Comment transformer vos projets Data Science en impact business ?

Data Science

Le déploiement data science s’intensifie de jour en jour dans le monde de l’entreprise. De plus en plus d’entreprises l’intègrent dans leur mode de fonctionnement, et ce, à la fois dans un objectif d’augmentation de performances et de compétitivité.

La data science

L’ère du numérique a ouvert la voie à de nouveaux horizons, et entre autres à de nouvelles façons de concevoir l’organisation des entreprises, notamment par l’industrialisation des données. La science des données est une matière qui a pour vocation d’exploiter les données digitales. Elle fait appel à des domaines aussi variés que les mathématiques, les statistiques, les programmes informatiques ou encore l’analyse de données. Les entreprises, du fait de l’activité considérable qu’elles génèrent, disposent d’une grande quantité de données dans leurs systèmes informatiques. Celles-ci peuvent provenir de sources de plus en plus diverses, et sont sans cesse en augmentation. Cela dit, pour effectuer la transformation de ces données en impact business, les entreprises doivent bénéficier d’une équipe compétente et d’outils performants.

Exploitation de la data pour l’impact business

Dans l’étape de la transformation numérique, le data scientist joue donc un rôle de premier ordre. C’est à lui qu’incombe en effet la responsabilité de procéder à l’analyse de la data des entreprises, grâce à ses compétences spécifiques. Ses travaux ont pour ambition d’assister les entreprises dans leurs prises de décisions, de les rendre plus compétitives et de permettre l’optimisation de leurs opérations internes. Une fois la phase d’analyse effectuée, il communique ses conclusions aux équipes dirigeantes, qui auront alors l’opportunité d’en tirer le meilleur parti. La révolution numérique étant continuellement en marche, on a accès à des services toujours plus innovants, notamment le cloud data science. Ces produits de pointe permettent aux spécialistes de la data d’optimiser encore plus leur travail d’exploitation de données. De plus, pour le bon déroulement de leurs missions, ils peuvent compter sur le soutien des équipes devops data science. Ces équipes sont efficientes en particulier pour l’élaboration d’environnements propices à l’exploration et la visualisation des données. Le devops intervient également au moment de la phase de lancement de nouveaux concepts et participe à leur perfectionnement. En bénéficiant de retours plus rapides concernant les dysfonctionnements, ces derniers sont ainsi traités avec beaucoup plus d’efficacité. Les équipes devops s’illustrent aussi par leur capacité à répondre avec promptitude aux attentes exprimées par la clientèle.

Application de la science des données

La sécurité est un point sensible dans le domaine de la finance, et la cybercriminalité est une activité qui ne cesse de progresser et de s’adapter aux systèmes de protection. La data science est en mesure d’assurer ainsi une sécurité accrue par le biais de moyens d’authentification émergents. Par ailleurs, les établissements financiers disposent d’une myriade de supports pour échanger avec les clients et obtenir des informations les concernant. Ils peuvent, par la data science, avoir une meilleure connaissance et compréhension des besoins de leur clientèle.

La recherche et le développement en matière de produits pharmaceutiques sont des activités de grande complexité qui mettent en jeu de nombreuses disciplines. Il faut souvent des milliards d’essais, d’énormes dépenses financières et de temps pour faire aboutir les plus grandes découvertes. Le recours aux applications de la science des données et d’algorithmes simplifie et accélère ce processus. Une amélioration est ajoutée à chaque étape, du choix initial des composés médicamenteux au pronostic du taux de réussite en fonction des facteurs biologiques. En effet, grâce à ces algorithmes, il est possible de prédire comment le composé agira dans l’organisme. Pour ce faire, on utilise des modèles et des simulations mathématiques avancés en remplacement d’essais en laboratoire.