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.

Tout le monde est concerné par le Big Data et la Data Science ?

En tant que particulier ou en tant que PME, vous pouvez fort logiquement vous dire que seules les entreprises internationales sont concernées par la Data science. Il n’en est rien. Prenons un exemple volontairement exagéré. Imaginons que vous êtes un coiffeur dans une ville moyenne de province. Chacun de vos clients a des usages propres, aussi bien au niveau de ses habitudes d’achat, que de ses déplacements, et même pourquoi pas au niveau de ses pages internets consultées.

En effet, aujourd’hui, lorsqu’une personne se déplace, elle laisse des traces numériques. Elle va par exemple utiliser son GPS pour géolocaliser un nouveau magasin. D’ailleurs, même sans utiliser le GPS, la plupart des smartphones se géolocalisent sans votre autorisation, plusieurs fois par jour. C’est d’ailleurs avec cette stratégie que Facebook vous propose parfois de devenir ami avec votre collègue de travail par exemple. Une autre trace numérique, que nous laissons sans même nous en rendre compte, est lié à notre moyen de paiement favoris : la carte bleue.

Enfin au supermarché, vous êtes nombreux à utiliser votre carte de fidélité pour bénéficier des promotions et autres réductions. Vous vous dites qu’en tant que coiffeur, ça n’a pas beaucoup d’intérêt à savoir tout ça, sauf que vous pourriez mieux connaître les habitudes de vos clients et ainsi leur proposer des promotions, lorsqu’ils ne sont pas loin de votre boutique ou leur proposer de prendre un rendez-vous, puisqu’ils sont géolocalisés pas loin. Bien entendu, ce n’est qu’un exemple, mais vous le voyez, le Big Data et la Data science peuvent rendre service à bon nombre d’entreprises. Mais trouver une personne capable d’exploiter ces données est complexe. Heureusement, https://ryax.tech/fr/ est capable de vous apporter une solution clé en main, pour exploiter au mieux ces données. Ryax est capable de travailler aussi bien avec des petites entreprises, qu’avec de grands groupes.

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