La montée en puissance de la Data Science en 2024 : Perspectives et Répercussions

Les responsabilités associées au rôle de « Data Scientist » peuvent considérablement fluctuer selon le type d’entreprise (start-up, scale-up, grande entreprise) concernée. L’essence même de la data science réside dans la capacité à extraire des informations précieuses et stratégiques à partir des données disponibles.

Présentation et spécificités de la data science

La data science, connue également sous le nom de science des données, représente une discipline pratique qui fusionne diverses méthodes et expertises provenant de domaines variés tels que les mathématiques, les statistiques et l’informatique, notamment la programmation. Depuis le début du nouveau millénaire, la data science s’est affirmée comme une discipline autonome.

Des formations spécifiques sont disponibles pour ceux désirant se spécialiser dans ce domaine. Les professionnels œuvrant dans ce secteur sont souvent désignés sous le terme de data scientists ou scientifiques des données. Qu’il s’agisse d’un mathématicien, d’un informaticien, d’un programmeur, d’un physicien, d’un économiste d’entreprise ou d’un statisticien, tout individu peut devenir un data scientist en acquérant les compétences spécifiques requises dans le domaine de la science des données.

La principale mission de la data science consiste à extraire des connaissances des données. Dans le cadre du Big Data, cette discipline est largement utilisée pour analyser d’énormes ensembles de données en employant des techniques telles que l’apprentissage automatique (machine learning) et l’intelligence artificielle (IA). La data science trouve des applications dans une multitude de secteurs industriels et de domaines spécialisés.

Finalités de la science data

Les objectifs de la data science se résument ainsi :

Créer des systèmes de recommandation personnalisés basés sur les données des clients, qu’il s’agisse de sites web ou de réseaux sociaux. Ces systèmes permettent une interaction en temps réel avec les clients, offrant des offres sur mesure et guidant les utilisateurs depuis la page d’accueil jusqu’au paiement.
Fournir un soutien à la prise de décision en utilisant des données, des faits et des mesures pour éclairer les décisions stratégiques des parties prenantes au sein d’une entreprise. Une exploitation efficace des données permet à toutes les parties impliquées de prendre des décisions plus éclairées.
Optimiser et automatiser les processus internes des entreprises afin d’améliorer leur efficacité et leur compétitivité, contribuant ainsi à la simplification des opérations et à la réduction des coûts.
Soutenir la gestion de l’entreprise en fournissant des analyses approfondies des données pertinentes, sur lesquelles les responsables peuvent baser leurs actions, en plus de l’aide à la prise de décision.
Développer des modèles prédictifs qui utilisent des données pour anticiper les événements futurs. Ces modèles mathématiques détectent les tendances significatives et sont ensuite appliqués aux données actuelles pour prédire les événements à venir ou recommander des actions pour des résultats optimaux.

Quelles utilisations pour la science des données ?

La science des données est un domaine pluridisciplinaire qui tire parti et applique une diversité de connaissances et de méthodes provenant de multiples domaines. Les mathématiques et les statistiques jouent un rôle central dans cette discipline, fournissant les bases nécessaires au data scientist pour évaluer, interpréter et prédire à partir des données disponibles. Dans le cadre de l’analyse prédictive, les statistiques inductives sont souvent utilisées conjointement avec d’autres méthodes statistiques pour anticiper les événements à venir.

Un autre ensemble de connaissances crucial dans le domaine de la science des données concerne les technologies de l’information et l’informatique. Les technologies de l’information offrent les processus et les systèmes techniques requis pour la collecte, l’agrégation, le stockage et l’analyse des données. Les éléments essentiels dans ce domaine comprennent les bases de données relationnelles, les langages de requête pour les bases de données structurées tels que SQL (Structured Query Language), ainsi que les langages de programmation et de script utilisés dans des outils tels que Python, et bien d’autres encore.

En plus des connaissances scientifiques spécifiques, la science des données nécessite également ce que l’on appelle la connaissance de l’entreprise (ou connaissance du domaine). Cette connaissance est essentielle pour comprendre les processus au sein d’une organisation spécifique ou dans un secteur d’activité donné. La connaissance du domaine peut englober des compétences commerciales telles que le marketing de produits et de services, la logistique, ou encore l’expertise médicale.

Science des données : Quelles professions et quelles applications ?

Les experts en science des données, principalement les scientifiques ou analystes de données, jouent un rôle crucial dans de nombreux domaines. Leur expertise est le fruit d’une formation spécialisée en informatique, mathématiques ou statistiques, souvent accompagnée de compétences en programmation, gestion de bases de données voire en physique.

Au-delà de leur maîtrise technique, les professionnels de la data science doivent également être capables de communiquer efficacement leurs modèles, les adaptant aux besoins de divers publics. En tant que conseillers ou consultants pour les entreprises, ils doivent posséder des compétences en communication et en présentation. Ils se distinguent des analystes de données par leur approche plus scientifique et rigoureuse, utilisant des méthodes avancées comme l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et des techniques sophistiquées d’analyse et de prédiction.

Les applications de la science des données sont vastes et couvrent des domaines comme la santé, la logistique, le commerce de détail en ligne et hors ligne, l’assurance, la finance, l’industrie et la fabrication. La science des données offre ainsi des perspectives quasiment illimitées là où d’importantes quantités de données sont générées et où des décisions doivent être prises en s’appuyant sur ces données.