La data science est une discipline qui permet de faire une exploration et une analyse de données brutes au sein d’une entreprise. Ce concept analytics est essentiel pour prédire et anticiper les problèmes pouvant survenir. Quels sont les objectifs de la science des données ? En quoi consiste le métier d’un data scientist ? Pourquoi un scientifique en science des données est de grande valeur pour une entreprise ? Découvrez les réponses à ces questions dans l’article suivant.
Définition de la data science
La data science ou la science des données est un concept qui allie data inférence et développement d’algorithmes et de technologies.
La science de données est une discipline qui permet de résoudre des problèmes analytiques complexes au sein d’une organisation.
Cela concerne les masses de données stockées dans les bases de données des entreprises. Cette analyse de données est exploitée par les entreprises afin de leur générer une valeur ajoutée.
Objectifs et résultats attendus de la science des données
La data science permet d’une part de faire une découverte d’insights dans les données et d’assurer la création d’un Data Product.
L’analyse approfondie de ces informations sur un plan granulaire, va permettre aux utilisateurs de comprendre et de mieux cerner les tendances et les comportements. L’analyse de la variation des tendances sera d’une aide précieuse dans le processus de prise de décision.
La création de Data Product se fait par l’intermédiaire d’algorithmes divers. Il peut s’agir par exemple d’un moteur de recommandation, se basant sur les données de chaque utilisateur. Les utilisateurs bénéficieront alors d’une recommandation personnalisée suivant leurs besoins.
Le métier de scientifique spécialisé en science de données
Le professionnel qualifié en science de données est appelé « data scientist ». C’est un métier à part entière qui requiert une grande expertise en mathématiques, en développement technologique et en business intelligence.
Les rôles et responsabilités des data scientists
Un data scientist ou un data analyst est un professionnel qui se charge des croisements de données d’une entreprise spécifique avec les données web.
Ce croisement de données va jouer un rôle important dans les prises de décisions stratégiques et opérationnelles au sein de l’organisation.
Il ne s’agit pas seulement d’un statisticien, le spécialiste en science de données assure :
- Une proposition de recommandations sur les données à modifier, externaliser ou internaliser ;
- Une conception des datawarehouse ;
- Une évaluation des données ;
- Un traitement et une restitution au niveau du système ciblé.
Les carrières les plus courantes en science des données
Les carrières les plus courantes dans le secteur de la data science sont les suivantes :
- Le data scientist ;
- Le chief data officer ;
- L’architecte big data ;
- Le Master data Manager ;
- Le Data miner ;
- Le Data analyst.
Il s’agit d’un métier très recherché dans le monde de la digitalisation, assurant une bonne perspective de carrière.
Les compétences essentielles en science de données
Pour exercer une profession d’analyste de données ou de scientifique en sciences de données, il est primordial d’avoir certaines compétences avancées en mathématiques.
Si les statistiques sont importantes, les algorithmes de machine-learning sont basés sur de l’algèbre linéaire, nécessitant une connaissance en maths.
Un bon data scientist devra également disposer d’une excellente compétence en créativité technologique, pour coder et créer des prototypes pouvant intégrer des données complexes.
5 façons pour un data scientist d’apporter de la valeur ajoutée à une entreprise
Avoir un data scientist au sein de son équipe va apporter une véritable valeur ajoutée pour une entreprise.
Prendre les meilleures décisions
Avec les volumes de données traités qui ne cessent d’augmenter dans les entreprises, un data scientist va assurer les prédictions nécessaires pour une action décisionnelle.
Orienter les actions suivant les tendances
L’analyse quantitative en marketing digital va permettre aux managers de mettre en place un plan d’action adapté à l’évolution du marché et aux tendances du moment.
Les stratégies mises en œuvre se focalisent sur les points à fort potentiel, pour un gain de temps énorme et un excellent retour sur investissement.
Identifier les opportunités
Avec chaque analyse réalisée, pas moyen de manquer les opportunités qui se présentent. Les outils informatiques seront efficaces et entièrement adaptés aux besoins.
Utiliser des éléments quantifiables et fondés pour les prises de décision
Une analyse statistique et stratégique doit toujours être mesurable et quantifiable pour connaitre l’impact réel des plans décisionnels au sein d’une organisation.
Un analyste des données sera le plus compétent en la matière pour sélectionner les données à analyser sans problème.
Identifier et affiner le public cible
La visualisation des données va améliorer la connaissance client afin d’améliorer les capacités relationnelles de l’entreprise.
Toutes les données exploitables vont faciliter l’identification et l’affinage des public cibles, pour un développement rapide de l’activité.
