La Data Science ou science des données est un vaste champ multi-disciplinaire visant à donner du sens aux données brutes. Définition, champs d’applications et limites actuelles : découvrez tout ce que vous devez savoir sur ce domaine complexe, devenu un enjeu prioritaire dans les entreprises de toutes les industries.
Data Science- Definition
Pourquoi la Data Science ?
Si la Data Science connaît un essor fulgurant dans tous les secteurs d’activité, c’est parce que l’humanité génère de plus en plus de données. Entre 2011 et 2013, en seulement deux ans, le volume mondial de données a été multiplié par 9.
Et cette explosion du Big Data n’a pas ralenti depuis. D’ici la fin de l’année 2020, le volume total de données à l’échelle de la planète devrait atteindre 44 zettabytes contre moins de 5 zettabytes en 2013.
Comment expliquer ce phénomène ? Plusieurs technologies émergentes génèrent des données. C’est le cas des objets connectés, des réseaux sociaux, des smartphones, ou des moteurs de recherche web.
Or, toutes ces données offrent des opportunités inouïes pour les entreprises de toutes les industries, les institutions de recherche ou le secteur public. C’est la raison pour laquelle les données sont souvent considérées comme ” le pétrole du XXIème siècle “.
Le but de la Data Science est d’exploiter ces données, de leur donner du sens. Cette discipline vise à parcourir de vastes ” lacs de données ” à la recherche de connexions, de tendances, de points d’intérêt.
En s’appuyant sur ces découvertes, il est possible de créer de nouveaux produits et services innovants, de résoudre des problèmes concrets, d’améliorer ses performances comme jamais auparavant. La Data Science permet de prendre des décisions basées sur les données, plutôt que sur une simple intuition.
Comment fonctionne la Data Science ?
De manière générale, la Data Science se décompose en cinq étapes. Chacune de ces étapes requiert différentes techniques, outils et compétences.
Les cas d'usage et applications
Les cas d’usage de la Data Science sont aussi nombreux que variés. Cette technologie est utilisée pour assister la prise de décision en entreprise, mais permet aussi l’automatisation de certaines tâches.
Elle est utilisée à des fins de détection d’anomalies ou de fraude. La science des données permet aussi la classification, par exemple pour trier automatiquement les emails dans votre boîte.
Elle permet aussi la prédiction, par exemple pour les ventes ou les revenus. En l’utilisant, il est possible de détecter des tendances ou des ” patterns ” dans les ensembles de données.
La Data Science se cache aussi derrière les technologies de reconnaissance faciale, vocale ou textuelle. Elle alimente aussi les moteurs de recommandations capables de vous suggérer des produits ou du contenu en fonction de vos préférences.
D’un secteur d’activité à l’autre, la Data Science est exploitée de différentes manières. Dans le domaine de la santé, les données permettent aujourd’hui de mieux comprendre les maladies, de recourir à la médecine préventive, d’inventer de nouveaux traitements ou d’accélérer les diagnostics.
En logistique, la Data Science aide à optimiser les itinéraires et les opérations internes en temps réel en tenant compte de facteurs comme la météo ou le trafic. Dans la finance, elle permet d’automatiser le traitement des données d’accords de crédit grâce au Traitement Naturel du Langage (Vous n’êtes pas familier avec ce concept, découvrez le NLP dans notre article dédié) ou de détecter la fraude grâce au Machine Learning.
Les entreprises de retail l’utilisent pour le ciblage publicitaire et le marketing personnalisé. Les moteurs de recommandations, basés sur l’analyse des préférences du consommateur, sont utilisés par Google pour son moteur de recherche web, par les plateformes de streaming comme Netflix ou Spotify, et par les entreprises de e-commerce comme Amazon.
Les entreprises de cybersécurité se tournent vers l’IA et la science des données pour découvrir de nouveaux malwares au quotidien. Même les voitures autonomes reposent sur la Data Science et l’analyse prédictive pour ajuster leur vitesse, éviter les obstacles et les changements de voie dangereux ou choisir l’itinéraire le plus rapide.
Vous savez maintenant tout sur la Data Science.
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