Wednesday, 21 Nov 2018

Qu’est-ce que la Data Science ?

La Data Science, ou Science des Données désigne la discipline permettant à une entreprise de collecter et d’analyser des données brutes, de manière à transformer ces dernières en informations essentielles aux entreprises, leur permettant de résoudre des problématiques autant internes qu’externes. L’objectif de cette discipline mélangeant la Data Inference, la technologie et le développement d’algorithme, est donc de résoudre des problèmes analytiques complexes en offrant aux organismes concernés des solutions pertinentes. Au coeur de la Data Science : les données en quantité massive, sources d’informations brutes, qui après collecte sont stockées dans les data warehouses des sociétés.

Concrètement, la Data Science permet aux entreprises de prendre des décisions plus intelligentes en se plongeant dans l’analyse des données récoltées par ces dernières afin d’en comprendre les tendances et comportements des utilisateurs ciblés, de manière à mettre en exergue des informations essentielles et en tirer les conclusions nécessaires. La recherche d’informations issue de données structurées comme non-structurées est donc essentielle à toute entreprise, afin d’adopter les stratégies adéquates à la résolution des problématiques. Pour ce faire, les Data Scientists en charge d’explorer les données analysées par les outils de Data Science doivent s’attacher à comprendre les patterns, ou comportements utilisateurs répétés, au sein des données.

La Data Science, une discipline mêlant plusieurs domaines d’expertise

La Data Science est donc une discipline au croisement de trois grands domaines d’expertise : les mathématiques, la technologie et le business. En matière de Data Science, il n’y a pas que les statistiques qui comptent, comme pourraient être amenées à le penser certaines personnes. En effet, bien que les statistiques soient importantes en Science des Données, elles sont loin d’être la seule forme de mathématiques à laquelle les Data Scientist ont recours. Bon nombre d’algorithmes de machine learning par exemple, reposent sur l’algèbre linéaire. De plus, la Data Science fait appel à une forme de créativité technologique, car elle utilise la technologie afin d’explorer de vastes données complexes avec des algorithmes performants permettant de résoudre les problèmes les plus pointus. Les Data Scientists en charge d’analyser ces données doivent donc être en mesure de manier habilement plusieurs langages complexes tout en faisant preuve d’un esprit critique à l’égard des différentes connexions existantes entre les flux de données.

Améliorer la compétitivité d’une entreprise grâce à la Data Science

À l’heure du Big Data et dans une économie plus que jamais tournée vers le digitale, les entreprises doivent relever le défi de collecter et traiter les informations nécessaires à l’amélioration de leur compétitivité. Elles peuvent s’appuyer pour ce faire sur l’expertise de professionnels de la Data Science, tel que www.Coheris.com, qui met au service des entreprises la Connaissance Client et la Science des Données, afin de répondre à leurs enjeux majeurs. Les sociétés faisant appel à la Data Science couplée à la Connaissance Client peuvent notamment, en étant accompagnées par des experts de la Science des Données, adapter leur écosystème client à un environnement en mutation perpétuelle, identifier les défis clés de leurs business tout en détectant de nouvelles opportunités et analyser le ROI de leurs actions. Pour répondre à ces enjeux essentiels, Coheris identifie et réconcilie les données stratégiques en créant au préalable une base de connaissance client approfondie, permettant la réalisation d’études marketing pertinentes et de projets de business intelligence performants.