Data science

La data science est un de ces mots à la mode du marketing dont tout le monde parle, mais dont la définition exacte nous échappe parfois.

La science des données est-elle la même que l’exploration des données ? Comment s’appellent les professionnels de la science des données, et quel est le rapport entre les grandes données et tous ces concepts ? Pour mettre les points sur les i et les barres sur les t, ne manquez pas ces définitions de la science des données et de son utilité pour les marques.

Qu’est-ce que la data science ?

Nous appelons « science des données » un ensemble d’outils qui permettent d’extraire des informations précieuses à partir de données brutes. C’est un domaine qui couvre de multiples disciplines, telles que les statistiques, les mathématiques ou la programmation, ainsi que la connaissance des affaires en général et du secteur auquel il s’applique en particulier.

Nous voyons donc que la science des données est une sorte de « concept global » qui englobe différents services et processus. Examinons maintenant plus en détail certains termes connexes.

Extraction de données

Le data mining est le processus d’extraction de données, c’est-à-dire l’obtention d’informations potentiellement utiles là où il ne semblait y avoir que du chaos. En général, la première étape consiste à obtenir des données non structurées et, après avoir parcouru tout le processus, nous générons des informations utiles pour la marque.

Les principales phases de ce processus sont les suivantes :

Collecte de données.

L’objectif de cette phase est d’obtenir toutes les informations stockées dans une base de données. Pour ce faire, nous disposons de différentes méthodes, telles que la collecte de données à partir d’appareils (Internet des objets), le suivi du web, la génération de formulaires, les requêtes à l’API … et un très long etcetera.

Prétraitement.

Une fois les données obtenues, nous devons les préparer pour qu’elles soient analysables. C’est là qu’entrent en jeu les techniques de la science des données telles que la discrétion variable, la réduction de la dimension, la normalisation ou la quantification.

Formation aux algorithmes.

Comme son nom l’indique, cette phase consiste à « former » l’algorithme d’apprentissage automatique en utilisant nos données. Peu à peu, l’algorithme « apprend » à traiter nos données de manière de plus en plus efficace pour obtenir les informations que nous recherchons.

Tests.

Dans la science des données, nous pouvons trouver de multiples algorithmes d’auto-apprentissage, et il n’existe a priori aucune solution infaillible pour savoir lequel est le mieux adapté à notre cas. C’est pourquoi les essais et les erreurs expérimentales sont essentiels pour aller de l’avant.

Visualisation et interprétation des données.

Enfin, nous devons présenter toutes les informations que nous avons obtenues d’une manière intuitive et qui nous permette de tirer des conclusions. Pour ce faire, nous utilisons des programmes spécialisés de visualisation de données.

Big data

Nous appelons « big data » la discipline qui travaille avec de grandes quantités de données, au point qu’il peut être nécessaire d’avoir plusieurs ordinateurs pour les traiter.

Normalement, les projets de science des données gèrent de grandes quantités de données, l’utilisation de ce terme est donc justifiée. De plus, il s’agit d’une tendance très prometteuse, car les informations que nous générons quotidiennement grâce à nos interactions avec les appareils et les systèmes se multiplient constamment.

Intelligence artificielle

Dans le contexte de l’exploration des données, on parle d’intelligence artificielle lorsque l’on applique des algorithmes d’apprentissage automatique, tels que les arbres de décision ou les réseaux de neurones. On pourrait dire que la science des données utilise l’intelligence artificielle, mais les applications de l’intelligence artificielle vont bien au-delà de la science des données.

En général, nous appelons intelligence artificielle l’ensemble des systèmes et des outils qui cherchent à simuler le raisonnement logique des humains. De là, on peut penser à une multitude d’applications de l’intelligence artificielle en marketing, des chatbots à l’optimisation de la publicité dans les réseaux sociaux.

Data scientist ou scientifique des données

Le data scientist est le professionnel chargé de concevoir les algorithmes à utiliser dans les processus d’exploration de données, ainsi que de les présenter de manière utile et facilement interprétable. Il doit donc avoir des connaissances approfondies en mathématiques et en informatique, mais aussi en affaires.

Normalement, le spécialiste des données travaille en étroite collaboration avec l’ingénieur en données, qui est responsable de toute la partie informatique des projets de science des données.

Étant donné l’essor de la science des données ces dernières années, il n’est pas surprenant que ces deux professions soient parmi les plus demandées actuellement. Comme il s’agit d’une discipline relativement nouvelle, il y a encore peu de professionnels spécialisés par rapport à la demande du marché, ce qui fait de ces professions une opportunité d’emploi extrêmement intéressante.

Les avantages de la data science pour les entreprises

La publicité dans les réseaux de recherche, les réseaux sociaux, l’analyse du trafic web, les réseaux d’affichage, les vidéos, les installations et les interactions avec les applications, les pages web, les CRM, les bases de données… dans le marketing actuel, nous sommes confrontés à beaucoup de données provenant de sources différentes, avec des volumes importants et arrivant à une vitesse de plus en plus élevée.

Analyser toutes ces données et en tirer une intelligence économique de haut niveau est l’un des grands défis des entreprises de marketing d’aujourd’hui. Et avec une bonne application de la science des données, nous pouvons obtenir des informations cruciales pour des marques telles que

• Prévoir le comportement futur des utilisateurs afin de prendre des décisions plus éclairées et de réduire les risques commerciaux.
• Détecter des anomalies telles que les cyberattaques ou les fraudes, en évitant des pertes pour l’entreprise qui peuvent être très importantes.
• Anticiper les besoins des utilisateurs pour envoyer des offres et des contenus hautement personnalisés et donc, avec de plus grandes possibilités de conversion (comme c’est déjà le cas avec des entreprises comme Netflix ou Amazon).
• Établir des modèles et des tendances qui nous permettent de concevoir de nouveaux produits avec de meilleures chances de succès.
• Et en général, atteindre des niveaux de segmentation du marketing et d’interaction avec les utilisateurs dont nous ne pouvions que rêver jusqu’à présent.