Avez-vous déjà imaginé la valeur d'un cloud de données ? Eh bien, n'hésitez pas à monter à bord avec nous !
Vivre à l'ère de »Big Data« peut être bouleversant. Nous n'y pensons peut-être pas, mais nous produisons et publions en permanence des volumes d'informations nous concernant à chaque mouvement que nous effectuons (caméras, capteurs, mouvements de cartes, connexions PC, navigation Internet).
Si le besoin de stockage était auparavant au centre des préoccupations, il s'agit aujourd'hui de la manière dont nous pouvons traiter des ensembles de données complexes et volumineux contenant des informations clés sur des individus, des groupes et des périodes de temps. L'extraction d'informations pertinentes est la raison d'être de la science des données. Dans ce blog, nous aborderons les fondements de la science des données et la manière dont elle peut aider les entreprises à se développer et à prospérer.
Science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes, des systèmes et des principes d'apprentissage automatique pour découvrir des modèles, des tendances et des corrélations cachés à partir des données brutes extraites.
La science des données émerge pour fournir une vision globale de l'entreprise en collectant et en filtrant des informations précieuses et exploitables qui aident à prévoir le comportement des clients et à identifier de nouvelles opportunités de revenus. Le résultat ? Cela facilitera le processus de prise de décision et renforcera l'innovation et l'efficacité.
De 1970 au milieu des années 1990, les données existantes étaient pour la plupart structurées et de petite taille, qui pouvaient être analysées à l'aide d'outils de BI simples. Aujourd'hui, nous sommes confrontés à une réalité complètement différente, où environ 80 % des données sont non structurées ou semi-structurées. Consultez la figure ci-dessous :
Les mégadonnées permettent d'obtenir des résultats de recherche qui couvrent un large éventail de sujets et nous en disent long sur les développements mondiaux dans de nombreux domaines différents. Ces données sont générées à partir de différentes sources (bases de données, fichiers texte, réseaux sociaux, formulaires, API, recherches dans les navigateurs, etc.), et de simples outils de BI ne peuvent pas traiter le volume et la variété importants de données.
La demande de compétences en science des données a considérablement augmenté au fil des ans. Disposer d'outils analytiques avancés est devenu essentiel pour traiter et analyser les données. Ces outils aident les data scientists à trouver des informations pertinentes et à trouver des solutions aux défis commerciaux.
Les data scientists ne se contentent pas d'effectuer des travaux exploratoires pour découvrir des informations pertinentes à partir des données. Ils utilisent également des techniques et des algorithmes avancés pour développer des hypothèses, faire des inférences et identifier les tendances des clients et du marché. Plus qu'analyser ce qui se passe actuellement, ils sont chargés de définir les meilleures pratiques en matière d'interprétation des données.
Les data scientists constituent une nouvelle génération d'experts analytiques qui utilisent leurs connaissances du secteur, leur compréhension du contexte et leurs hypothèses prédictives pour identifier des tendances et gérer les données sous de nombreux angles, parfois même inconnus auparavant. Ce rôle est dérivé de nombreux domaines scientifiques tels que les mathématiques, les statistiques et l'informatique, utilisant les dernières technologies (comme l'apprentissage automatique et intelligence artificielle) pour trouver des solutions de développement et de croissance au sein des organisations.
Nous avons déjà vu de quoi est capable la science des données, mais comment la rendre utile pour nous ? Quelles sont ses applications dans le monde réel ?
En fait, la science des données est en train de révolutionner de nombreux secteurs (voir photo ci-dessous), en fournissant de précieux avantages commerciaux qui peuvent être regroupés dans trois catégories principales : efficacité commerciale, création de produits et expérience client. La capacité à accroître l'efficacité est l'opportunité la plus rentable que la science des données apporte à un modèle commercial existant.
La collecte et la génération de grands volumes de données dépassent depuis longtemps notre capacité à les traiter manuellement. Le traitement et l'analyse automatiques des données constituent un secteur en pleine croissance à lui seul. Et devinez quoi ? Le plein potentiel des technologies Big Data dépasse la capacité de toute entreprise à le réaliser sans l'aide d'experts en science des données.
Pour avoir une longueur d'avance, il est nécessaire de disposer d'une équipe scientifique axée sur la création et l'analyse de constructions prédictives afin d'améliorer l'efficacité de votre entreprise. Pour être un concurrent sérieux, il faut mettre en œuvre toutes ces procédures de données de pointe et en tirer le meilleur parti.
Passionnée de marketing numérique, acheteuse en ligne folle et mère d'un petit chat siamois. Pendant mon temps libre, vous pouvez me retrouver à faire du vélo dans la campagne.
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