Science des données vs. analyse des données : analysons leurs différences

Bien que les termes « science des données » et « analyses des données » puissent être utilisés de manière interchangeable dans les conversations ou en ligne, ils font référence à deux concepts distincts. La science des données est un domaine d’expertise qui combine de nombreuses disciplines telles que les mathématiques, l’informatique, l’ingénierie logicielle et les statistiques. Il se concentre sur la collecte de données et la gestion de données structurées et non structurées à grande échelle pour diverses applications universitaires et commerciales. À l’inverse, l’analyse des données consiste à examiner les jeux de données pour en extraire de la valeur et trouver des réponses à des questions spécifiques. Découvrons plus en détails la science des données et l’analyse des données.

La science des données doit être perçue comme un ensemble qui couvre un large éventail de tâches effectuées pour trouver des modèles dans de grands jeux de données, structurer les données à utiliser, entraîner des modèles de machine learning et développer des applications d’intelligence artificielle (IA). L’analyse de données est une tâche qui relève du domaine de la science des données et qui consiste à interroger, interpréter et visualiser des jeux de données. Les data scientists effectuent souvent des tâches d’analyse de données pour comprendre un jeu de données ou évaluer les résultats.

Les utilisateurs professionnels effectueront également des analyses de données au sein des plateformes de Business Intelligence (BI) pour obtenir des informations sur les conditions actuelles du marché ou les résultats probables de la prise de décision. De nombreuses fonctions d’analyse des données, telles que les prédictions, reposent sur des algorithmes et des modèles de machine learning développés par des data scientists. En d’autres termes, bien que les deux concepts ne soient pas les mêmes, ils sont fortement liés.

En tant que domaine d’expertise, la science des données est beaucoup plus large en portée que l’analytique et est considérée comme son propre parcours professionnel. Ceux qui travaillent dans le domaine de la science des données sont appelés data scientists. Ces professionnels construisent des modèles statistiques, développent des algorithmes, entraînent des modèles de machine learning et créent des cadres des exigences pour :

• Prévoir les résultats à court et à long terme
• Résoudre les problèmes métier
• Identifier les opportunités
• Soutenir une stratégie métier
• Automatiser les tâches et les processus
• Plateformes Power BI

Dans le monde de la technologie, les emplois en science des données sont actuellement en demande dans de nombreux secteurs et entreprises. Pour poursuivre une carrière en science des données, vous devez acquérir une compréhension approfondie et une connaissance approfondie du machine learning et de l’IA. Vos compétences doivent inclure la capacité à écrire dans les langages de programmation Python, SAS, R et Scala. Vous devez également avoir une expérience de travail sur les plateformes de big data comme Hadoop ou Apache Spark. En outre, la science des données nécessite une expérience dans le codage de base de données SQL et une capacité à travailler avec des données non structurées de différents types, telles que la vidéo, l’audio, les images et le texte.

Les data scientists effectuent généralement des analyses de données lors de la collecte, du nettoyage et de l’évaluation des données. En analysant les jeux de données, les data scientists peuvent mieux comprendre leur utilisation potentielle dans un algorithme ou un modèle de machine learning. Les data scientists travaillent également en étroite collaboration avec les ingénieurs de données, qui sont responsables de la création des pipelines de données qui fournissent aux data scientists les données dont leurs modèles ont besoin, ainsi que des pipelines sur lesquels les modèles s’appuient pour une production à grande échelle.

La science des données est itérative, ce qui signifie que les data scientists forment des hypothèses et expérimentent pour voir si un résultat souhaité peut être atteint en utilisant les données disponibles. Ce processus itératif est connu sous le nom de cycle de vie de la science des données et comprend généralement sept phases :

1. Identifier une opportunité ou un problème
2. Le data mining (extraction de données pertinentes à partir de grands jeux de données)
3. Nettoyage des données (suppression des doublons, correction des erreurs, etc.)
4. Exploration de données (analyse et compréhension des données)
5. Ingénierie de fonctionnalité (en utilisant les connaissances du domaine pour extraire des détails à partir des données)
6. Modélisation prédictive (en utilisant les données pour prédire les résultats et comportements futurs)
7. Visualisation des données (représentant des points de données à l’aide d’outils graphiques tels que des graphiques ou des animations)

L’analyse des données consiste à contextualiser un jeu de données tel qu’il existe actuellement afin de permettre une prise de décision plus éclairée. L’efficacité et l’efficience avec lesquelles une organisation peut procéder à l’analyse des données sont déterminées par sa stratégie et son architecture de données, qui permettent à une organisation, à ses utilisateurs et à ses applications d’accéder à différents types de données, quel que soit l’endroit où elles se trouvent. Il est particulièrement important de disposer de la bonne stratégie et de la bonne architecture de données pour une organisation qui prévoit d’utiliser l’automatisation et l’IA pour ses analyses de données.

Analyse prédictive : l’analyse prédictive permet d’identifier les tendances, les corrélations et les causes au sein d’un ou de plusieurs jeux de données. Par exemple, les détaillants peuvent prédire quels magasins sont les plus susceptibles de vendre un type de produit particulier. Les systèmes de santé peuvent également prévoir les régions qui connaîtront une hausse des cas de grippe ou d’autres infections.

Analyse prescriptive : l’analyse prescriptive permet de prédire les résultats probables et de formuler des recommandations en matière de décisions. Un ingénieur électricien peut utiliser l’analyse prescriptive pour concevoir et tester numériquement divers systèmes électriques afin de voir la production d’énergie attendue et de prédire la durée de vie finale des composants du système.

Diagnostic analytique : un diagnostic analytique aide à identifier la raison pour laquelle un événement s’est produit. Les fabricants peuvent analyser un composant défaillant sur une chaîne d’assemblage et déterminer la raison de sa défaillance.

Analyse descriptive : l’analyse descriptive permet d’évaluer les quantités et les qualités d’un jeu de données. Un fournisseur de streaming de contenu utilise souvent l’analytique pour comprendre combien d’abonnés il a perdus ou gagnés sur une période donnée et quels contenus sont regardés.

Les décideurs métier peuvent effectuer des analyses de données pour obtenir des informations exploitables concernant les ventes, le marketing, le développement de produits et d’autres facteurs métier. Les data scientists s’appuient également sur l’analyse des données pour comprendre les jeux de données et développer des algorithmes et des modèles de machine learning qui profitent à la recherche ou améliorent les performances de l’entreprise.

Pratiquement n’importe quelle partie prenante, quelle que soit sa discipline, peut analyser les données. Par exemple, les analystes métier peuvent utiliser des tableaux de bord de BI pour effectuer des analyses métier approfondies et visualiser les indicateurs de performance clés compilés à partir de jeux de données pertinents. Ils peuvent également utiliser des outils comme Excel pour trier, calculer et visualiser les données. Cependant, de nombreuses entreprises emploient des analystes de données professionnels dédiés à la manipulation des données et à l’interprétation des résultats pour répondre à des questions spécifiques qui demandent beaucoup de temps et d’attention. Voici quelques cas d’utilisation généraux pour un analyste de données à temps plein :

• Comprendre pourquoi une campagne marketing d’entreprise n’a pas atteint ses objectifs
• Explorer les raisons pour lesquelles une entreprise de santé connaît un taux de rotation élevé des employés
• Aider des auditeurs juridiques à comprendre les comportements financiers d’une entreprise

Les analystes de données s’appuient sur un éventail de compétences en analyse et en programmation, ainsi que sur des solutions spécialisées qui incluent :

• Logiciel d’analyse statistique
• Systèmes de gestion de bases de données (SGBD)
• Plateformes de BI
• Outils de visualisation des données et d’aide à la modélisation de données tels que QlikView, D3.js et Tableau

La pratique de la science des données n’est pas sans poser de problèmes. Il peut y avoir des données fragmentées, une pénurie de compétences en science des données et des normes informatiques rigides pour la formation et le déploiement. Il peut également être difficile d’opérationnaliser des modèles d’analyses de données.

Le portefeuille de produits de science des données et de cycle de vie de l’IA d’IBM repose sur notre engagement de longue date en faveur des technologies open source. Elle comprend une gamme de capacités qui permettent aux entreprises de déverrouiller la valeur de leurs données de manière inédite. À titre d’exemple, watsonx est un portefeuille de produits d’IA qui accélère l’impact de l’IA générative dans les workflows pour stimuler la productivité.

watsonx dispose de trois composants puissants : le studio watsonx.ai pour les nouveaux modèles de fondation, IA générative et machine learning, le magasin watsonx.data pour la flexibilité d’un data lake et le performance d’un entrepôt de données et les outils watsonx.governance, pour permettre un workflow IA à la fois responsable, transparent et explicable.

Ainsi, watsonx offre aux organisations la possibilité de :

1. Entraîner, régler et déployer l’IA dans l’ensemble de l’entreprise avec watsonx.ai
2. Faire évoluer vos charges de travail d’IA n’importe où, pour toutes vos données, avec watsonx.data
3. favoriser des flux de données et d’IA responsables, transparents et explicables avec watsonx.governance.