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4.12 : Encadré- Qu'est-ce que la science des données ?

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    Encadré : Qu'est-ce que la science des données ?

    La science des données utilise des données structurées et non structurées et utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des informations. Il commence par l'acquisition de données provenant de nombreuses sources telles que des serveurs Web, des journaux, des bases de données, des API (interface de programme d'application) et des référentiels en ligne. Une fois l'acquisition effectuée, les données doivent être nettoyées et les données du pipeline. Cela se fait en triant et en organisant les données pertinentes et utilisables ; c'est le processus de transformation. La modélisation des données vient ensuite ; l'objectif est de créer la meilleure modélisation qui réponde aux besoins de l'entreprise lors de l'utilisation des données. Cela peut être fait à l'aide de mesures, d'algorithmes et d'analyses. L'objectif est de passer à l'IA et à l'apprentissage en profondeur ou à l'apprentissage automatique. Un problème de science des données résout les problèmes de l'entreprise en utilisant

    • Données structurées : données qui se trouvent dans un champ fixe au sein d'un enregistrement ou d'un fichier. Il inclut les données contenues dans des bases de données relationnelles et des feuilles de calcul. Tels que :
      • Date
      • Heure
      • Données du recensement
      • « J'aime » sur Facebook
    • Données non structurées : informations qui ne sont pas organisées et ne possèdent pas de modèle prédéfini. Tels que :
      • Corps des e-mails
      • Des tweets
      • État de Facebook
      • Transcriptions vidéo

    Qu'est-ce que l'analyse des données ?

    L'analyse des données utilise les données brutes collectées lors de l'exploration de données et analyse les informations pour identifier les relations et les modèles afin de mieux comprendre les données lors de leur utilisation. Les entreprises utilisent ces analyses pour optimiser la résolution des problèmes et les aider à prendre des décisions. Ces informations sont utiles pour comprendre qui est votre consommateur et pour commercialiser votre entreprise ou votre produit. Tout cela est utile pour créer de l'efficacité et rationaliser les opérations. Les données collectées en permanence peuvent ensuite être ajustées en fonction de l'apparition de nouveaux critères. Les analyses de données actuelles sont plus approfondies, plus abondantes et extraites plus rapidement qu'auparavant. Les informations sont plus précises et détaillées, ce qui accélère la résolution des problèmes.

    Image d'un flux d'informations en chiffres et en lettres passant à l'infini sur fond noir

 Image de xresch de Pixabay
 cc-by-sa-2.0
 https://pixabay.com/illustrations/analytics-information-innovation-3088958/
    Figure\(\PageIndex{1}\) : Informations analytiques. L'image de xresch de Pixabay est sous licence CC BY-SA 2.0

    Intelligence d'affaires et analyse commerciale

    Il s'agit désormais d'une nouvelle tendance. Avec des outils tels que l'entreposage et l'exploration de données à leur disposition, les entreprises apprennent à utiliser les informations à leur avantage. Le terme business intelligence est utilisé pour décrire la manière dont les entreprises utilisent les données qu'elles collectent et les analysent afin d'obtenir un avantage concurrentiel. Outre l'utilisation des données de leurs bases de données internes, les entreprises achètent souvent des informations auprès de courtiers en données afin de comprendre la situation globale de leur secteur d'activité. L'analyse commerciale est le terme utilisé pour décrire les données internes de l'entreprise afin d'améliorer les processus et les pratiques commerciales.