Dans un monde de plus en plus digital, les entreprises sont obligées de récolter et de traiter quotidiennement une importante masse de données afin de pouvoir résoudre leurs éventuels problèmes et ainsi renforcer leur compétitivité. C’est dans ce contexte que la Data Science, autrement dit la science des données, trouve tout son intérêt. Plus simplement, cette dernière permet à une entreprise d’analyser et d’exploiter des données brutes et de les transformer en informations très utiles pour résoudre des problèmes d’entreprises.

Objectifs de la Data Science

Collectées puis souvent cloisonnées au service et au SI qui leur correspondent au sein des entreprises, les données de marché, de ventes, d’activité commerciale, de marketing direct, de navigation web, et d’autres sont un capital stratégique qui doit être exploité.

La Data Science présente alors un fort intérêt pour les entreprises : détection d’opportunités, conception et introduction de nouveaux produits et services, choix d’implantation géographique, optimisation de la relation client, maîtrise des risques opérationnels, détection de fraude, ou encore sécurisation et recrutement sont par exemple des raisons valables pour utiliser la Data Science. Elle va permettre à l’entreprise concernée de prendre les bonnes décisions en fonction des résultats de collecte de ces données.

Pour illustrer cette Data Science, voici quelques exemples concrets comme les cas de Amazon ou de Netflix. Ce dernier utilise par exemple les données récoltées pour découvrir les schémas de visionnage des internautes et comprendre ce qui suscite ou non l’intérêt des utilisateurs. Une information qui est par la suite utilisée pour décider quelles séries produire en priorité. Target, quant à lui, identifie ses segments de clientèle et le comportement d’achat de ses utilisateurs pour être en mesure de s’adresser à de nouvelles audiences. Et pour ce qui est de Proctor & Gamble, il se fie aux 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 en chiffres, statistiques et programmes informatiques. Leur objectif : analyser ces données, leur donner du sens et permettre à l’entreprise de prendre les décisions nécessaires au vu des informations qui sont ressortis de ces données. Pour cela, ils conçoivent divers modèles et algorithmes afin de collecter, stocker et restituer ces précieuses données.

Le Data Scientist occupe une place importante au sein d’une organisation, car son travail d’analyse est partie prenante de la stratégie de cette dernière. Il peut ainsi dégager des tendances d’achat ou de consommation, déterminer ses attentes, établir un profil client… Ses objectifs sont multiples : traduire un problème de business en un problème mathématique au travers de statistiques, trouver des sources de données pertinentes, proposer des recommandations sur les BDD, concevoir des « entrepôts de données » ou encore évaluer, traiter et restituer les données dans le système d’informations cible.

Suite à l’émergence du Big Data il y a quelques années, ces spécialistes sont recrutés par les industries, les grandes entreprises, mais aussi par les commerces, les entreprises dans le secteur de la finance ou même par des organisations médicales ou paramédicales.

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