Dans un monde de plus en plus numérique, les entreprises sont obligées de collecter et de traiter quotidiennement une grande quantité de données afin de résoudre n'importe quel problème et ainsi renforcer leur compétitivité. C'est dans ce contexte que la Data Science, c'est-à-dire la science des données, trouve tout son intérêt. Plus simplement, ce dernier permet à une entreprise d' analyser et d'exploiter des données brutes et de les transformer en informations très utiles pour résoudre des problèmes commerciaux.
Objectifs de la science des données
Collectées puis souvent compartimentées au service et au SI qui leur correspondent au sein des entreprises, les données de marché, de vente, d'activité commerciale, de marketing direct, de navigation web, et autres sont des atouts stratégiques qu'il faut exploiter.
La Data Science intéresse donc au plus haut point les entreprises : détection d'opportunités, conception et introduction de nouveaux produits et services, choix de l'implantation géographique, optimisation de la relation avec le client, maîtrise des risques opérationnels, détection des fraudes, ou encore sécurité. et le recrutement sont, par exemple, des raisons valables d'utiliser la Data Science. Cela permettra à l'entreprise en question de prendre les bonnes décisions en fonction des résultats de la collecte de ces données.
Pour illustrer cette Data Science, voici quelques exemples concrets comme les cas d' Amazon ou de Netflix. Ce dernier utilise par exemple les données collectées pour découvrir les habitudes de consommation des internautes et comprendre ce qui éveille ou n'intéresse pas les internautes. Une information qui sert ensuite à décider quelle série produire en priorité. Target, quant à lui, identifie ses segments de clientèle et le comportement d'achat de ses utilisateurs afin de cibler de nouveaux publics. Et quant à Proctor & Gamble, il s'appuie sur les données pour prédire la demande future afin d'optimiser sa production.
Data Science : le métier de Data Scientist
Le Data Scientist est responsable de la gestion et de l'analyse des données collectées (ou Big Data). Ce sont des spécialistes des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques. Son objectif : analyser ces données, leur donner du sens et permettre à l'entreprise de prendre les décisions qui s'imposent au regard des informations qui se sont dégagées de ces données. Pour ce faire, ils conçoivent différents modèles et algorithmes pour collecter, stocker et restituer ces précieuses données.
Le Data Scientist occupe une place importante au sein d'une organisation, car son travail d'analyse fait partie intégrante de sa stratégie. Il peut ainsi identifier des tendances d'achat ou de consommation, déterminer leurs attentes, établir un profil client, etc. Ses objectifs sont multiples : traduire un problème métier en problème mathématique grâce à des statistiques, trouver des sources de données pertinentes, proposer des recommandations sur des bases de données, concevoir des "entrepôts de données" ou pour évaluer, traiter et restituer des données au système d'information du destin.
Après l'émergence du Big Data il y a quelques années, ces spécialistes sont recrutés par des industriels, des grandes entreprises, mais aussi par des entreprises, des sociétés du secteur financier ou encore par des organismes médicaux ou paramédicaux.
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