La data science est une discipline qui vise à extraire et transformer des données brutes et non-structurées en informations exploitables par les entreprises. A partir de celle-ci, sont établis des modèles statistiques et mathématiques favorisant l’analyse et l’extraction de gros volumes de données. Par définition, la data science est multidisciplinaire puisqu’elle fait appel à plusieurs domaines. Potentiellement, la data science peut s’appliquer à tous les domaines.
Les disciplines rattachées à la data science
De nombreuses disciplines entrent en jeu lorsqu’il est question d’évoquer la data science. Elle fait appel notamment aux statistiques, aux mathématiques, à l’analyse des données, à la théorie de l’information et à la programmation informatique.
On pense souvent que la data science est entièrement liée aux statistiques. C’est une erreur ! Même si les statistiques sont importantes, ce n’est pas la seule discipline qui est au cœur du fonctionnement de la data science. Les mathématiques, par exemple, occupent une place capitale dans la science des données, avec notamment les nombreux algorithmes de machine learning dont la conception repose sur l’algèbre linéaire. D’ailleurs pour être un bon data scientist, il est impératif d’avoir de solides connaissances en mathématiques.
En outre, le spécialiste des données doit avoir une excellente créativité technologique pour être au top. C’est un impératif puisqu’il est amené à utiliser la technologie pour explorer de grandes quantités de données et exploiter des algorithmes complexes favorisant la résolution d’épineux problèmes. Le data scientist, lorsqu’il est à la tâche, aura à coder, à créer des prototypes de solutions rapides et à les intégrer à des systèmes de données assez complexes.
La data science applicable dans plusieurs domaines
Le but de la data science est d’extraire le meilleur des données afin de dégager des tendances et des prédictions. L’essor du Big data a permis à cette discipline de se développer. Aujourd’hui, la science des données est applicable dans une multitude de données.
- La vente : on a recours à la data science dans ce domaine comme un outil d’aide à la décision. On en dégage notamment les futures attentes des consommateurs.
- L’environnement : dans ce domaine, la data science permet la modélisation des phénomènes climatiques et l’établissement des projections d’impacts rattachés à ces phénomènes.
- Les transports : l’utilisation de la data science favorise l’adaptation de la fréquence des transports au flux de voyageurs à certaines heures.
- La santé : très souvent, on a recours à la data science dans le domaine de la santé, notamment en toxicologie et en épidémiologie. On note son utilisation pour faire face à l’épidémie de Covid-19.
- La banque et l’assurance : la data science permet d’analyser la perte de clients ou de proposer des produits en fonction des besoins de la clientèle. Dans le secteur bancaire, elle aide à lutter contre les fraudes.
- Les réseaux sociaux : la data science est exploitée pour l’organisation des campagnes publicitaires ciblées. Elle permet aussi de proposer des recommandations de vidéos ou de films et d’analyser les données pertinentes assurant la mesure des retombées statistiques.
- L’industrie : la data science est utilisée pour élaborer des produits innovants, faire de la maintenance prédictive ou encore analyser des images et vidéos. La conséquence est l’amélioration de la production, tout en étant sûre de son adaptation parfaite aux besoins des clients.
- La logistique : la data science est utilisée par les entreprises pour améliorer leurs délais de livraison, analyser le trafic et aussi réduire les coûts.
- L’automobile : la data science favorise le développement des véhicules autonomes. Grâce à l’intelligence artificielle, il sera plus facile d’analyser une grosse quantité de données, ce qui permettra de rendre autonome une voiture, notamment pour un freinage d’urgence ou un stationnement automatique.
Pour aller plus loin : Qu’est-ce que la Data Science ?
Les avantages de la data science pour les entreprises
Quel que soit le domaine d’application de la data science, les entreprises qui bénéficient de la discipline en tirent de nombreux avantages. L’analyse des données permet par exemple de calculer le taux de perte de clients, ce qui aide à prendre de bonnes mesures marketing pour les retenir. La data science favorise aussi le renforcement de l’efficacité par l’analyse des tendances du trafic, des conditions météorologiques et bien d’autres facteurs. Et cela est notamment au profit des sociétés logistiques qui savent ce qu’il faut faire pour améliorer les vitesses de livraison ou réduire les coûts.
La data science optimise également le diagnostic par l’analyse des données médicales et des symptômes, ce qui aide les médecins à détecter plus tôt les maladies et à les traiter avec efficacité. De plus, la science des données permet de détecter la fraude dans les services financiers, d’optimiser la Supply Chain par la prédiction du moment où un équipement tombe en panne et d’améliorer les ventes en faisant des recommandations aux clients sur la base de leurs achats précédents.