La gestion de data science, comment ça marche ?

data science

Publié le : 10 mars 20214 mins de lecture

L’ère du numérique nous permet aujourd’hui d’analyser des données quotidiennement. L’objectif est simple. Plus vous en savez sur chaque consommateur, mieux vous pouvez ajuster votre stratégie. Plus ce processus est optimisé, plus il en devient efficient. De fait, il en devient important de se pencher sur la gestion de la Data Science dans le but de faciliter l’insertion des modèles dans le traitement de ses données. Avant d’aller plus loin, voici un petit rappel concernant ce domaine. En français, on parle de science des données qui a pour objectif l’obtention de connaissances à partir d’ensemble de données. De nos jours, les données proviennent d’une multitude de sources comme des capteurs, des smartphones, ou encore des habitudes de navigation sur Internet et les réseaux sociaux.

Comment fonctionne cette technologie ?

Celle-ci est basée sur un croisement entre l’informatique et des domaines dits « purs » telles que les mathématiques et, notamment, les statistiques ou encore des algorithmes. Ces derniers sont d’ailleurs élaborés et entrainés à partir de datasets récupérés et nettoyés. Ce travail préparatoire permet ensuite d’obtenir les résultats les plus justes possibles. Que ce soit concernant l’analyse ou des prédictions. Les modèles qui en découlent permettent alors d’explorer de nouveaux jeux de données et de les analyser de manière plus automatisée. Diverses technologies telles que ryax.tech peuvent vous permettre d’industrialiser efficacement votre process afin d’en obtenir les meilleurs résultats. En effet, ces derniers mettent en avant un framework centralisé qui a l’avantage, contrairement aux multiples frameworks effectuant une tâche spécifique, de vous permettre d’avoir une démarche d’industrialisation efficace. Fini alors les nombreux systèmes nécessaires et les services différents ! Toutes ces étapes chronophages peuvent être réduites tout comme les dépenses qui y étaient associées.

Comment se passe l’intégration des modèles dans son processus ?

Cette intégration se base sur 3 aspects : la réussite du déploiement et de l’automatisation, l’observation facilitée et la possibilité d’évoluer vers de nouvelles approches, nouveaux traitements, ou encore de nouvelles structures rapidement. Le travail d’intégration peut se faire soit via un framework dédié, soit un processus de travail spécifique ou la mise en place d’une méthodologie particulière. Autrement dit, il est possible de mettre en place aussi bien une approche interne liée à chaque entreprise que de se tourner vers une solution externe.

Quel est le meilleur choix ?

Cela dépend de votre objectif, des connaissances déjà acquises au sein de votre équipe, mais aussi de la facilité à implémenter une optimisation de processus au sein de votre entreprise sans que celui-ci ne devienne trop lourd à gérer ensuite. Vous souhaitez avoir une vision d’ensemble sans passer par moult frameworks ? Optez pour un framework centralisé. Vous souhaitez avoir la main mise en profondeur sur l’ensemble du processus ? Il vous faudra alors envisager un développement interne via une équipe compétente en la matière.

Une affaire d’efficacité

Comme tout domaine, l’essentiel ici est de savoir quel est le meilleur choix pour optimiser avec efficacité son processus d’analyse de données. L’analyse des données s’est, en grande partie, construite via un nombre conséquent d’outils. Par exemple, plusieurs frameworks existent actuellement, car ils ont été créé pour répondre à un besoin. Néanmoins, dorénavant, il existe des méthodes plus optimisées sur lesquelles il est possible de se pencher directement. Cela dans le but de pouvoir exploiter intelligemment ses données, aussi bien à l’instant T que dans le futur.


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