Notre définition de la data science !

Les progrès au sein de l’informatique ont donné naissance à une nouvelle science : la data science. Toutefois, la naissance avec elle d’autres sciences connexes font assimiler ou confondre la data science à d’autres sciences parallèles. Alors, qu’est-ce concrètement que la data science ? Quelles sont ses implications ?

La data science : définition précise

Encore appelée science des données, la data science constitue avant tout un mélange de disciplines que sont la data inférence, le développement d’algorithme et la technologie. L’objectif principal de cette nouvelle science est de résoudre les problèmes d’analyse complexes.

De façon concrète, la science dite des données favorise l’usage de données de façon créative dans un but de génération de valeur pour une entreprise. Autrement dit, elle est vue comme la technique qui permet à une entreprise d’explorer et d’analyser des données transformables pour résoudre des problèmes.

La Data science : découverte d’insights et création de Data Product

L’objectif de l’étude est de définir la data science de façon à la différencier de la data analyse et de la Business Intelligence. Pour ce faire, nous nous focalisons sur ses aspects de découverte d’insights et de création de Data Product.

La découverte d’insights

Le premier facteur qui caractérise la data science est le fait qu’elle permette d’identifier les insights contenus dans les données à explorer. En réalité, la data science permet à l’internaute de plonger dans les informations à un niveau granulaire afin de comprendre les tendances et comportements afférents. Le processus consiste à miner les données pour faire apparaitre des informations moins évidentes sur une situation, dans le but de prendre de décisions intelligentes.

La création de Data Product

Un Data Product est une ressource numérique ou framework qui est fait à base de données qu’il traite pour générer des résultats grâce à un algorithme. À titre d’illustration, on peut noter les moteurs de recommandation qui sont faits pour ingérer les données d’utilisateurs afin d’en générer des recommandations. A la différence des Data Insights, le Data Product ne conseille pas les entreprises.

De façon concrète, il est un composant dont l’algorithme s’intègre aux applications centrales des systèmes, tels la page d’accueil d’Amazon, la boite Gmail ou les logiciels de pilotage automatique de véhicules. Par ailleurs, il faut noter que la fonction de découverte d’Insights est liée à celle de création de Data Product, en ce sens que la première génère les algorithmes dont se sert la seconde.

En somme, la data science est un mélange entre la mathématique, la technologie et le business. Elle vise à résoudre les problèmes complexes auxquels se confrontent les entreprises et procède par la génération d’algorithme. Ainsi, elle assure deux fonctions principales qui la distinguent de toutes les autres sciences connexes nées avec elle : découvrir des insights pour conseiller les entreprises et créer des framework permettant des actions automatiques sur application ou logiciel.

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