La Data Science, outil d’amélioration de la performance

La Data Science, outil d’amélioration de la performance

La Data Science, ou science des données, utilise à la fois des techniques mathématiques (statistiques) et informatiques pour traiter des données. Il s’agit du terme général qui regroupe tous les outils utilisés par une entreprise pour analyser les données brutes recueillies pour les transformer en informations de valeur et ainsi améliorer la performance de l’entreprise. La science des données est une technique qui n’est apparue que très récemment. Avec les avancées technologiques en termes de numérique de ces dernières années, le volume de données circulant sur internet est devenu considérable, c’est pourquoi il est devenu indispensable de développer des outils et techniques permettant d’en faciliter le traitement. Aujourd’hui, les entreprises qui emploient la Data Science se constituent un réel avantage concurrentiel par rapport aux autres entreprises.

La Data Science, quels enjeux pour l’entreprise ?

La science des données a pour objectif principal de permettre la résolution de problèmes analytiques pour l’entreprise. Il s’agit donc de traiter les informations regroupées dans les data warehouses pour en générer de la valeur. Le nombre de contenus partagés sur internet est en constante augmentation et il est indispensable pour une entreprise d’avoir toujours un oeil sur les propos qui circulent, notamment lorsqu’il s’agit de maîtriser son image et sa réputation. Avec la Data Science, il est possible de traiter en temps réel les contenus publiés sur le web afin de pouvoir mettre en place les actions nécessaires à chaque situation. Pour rester compétitive face à ses concurrents, une entreprise a tout intérêt à employer la science des données si elle souhaite se montrer réactive.

Le travail du Data Scientist est donc d’utiliser toutes les techniques de traitement des données telles que le Data Mining, le Machine Learning ou encore les statistiques dans tous les domaines de l’entreprise et plus particulièrement celui du marketing et de la vente. Il va ainsi exploiter les informations pour en tirer des conclusions et des enseignements qui seront utiles à l’entreprise, comme par exemple la prédiction des ventes suivant différents facteurs ou les comportements d’achat d’un certain segment de clients.

Data Scientist, quelles compétences faut-il avoir ?

Le Data Scientist a un métier passionnant qui implique de hautes responsabilités, car son travail est crucial à la performance de l’entreprise. Pour prétendre à la profession de Data Scientist, il faut avoir certaines prédispositions aux statistiques et à l’informatique mais également de nombreuses compétences clés. Ainsi, la grande majorité des professionnels sont au moins diplômés d’un Master, voire d’un Doctorat. Comme énoncé précédemment, il est indispensable d’avoir suivi une formation en statistiques et en informatique, s’agissant d’un métier très technique. Le Data Scientist doit également maîtriser les outils analytiques et les langages de programmation pour pouvoir exploiter au maximum les logiciels de traitement des données. Il est enfin préférable de connaître les méthodes de Machine Learning, c’est pourquoi il est aussi nécessaire de pouvoir comprendre l’algèbre linéaire.

Il existe de nombreuses formations en France et dans le monde qui permettent de devenir Data Scientist. C’est un poste de haute importance pour l’entreprise et ces professionnels sont très recherchés et également très bien payés, bien qu’il soit encore difficile pour les entreprises de trouver des candidats suffisamment qualifiés. Dans les années à venir, il est probable que les tâches effectuées par les Data Scientist soient entièrement automatisées, ce qui augmenterait considérablement leur performance et ainsi celle des entreprises.

Lucile editor