions précises sur des modèles de données qui pourraient se présenter à l'avenir. Elle se caractérise par des techniques telles que le machine learning, la prédiction, la comparaison de modèles et la modélisation prédictive. Dans chacune de ces techniques, les ordinateurs sont formés à l'ingénierie inverse des liens de causalité dans les données. Par exemple, l'équipe du service des vols pourrait utiliser la science des données pour prédire les modèles de réservation de vols pour l'année suivante au début de chaque année. De même, le programme informatique ou l'algorithme peut analyser des données antérieures et prévoir des pics de réservation pour certaines destinations au mois de mai. Ayant anticipé les futurs besoins de voyage de ses clients, l'entreprise pourrait commencer à faire de la publicité ciblée pour ces villes à partir de février.

4. Analyse prescriptive

L'analytique prescriptif permet de faire passer les données prédictives au niveau supérieur. Elle ne se contente pas de prédire ce qui risque de se produire, mais elle propose aussi une réponse optimale à ce résultat. Elle peut analyser les implications potentielles de différents choix et recommander la meilleure ligne de conduite. Elle utilise les analyses graphiques, la simulation, le traitement des événements complexes, les réseaux neuronaux et les moteurs de recommandation issus du machine learning.         
Pour en revenir à l'exemple de la réservation de vols, l'analyse prescriptive pourrait analyser l'historique des campagnes de marketing afin de tirer le meilleur parti du pic de réservation à venir. Un scientifique des données pourrait donc projeter les résultats de réservation pour différents niveaux de dépenses de marketing sur différents canaux de marketing. Ces prévisions de données donneraient à la société de réservation de vols une plus grande confiance dans ses décisions de marketing.

Quels sont les avantages de la science des données pour l'entreprise ?

La science des données révolutionne le mode de fonctionnement des entreprises. De nombreuses entreprises de toutes tailles ont besoin d'une solide stratégie de science des données pour stimuler leur croissance et conserver un avantage concurrentiel. Certains avantages clés sont les suivants :

Mettre au jour des modèles révolutionnaires inconnus

La science des données permet aux entreprises de mettre au jour de nouveaux modèles et des relations qui ont le potentiel de transformer l'organisation. Elle peut révéler des changements peu coûteux en matière de gestion des ressources qui ont un impact maximal sur les marges bénéficiaires.Par exemple, une entreprise d'e-commerce utilise la science des données pour découvrir que trop de demandes des clients sont générées après les heures de bureau. Des enquêtes révèlent que les clients sont plus susceptibles d'acheter s'ils reçoivent une réponse rapide plutôt que le jour ouvrable suivant. En mettant en place un service clientèle 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, l'entreprise augmente ses recettes de 30 %.

Innover avec de nouveaux produits et de nouvelles solutions

La science des données peut révéler des lacunes et des problèmes qui passeraient autrement inaperçus. De informations sur les décisions d'achat, des commentaires des clients et des processus commerciaux de meilleure qualité peuvent favoriser l'innovation dans les opérations internes et les solutions externes. Par exemple, une solution de paiement en ligne utilise la science des données pour rassembler et analyser les commentaires des clients à propos de l'entreprise sur les médias sociaux. L'analyse révèle que les clients oublient leurs mots de passe pendant les périodes d'achat intense et qu'ils ne sont pas satisfaits du système actuel de récupération des mots de passe. L'entreprise peut concevoir une meilleure solution et constater une augmentation significative de la satisfaction du client.

Optimisation en temps réel

Il est très difficile pour les entreprises, notamment les grandes entreprises, de réagir en temps réel à l'évolution des conditions. Cela peut entraîner des pertes importantes ou des perturbations de l'activité commerciale. La science des données peut aider les entreprises à prévoir les changements et à réagir de manière optimale aux différentes circonstances. Par exemple, une entreprise d'expédition par camion a recours à la science des données pour réduire les temps d'arrêt lorsque les camions tombent en panne. Elles identifient les itinéraires et les schémas de travail qui entraînent des pannes plus rapides et adaptent les horaires des camions en conséquence. De même, elles établissent un inventaire des pièces de rechange courantes qui doivent être remplacées fréquemment afin que les camions puissent être réparés plus rapidement.  

Quel est le processus de la science des données ?

Un problème opérationnel est généralement à l'origine du processus de science des données. Un scientifique des données travaillera avec les parties prenantes pour cerner les besoins de l'entreprise. Une fois le problème défini, le scientifique des données peut le résoudre en utilisant le processus de science des données OSEMN :

O – Obtenir les données

Il peut s'agir de données préexistantes, nouvellement acquises, ou d'un référentiel de données téléchargeable sur Internet. Les scientifiques des données peuvent extraire des données des bases de données internes ou externes, du logiciel de gestion de la relation client de l'entreprise, des journaux des serveurs web, des médias sociaux, mais aussi les acheter auprès de sources tierces fiables.

S – Nettoyer (Scrub) les données

Le nettoyage des données est le processus de normalisation des données selon un format prédéterminé. Il s'agit notamment de traiter les données manquantes, de corriger les erreurs de données et de supprimer les données aberrantes. Voici quelques exemples de nettoyage des données : 

  • Modification de toutes les valeurs de date en un format standard commun.  
  • Correction des fautes d'orthographe ou des espaces supplémentaires.  
  • Correction des inexactitudes mathématiques ou suppression des virgules des grands nombres.

E – Explorer les données

L'exploration des données est une analyse préliminaire des données qui est utilisée pour planifier d'autres stratégies de modélisation des données. Les scientifiques des données acquièrent une première compréhension des données à l'aide de statistiques descriptives et d'outils de visualisation des données. Ensuite, ils explorent les données pour identifier des modèles intéressants susceptibles d'être étudiés ou de faire l'objet d'une action.      

M – Modéliser les données

Les logiciels et les algorithmes de machine learning sont utilisés pour obtenir des informations plus approfondies, prédire les résultats et prescrire le meilleur plan d'action. Des techniques de machine learning telles que l'association, la classification et le clustering sont appliquées au jeu de données de formation. Le modèle peut être testé par rapport à des données d'essai prédéterminées afin d'évaluer l'exactitude des résultats. Le modèle de données peut être affiné de nombreuses fois en vue d'améliorer les résultats. 

N – Interpréter les résultats

Les scientifiques des données collaborent avec des analystes et des entreprises pour convertir les informations sur les données en actions. Ils réalisent des diagrammes, des graphiques et des tableaux pour représenter des tendances et des prédictions. La synthèse des données aide les parties prenantes à comprendre et à mettre en œuvre les résultats de manière efficace.

Quelles sont les techniques de la science des données ?

Les professionnels de la science des données utilisent des systèmes informatiques pour suivre le processus de science des données. Les principales techniques utilisées par les scientifiques des données sont les suivantes :

Classification

La classification est le tri des données en groupes ou catégories spécifiques. Les ordinateurs sont formés de manière à identifier et à trier les données. Les jeux de données connus sont utilisés pour créer des algorithmes de décision dans un ordinateur qui traite et catégorise rapidement les données. Par exemple :  

  • Trier les produits comme populaires ou non populaires  
  • Trier les demandes d'assurance comme étant à haut risque ou à faible risque  
  • Trier les commentaires sur les médias sociaux en positifs, négatifs ou neutres

Les professionnels de la science des données utilisent des systèmes informatiques pour suivre le processus de science des données. 

Régression

La régression est la méthode permettant de trouver une relation entre deux points de données apparemment sans aucun rapport. La connexion est généralement modélisée autour d'une formule mathématique et représentée sous forme de graphique ou de courbes. Lorsque la valeur d'un point de données est connue, la régression est utilisée pour prédire l'autre point de données. Par exemple :  

  • Le taux de propagation des maladies aéroportées. 
  •  La relation entre la satisfaction du client et le nombre d'employés.  
  • Relation entre le nombre de casernes de pompiers et le nombre de blessures dues à un incendie dans un lieu donné. 

Clustering

Le clustering est une méthode qui consiste à regrouper des données étroitement liées afin de rechercher des modèles et des anomalies. Le clustering est différent du tri, dans le sens où les données ne peuvent pas être classées avec précision dans des catégories fixes. Les données sont donc regroupées selon les relations les plus probables. Le clustering permet de découvrir de nouveaux modèles et de nouvelles relations. Par exemple :  
  • Regrouper les clients qui présentent un comportement d'achat similaire pour améliorer le service à la clientèle.  
  • Regrouper le trafic réseau pour identifier les schémas d'utilisation quotidiens et identifier plus rapidement une attaque réseau.  
  • Regrouper les articles dans plusieurs catégories d'informations différentes et utiliser ces informations pour trouver du contenu de fake news.

Le principe de base des techniques de science des données

Bien que les détails varient, les principes sous-jacents de ces techniques sont les suivants :
  • Apprendre à une machine à trier des données sur la base d'un jeu de données connu. Par exemple, des exemples de mots clés sont communiqués à l'ordinateur avec leur valeur de tri. « Heureux » est positif, tandis que « Haine » est négatif.
  • Donner des données inconnues à la machine et la laisser trier le jeu de données de manière indépendante.
  •  Tenir compte des imprécisions des résultats et gérer le facteur de probabilité du résultat.  

Quelles sont les différentes technologies de science des données ?

Les praticiens de la science des données travaillent avec des technologies complexes telles que les suivantes :

  1. Intelligence artificielle : des modèles de machine learning et les logiciels associés sont utilisés pour l'analyse prédictive et prescriptive.
  2. Cloud computing : les technologies cloud ont doté les scientifiques des données de la flexibilité et de la puissance de traitement nécessaires à l'analytique des données avancée.
  3. Internet des objets : l'IoT fait référence à divers appareils qui peuvent se connecter automatiquement à Internet. Ces appareils collectent des données pour les initiatives de science des données. Ils génèrent des données massives pouvant être utilisées pour l'exploration et l'extraction de données.
  4. Informatique quantique : les ordinateurs quantiques peuvent effectuer des calculs complexes à haut débit. Les scientifiques des données qualifiés les utilisent pour créer des algorithmes quantitatifs complexes.

La science des données est un terme englobant d'autres rôles et domaines liés aux données. Examinons-en quelques-uns :

Quelle est la différence entre la science des données et l'analytique des données ?

Bien que les termes puissent être utilisés de manière interchangeable, l'analytique des données est un sous-ensemble de la science des données. La science des données est un terme générique qui recouvre tous les aspects du traitement des données, de la collecte, en passant par la modélisation, jusqu'aux informations. D'autre part, l'analytique des données concerne principalement les statistiques, les mathématiques et l'analyse statistique. Elle se concentre uniquement sur l'analyse des données, tandis que la science des données est liée à la vue d'ensemble des données organisationnelles. Dans la plupart des lieux de travail, les scientifiques et les analystes des données travaillent de concert à des objectifs métier communs. Ainsi, un analyste des données peut consacrer plus de temps à l'analyse de routine, en fournissant des rapports réguliers. Un scientifique des données peut quant à lui concevoir la manière dont les données sont stockées, manipulées et analysées. En bref, un analyste des données donne un sens aux données existantes, tandis qu'un scientifique des données crée des méthodes et des outils pour traiter les données à l'intention des analystes.

Quelle est la différence entre la science des données et l'analytique métier ?

Bien qu'il existe un chevauchement entre la science des données et l'analytique métier, la principale différence réside dans l'utilisation de la technologie dans chaque domaine. Ainsi, les scientifiques des données travaillent plus étroitement avec la technologie des données que les analystes métier, qui font le lien entre l'activité et l'informatique. Ils définissent des études de cas, collectent des informations auprès des parties prenantes ou valident des solutions. Les scientifiques des données, quant à eux, ont recours à la technologie pour travailler avec des données métier. Ils peuvent écrire des programmes, appliquer des techniques de machine learning pour créer des modèles et développer de nouveaux algorithmes. Les scientifiques des données ne se contentent pas de comprendre le problème. Ils peuvent également créer un outil qui apporte des solutions à ce problème. Il n'est d'ailleurs pas rare de trouver des analystes métier et des scientifiques des données dans la même équipe. Les analystes métier prennent les résultats des scientifiques des données et les utilisent pour raconter une histoire que l'entreprise au sens large peut comprendre.

Quelle est la différence entre la science des données et l'ingénierie des données ?

Les ingénieurs de données créent et entretiennent les systèmes qui permettent aux scientifiques des données d'accéder aux données et de les interpréter. Ils travaillent plus étroitement avec la technologie sous-jacente qu'un scientifique des données. Le rôle consiste généralement à créer des modèles de données, à créer des pipelines de données et à superviser l'extraction, la transformation et le chargement (ETL). En fonction de la configuration et de la taille de l'organisation, l'ingénieur de données peut aussi gérer l'infrastructure connexe, comme les plateformes de stockage, de streaming et de traitement de big data, telles que Simple Storage Service (Amazon S3). Les spécialistes des données utilisent les données traitées par les ingénieurs de données pour créer et entraîner des modèles prédictifs. Les scientifique des données peuvent alors communiquer les résultats aux analystes pour qu'ils prennent d'autres décisions.

Quelle est la différence entre la science des données et le machine learning ?

Le machine learning est la science qui consiste à entraîner les machines afin qu'elles puissent analyser et tirer des enseignements des données, comme le font les humains. Il s'agit de l'une des méthodes utilisées dans les projets de science des données pour obtenir des informations automatisées à partir des données. Les ingénieurs en machine learning se spécialisent dans l'informatique, les algorithmes et les compétences de codage spécifiques aux méthodes de machine learning. Les scientifiques des données peuvent utiliser les méthodes de machine learning comme outil ou travailler en étroite collaboration avec d'autres ingénieurs en machine learning en vue de traiter les données.

Quelle est la différence entre la science des données et les statistiques ? 

Les statistiques sont un domaine fondé sur les mathématiques et visant à collecter et à interpréter des données quantitatives. En revanche, la science des données est un domaine pluridisciplinaire qui a recours à des méthodes, des processus et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances des données sous diverses formes. Les scientifiques des données utilisent des méthodes issues de nombreuses disciplines, dont les statistiques. Cependant, ces domaines diffèrent par leurs processus et les problèmes qu'ils étudient.  

Quels sont les différents outils de science des données ?

AWS dispose d'une gamme d'outils pour aider les scientifiques des données aux quatre coins du monde :

Stockage de données

Pour l'entreposage de données, Amazon Redshift peut exécuter des requêtes complexes sur des données structurées ou non structurées. Les analystes et les scientifiques des données peuvent utiliser AWS Glue pour gérer et rechercher des données. AWS Glue crée automatiquement un catalogue unifié de toutes les données du lac de données, auquel sont jointes des métadonnées permettant de les détecter.

Machine learning

Amazon SageMaker est un service de machine learning entièrement géré qui s'exécute sur Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Il permet aux utilisateurs d'organiser les données, de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning, mais aussi de mettre des opérations à l'échelle.

Analytique

  •  Amazon Athena est un service de requêtes interactif qui facilite l'analyse des données dans Simple Storage Service (Amazon S3) ou Glacier. Il est rapide, sans serveur, et fonctionne à l'aide de requêtes SQL standard.
  • Amazon Elastic MapReduce (EMR) traite les big data à l'aide de serveurs tels que Spark et Hadoop.
  •  Amazon Kinesis permet d'agréger et de traiter des données en streaming en temps réel. Il utilise les flux de clics des sites web, les journaux d'applications et les données de télémétrie provenant d'appareils IoT. 
  • Amazon OpenSearch permet la recherche, l'analyse et la consultation de pétaoctets de données.

Que fait un scientifique des données ?

Un scientifique des données peut utiliser toute une série de techniques, d'outils et de technologies différents dans le cadre du processus de science des données. En fonction du problème, il choisit les meilleures combinaisons pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

Le rôle et le travail quotidien d'un scientifique des données varient en fonction de la taille et des exigences de l'organisation. S'il suit généralement le processus de la science des données, les détails peuvent varier. En effet, dans les équipes de science des données plus importantes, un scientifique des données peut travailler avec d'autres analystes, ingénieurs, experts en machine learning et statisticiens pour s'assurer que le processus de science des données est suivi de bout en bout et que les objectifs commerciaux sont atteints. 

Cependant, dans des équipes plus restreintes, un scientifique des données peut porter plusieurs casquettes. En fonction de son expérience, de ses compétences et de sa formation, ils peut jouer plusieurs rôles ou des rôles qui se chevauchent. Dans ce cas, ses responsabilités quotidiennes pourraient inclure l'ingénierie, l'analyse et le machine learning, ainsi que les méthodologies fondamentales de la science des données. 

Quels sont les défis auxquels sont confrontés les scientifiques des données ?

Sources de données multiples

Différents types d'applications et d'outils génèrent des données dans différents formats. Les scientifiques des données doivent nettoyer et préparer les données afin de les rendre cohérentes. Cela peut s'avérer fastidieux et chronophage.

Comprendre le problème métier

Les scientifiques des données doivent collaborer avec plusieurs parties prenantes et responsables d'entreprises pour définir le problème à résoudre. Cela peut s'avérer difficile, surtout dans les grandes entreprises où plusieurs équipes ont des exigences différentes.

Élimination des biais

Les outils de machine learning ne sont pas totalement précis, et il peut en résulter une certaine incertitude ou un certain biais. Les biais sont des déséquilibres dans les données d'entraînement ou dans le comportement de prédiction du modèle entre différents groupes, tels que l'âge ou la tranche de revenus. Par exemple, si l'outil est entraîné principalement sur des données provenant de personnes d'âge moyen, il peut s'avérer moins précis lors de prédictions impliquant des personnes plus jeunes ou plus âgées. Le domaine du machine learning offre la possibilité d'aborder les biais en les détectant et en les mesurant dans les données et le modèle.

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