La science des données et comment elle aide les entreprises à se développer

"Il y avait 5 exaoctets d'informations créées entre l'aube de la civilisation et 2003, mais cette quantité d'informations est maintenant créée tous les 2 jours . ” -Eric Schmidt, ex-PDG de Google.

Les organisations utilisent ces informations par le biais de chercheurs en information, c'est-à-dire des professionnels des données qui découvrent des opportunités de croissance pour les organisations à partir de vastes bases de données en révélant des informations telles que des modèles, des corrélations, des tendances du marché et les préférences des clients.

Les domaines des diverses industries de plongée louent la science des données pour les informations commerciales qu'elle révèle. L'utilisation des données en ligne a augmenté et a entraîné une phase où tous nos exercices fondamentaux sont effectués sur le Web - de la commande de nourriture et des achats aux informations sur les entreprises et les clients. La science des données est le domaine qui peut permettre aux organisations de révéler des données commerciales importantes telles que la compréhension du marché et de la concurrence et de les mettre sur la bonne voie.

Pensez-y comme ceci : vous êtes un utilisateur de Netflix pour la première fois, et après vous être connecté avec succès, une liste de films, d'émissions de télévision, de documentaires, etc. recommandés vous est présentée. Comment Netflix sait-il ce que vous aimeriez regarder ? C'est là que la science des données entre en scène. Alors, plongeons-y après avoir abordé les bases.

Science des données : de quoi s'agit-il ?

La science des données est une méthodologie progressivement tournée vers l'avenir. C'est un chemin exploratoire qui se concentre sur l'analyse des informations passées ou actuelles. Cette analyse lui a permis de prévoir les résultats futurs avec l'approche de faire des choix éclairés. La science des données aborde les questions ouvertes concernant le « quoi », le « comment » et le « pourquoi » de l'information. C'est un processus qui comprend les statistiques, la visualisation, l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique.

La science des données est la compréhension d'où les données sont collectées, ce qu'elles montrent et comment elles peuvent être transformées en quelque chose de précieux. Il identifie des modèles à partir d'énormes piles de données structurées et non structurées pour une entreprise. Il utilise des stratégies logiques, des procédures, des calculs et des cadres pour séparer les informations des données. Utiliser ces données pour faire de vrais choix est une pratique cruciale pour toute entreprise.

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Examinons le cycle de vie de la science des données :

1. Obtenir et comprendre les données

Avant de commencer un projet, il est essentiel de comprendre ses exigences de base, ses priorités et son budget. D'autres spécifications, y compris les ressources, la technologie et les données requises pour le projet, doivent également être prises en considération.

2. Traitement des données

Les données ne sont jamais propres. Par conséquent, la prochaine étape après l'obtention des données consiste à en extraire des informations utiles et vitales. Voici comment procéder :

• • • Nettoyage des données : révision des informations contradictoires en arrondissant la qualité des données manquantes et en soustrayant les données bruyantes.
    • Transformation des données : elle implique la standardisation, la transformation et l'assemblage de données via la méthode ETL (méthode Extract, Transform, and Load).
    • Réduction des données : Utilisation de différentes méthodologies pour réduire la taille des données en supprimant les valeurs aberrantes mais en gardant le résultat cohérent.
    • Intégration des données : régler les conflits dans les données et prendre en charge les éventuelles redondances.

3. Modélisation et planification

Après compréhension et nettoyage des données, les données authentiques sont sélectionnées en réduisant les dimensions aux caractéristiques requises pour la modélisation. Ensuite, vous devez déterminer la relation entre les variables des données sélectionnées et définir une base pour l'algorithme.

4. Interprétation des données

Après avoir modélisé les données, elles sont interprétées par des scientifiques des données qui découvrent ensuite des moyens d'utiliser ces données pour obtenir des informations importantes. Grâce à une analyse prédictive et prescriptive, les résultats sont orientés vers l'entreprise pour montrer des informations exploitables, puis présenter des rapports finaux, des codes et des briefings. Cela profite en explorant comment nous pouvons répéter ou obtenir une réponse positive et être sauvé d'une réponse négative.

5. Communication des résultats

Les compétences techniques ne sont pas la seule exigence ici, car vos résultats seront présentés à des personnes ayant moins de connaissances techniques. Vos données doivent être présentées de manière à ce que le public puisse les comprendre entièrement.

6. Prise de décision

Dans cette phase, les décisions commerciales sont prises en fonction des dernières découvertes et si des informations supplémentaires sont nécessaires ou non.

Comment la science des données peut-elle aider votre entreprise à se développer ?

Une approche scientifique systématisée qui prend des décisions appuyées par des données, des chiffres, des faits, des statistiques et de multiples algorithmes, peut fournir des solutions raisonnables et logiques. La science des données est un processus stratégique qui est bénéfique pour tout modèle d'entreprise. Cela aide non seulement dans le processus de prise de décision, mais le rend également plus efficace.

Il y a quelques années, RR Donnelly, une entreprise de communication marketing, a ouvert une division logistique pour expédier des documents imprimés aux consommateurs et aux entreprises. Le fonctionnement général était à peu près aligné cependant, des variables telles que la météo, la géographie, les conducteurs et les climats politiques ajoutaient des coûts supplémentaires aux services. La solution trouvée par RR Donnelly était dérivée de l'apprentissage automatique et de l'analyse. Ce concept a aidé à prédire les tarifs de transport pour une période d'une semaine et a atteint une précision de 99 %. « Le projet s'est rentabilisé en moins d'un an, et nous constatons toujours une croissance dans cette activité liée au fret », déclare Ken O'Brien, CIO.

Source : Google Image

Voici 7 façons d'utiliser la science des données pour développer votre entreprise :

1. Utilisation des données historiques

Les données historiques peuvent garantir que vous vous connectez avec les bons clients. Vous pouvez inspecter le comportement passé de vos clients et fabriquer des modèles prédictifs pour comprendre leurs actions futures.

Vous pouvez utiliser les données historiques pour déployer de meilleures décisions et actions. Vous pouvez comprendre et estimer le résultat de la décision prise par l'unité en étudiant les mesures prises dans le passé. De même, vous pouvez utiliser vos données historiques pour déterminer quelle structure Web sert le mieux vos clients et également déterminer les éléments que vous pouvez également prescrire à certains clients.

2. Créer de nouvelles ouvertures

Les scientifiques des données, tout en analysant les systèmes et processus actuels de l'organisation, recherchent des moyens de développer un processus plus significatif et systématique. Ils préparent des méthodes et des algorithmes supplémentaires visant à améliorer la valeur actuellement privée des données. Cela peut stimuler l'avancement et permettre l'amélioration de nouveaux produits/services et vous aider à découvrir de nouvelles opportunités pour votre organisation.

3. Un meilleur leadership avec des preuves perceptibles

Un data scientist assiste la direction en maximisant les compétences analytiques du personnel. Il/Elle recueille les données et les fournit aux employés, permettant aux entreprises de former une équipe dynamique et pointue. Les employés peuvent utiliser les données chaque fois que nécessaire et générer davantage de conversions grâce à l'expérience qu'ils ont acquise. Cela peut aider les organisations à parvenir à des conclusions étayées par des arguments quantitatifs, augmentant ainsi la possibilité d'obtenir des résultats idéaux et plus cohérents.

4. Caractérisez prudemment votre marché cible

Chaque organisation recueille des données sur les clients qui peuvent les aider à en savoir plus sur leur public et à comprendre leur comportement. Cela vous permettra de comprendre les besoins essentiels et les changements recherchés par le client et de modifier la croissance de votre entreprise en fonction de la convenance de votre public.

Les organisations peuvent utiliser d'autres ensembles de données en corrélation avec les ensembles de données client pour trouver différentes combinaisons qui fonctionnent pour leur entreprise. Par exemple : quel groupe d'âge est attiré par un produit particulier, puis lancez des promotions et des offres ciblant ce groupe d'âge.

5. Rendre votre produit plus pertinent

Comme indiqué précédemment, la science des données avec des données historiques peut aider à comparer vos produits avec ses concurrents. De cette façon, vous pouvez garder une longueur d'avance sur eux et mieux comprendre les besoins de votre public. Les données combinées à l'analyse aident les entreprises à rester compétitives et à comprendre les tendances et les changements du marché. Cela aide les organisations à livrer des produits avant que la demande ne commence ou n'augmente.

6. Recruter les bons talents

La science des données permet aux entreprises d'identifier les candidats susceptibles d'abandonner, ce qui peut économiser le coût de la formation d'un nouvel employé. Avec toutes les données collectées sur les réseaux sociaux, les sites de recherche d'emploi et les bases de données d'entreprise, les entreprises peuvent utiliser des stratégies de science des données pour rechercher le candidat le plus approprié. Cela pourrait aider les entreprises à choisir un candidat qui correspond à leur culture de bureau plutôt que d'embaucher quelqu'un qui excelle uniquement dans le milieu universitaire. Travailler de cette manière peut aider les entreprises à choisir le bon candidat.

7. Aide à créer un système basé sur les données

Avec l'arrivée de la science des données, elle a remplacé la prise de risques commerciaux haut de gamme, car elle aide à prendre des décisions éclairées. La création d'un environnement axé sur les données aide l'entreprise à progresser de manière plus systématique. En outre, cela les aide également à formuler un processus de prise de décision logique et éclairé.

Ce n'est pas seulement à l'équipe de science des données, mais aussi à l'organisation dans son ensemble de vraiment suivre les stratégies de données. Une fois que le personnel comprend les capacités du service, il peut se concentrer sur les défis commerciaux grâce à l'utilisation efficace des systèmes de données et des informations basées sur les données.

Conclusion

L'exécution de procédures de science des données tout au long de votre entreprise contribue à améliorer et à renforcer le leadership, le recrutement, la préparation, la publicité, et ce n'est que le début. La recherche de données peut inciter à s'installer sur des choix éclairés qui assurent le développement de votre organisation. Mettre de côté l'effort d'utiliser la science des données et trouver la preuve derrière votre exécution est un instrument que chaque entreprise devrait, pour la plupart, juger important.