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Datascience et explosion du nombre de données

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On ne peut pas parler de datascience sans évoquer le Big Data, et inversement désormais : il est difficile de parler du nombre important de données en circulation sans penser à toutes les techniques utilisées pour les étudier. Aujourd'hui, l'un des termes les plus utilisés est la datascience, qui se révèle très utile à toutes les structures qui l'utilisent. Lorsque l'on souhaite effectuer certaines prévisions pour l'avenir et s'assurer de la pérennité de la santé d'une organisation, on peut avoir recours à certaines techniques, notamment celles qui s’appuient sur les données.

 

Pour accompagner toutes ces évolutions, de nouveaux métiers spécialisés dans ces domaines sont apparus, par exemple celui de data scientist. En effet, il a fallu trouver et former des personnes qui puissent à l'avenir comprendre comment fonctionne le traitement des données, et être capables de superviser ces opérations. Celui-ci est alors considéré comme véritable expert dans son domaine, et pourra lancer toutes les études qu'une organisation souhaite, et l'aider, de cette manière, à interpréter les résultats obtenus. En d'autres termes, l'individu concerné va s'appuyer sur des méthodes bien spécifiques pour trier les informations dont il dispose, les traiter, et en faire ressortir des renseignements fiables sur lesquels la société pourra se baser pour mieux comprendre certains faits et mieux se positionner par la suite.

 

Les origines de la datascience

 

Pour mieux assimiler la datascience, il faut tout d'abord bien comprendre ses origines : cette technique est née, comme de nombreuses autres, suite à un grand flot d'informations à la fois créé par des individus, puis collecté par d'autres. Mais ce n'est pas tout, ce type de processus est également le résultat d'années passées à se développer d'un point de vue scientifique, informatique, mais également numérique : cela a donné naissance à des algorithmes toujours plus perfectionnés et puissants, qui ont ainsi pu faire naître la datascience et toutes les autres techniques que les structures utilisent aujourd'hui.

 

Enfin, la performance accrue des ordinateurs représente également l'un des facteurs ayant permis la création de ce type de technique pour traiter les données, puisque ces machines peuvent étudier et stocker rapidement des données, tout en réalisant rapidement des calculs poussés que l'être humain parviendrait difficilement à effectuer.

 

Comment se servir de la datascience ?

 

Aujourd’hui, les organismes s'appuient ainsi beaucoup sur la datascience avant de se lancer dans leurs projets, puisque cela leur permet d'avancer avec sûreté. Mais comment cela fonctionne-t-il ? Il faut tout d'abord se doter d'un élément indispensable pour effectuer son analyse : avoir des données en stock. Sans données, impossible de travailler ! Ensuite, il faut également avoir un problème à résoudre : on ne peut pas fouiller des données sans savoir quoi chercher.

 

Enfin, il faut un professionnel, comme évoqué précédemment, qui sache comment tout mettre en marche afin de réaliser correctement cette étude. Une fois tous ces éléments réunis, il n'y a plus qu'à se lancer. Qu'une entreprise souhaite effectuer des prévisions au niveau de ses futures ventes, comprendre ou prévoir la réaction d'une cible, etc., elle peut avoir recours à la datascience pour tenter de répondre à ses questions.

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