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La data science combine plusieurs domaines, dont les statistiques, les méthodes scientifiques, l’intelligence artificielle (IA) et l’analyse des données, pour extraire de la valeur des données. Les personnes qui pratiquent la science des données sont appelées « data scientists » et combinent un éventail de compétences pour analyser les données collectées sur le web, les smartphones, les clients, les capteurs et d’autres sources afin d’en tirer des informations exploitables.
La data science englobe la préparation des données pour l’analyse, y compris le nettoyage, l’agrégation et la manipulation des données pour effectuer une analyse avancée des données. Les applications analytiques et les data scientists peuvent ensuite examiner les résultats pour découvrir des modèles et permettre aux chefs d’entreprise de tirer des conclusions éclairées.
La data science est l’un des domaines les plus passionnants à l’heure actuelle. Pourquoi a-t-il une telle importance ?
Parce que les entreprises possèdent un trésor de données. La technologie moderne a permis la création et le stockage de quantités croissantes d’informations, ce qui a fait exploser le volume de données. On estime que 90 % des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années. Par exemple, les utilisateurs de Facebook importent 10 millions de photos toutes les heures.
Mais ces données se trouvent souvent dans des bases de données et des lacs de données, sans être exploitées.
La richesse des données collectées et stockées par ces technologies peut apporter des avantages qui vont transformer les entreprises et les sociétés du monde entier, mais uniquement si nous pouvons les interpréter. C’est là qu’intervient la data science.
La data science révèle des tendances et fournit des informations que les entreprises peuvent utiliser pour prendre de meilleures décisions et créer des produits et des services plus innovants. Peut-être plus important encore, elle permet aux modèles de machine learning d’apprendre à partir de vastes quantités de données qui leur sont transmises, plutôt que de se fier principalement aux analystes métier pour voir ce qu’ils peuvent découvrir à partir des données.
Les données sont le fondement de l’innovation, mais leur valeur provient des informations que les data scientists peuvent puiser, puis exploiter.
Pour mieux comprendre la data science, et comment vous pouvez l’exploiter, il est tout aussi important de connaître d’autres notions liées à ce domaine, telles que l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning. Souvent, ces notions sont utilisées de manière interchangeable, mais des nuances existent.
Voici leurs définitions :
Les entreprises utilisent la data science pour améliorer les produits et services des entreprises et ainsi leur conférer un avantage concurrentiel. Les cas d’utilisation de la data science et du machine learning sont les suivants :
De nombreuses entreprises ont fait de la data science une priorité et investissent massivement dans ce domaine. Dans la récente enquête de Gartner auprès de plus de 3 000 responsables informatiques, les personnes interrogées ont classé l’analyse et l’intelligence métier comme la principale technologie différenciant leurs entreprises. Les responsables informatiques interrogés considèrent ces technologies comme les plus stratégiques pour leur entreprise et investissent en conséquence.
Le processus d’analyse et d’exploitation des données est itératif plutôt que linéaire, mais voici le cycle de vie de data science standard d’un projet de modélisation de données :
Planification : définir un projet et ses résultats potentiels.
Création d’un modèle de données : Les data scientists utilisent souvent diverses bibliothèques open source ou outils de base de données pour créer des modèles de machine learning. Souvent, les utilisateurs souhaitent que les API aident à l’ingestion de données, au profilage et à la visualisation des données ou à l’ingénierie des fonctionnalités. Ils ont alors besoin des bons outils ainsi que d’un accès aux bonnes données et à d’autres ressources, telles que la puissance de calcul.
Évaluation d’un modèle : Les data scientists doivent atteindre un degré élevé de précision pour leurs modèles pour pouvoir les déployer en toute confiance. L’évaluation d’un modèle génère généralement un ensemble complet d’indicateurs clés et de visualisations permettant de mesurer les performances du modèle par rapport aux nouvelles données, mais aussi de le classer au fil du temps afin d’obtenir un comportement optimal en production. L’évaluation du modèle va au-delà des performances brutes pour prendre en compte le comportement de référence attendu.
Explication de modèles : Expliquer la mécanique interne des résultats des modèles de machine learning n’a pas toujours été possible, mais cela devient de plus en plus important. Les data scientists veulent des explications automatiques de la pondération relative et de l’importance des facteurs qui entrent dans la génération d’une prédiction, ainsi que des explications au sujet des prédictions du modèle.
Déploiement d’un modèle : Intégrer un modèle de machine learning formé dans les bons systèmes est souvent un processus difficile et laborieux. Celui-ci peut être facilité en mettant en œuvre des modèles en tant qu’API évolutives et sécurisées, ou en utilisant des modèles de machine learning dans la base de données.
Surveillance de modèles : Malheureusement, le déploiement d’un modèle ne marque pas la fin du processus. Les modèles doivent toujours être surveillés après le déploiement, afin de s’assurer qu’ils fonctionnent correctement. Les données sur lesquelles le modèle a été formé peuvent ne plus être pertinentes pour les prévisions futures après un certain temps. Par exemple, dans la détection des fraudes, les criminels trouvent toujours de nouvelles façons de pirater les comptes.
La création, l’évaluation, le déploiement et la surveillance des modèles de machine learning peuvent constituer un processus complexe. C’est pourquoi le nombre d’outils de data science a connu un essor. Les data scientists utilisent de nombreux types d’outils, mais plus couramment les blocs-notes open source, qui sont des applications Web permettant d’écrire et d’exécuter du code, de visualiser des données et d’afficher les résultats, le tout dans le même environnement.
Jupyter, RStudio et Zeppelin font partie des logiciels les plus populaires. Les logiciels de bloc-notes sont très utiles pour effectuer des analyses, mais ils ont leurs limites lorsque les data scientists doivent travailler en équipe. Les plateformes de data science ont été développées pour résoudre ce problème.
Pour déterminer quel outil de data science vous convient, il est important de vous poser les questions suivantes : Quels types de langages vos data scientists utilisent-ils ? Quels types de méthodes de travail préfèrent-ils ? Quel type de sources de données utilisent-ils ?
Par exemple, certains utilisateurs préfèrent avoir un service indépendant de la source de données qui utilise des bibliothèques open source. D’autres préfèrent la vitesse des algorithmes de machine learning dans la base de données.
Dans la plupart des entreprises, les projets de data science sont généralement supervisés par trois types de personnes :
Chefs d’entreprise : Ces responsables travaillent avec l’équipe de data science pour définir le problème et élaborer une stratégie d’analyse. Ils peuvent être à la tête d’un secteur d’activité tel que le marketing, la finance ou la vente et diriger une équipe de data science. Ils travaillent en étroite collaboration avec le responsable informatique et de la data science pour veiller à la bonne livraison des projets.
Responsables informatiques : Les responsables informatiques senior sont responsables de l’infrastructure et de l’architecture qui soutiendront les opérations de data science. Ils surveillent en permanence les opérations et l’utilisation des ressources afin de s’assurer que les équipes de data science fonctionnent efficacement et en toute sécurité. Ils peuvent également être responsables de la création et de la mise à jour des environnements informatiques pour les équipes de data science.
Responsables de data science : Ces responsables supervisent l’équipe de data science et leur travail quotidien. Ils composent des équipes dont ils sont capables d’équilibrer le développement avec la planification et le suivi de projet.
Mais l’acteur le plus important de ce processus est le data scientist.
En tant que spécialité, la data science est récente. Elle est issue des domaines de l’analyse statistique et de l’extraction de données. Le Data Science Journal est apparu en 2002, publié par l’International Council for Science : Committee on Data for Science and Technology. En 2008, le titre de data scientist a fait son apparition et le domaine s’est rapidement développé. Depuis, il y a une pénurie de data scientists, même si de plus en plus de grandes écoles et d’universités proposent désormais des cursus en data science.
Un data scientist a pour mission d’élaborer des stratégies d’analyse des données, de préparer les données pour l’analyse, d’explorer, analyser et visualiser des données, de créer des modèles avec des données à l’aide de langages de programmation tels que Python et R, et de déployer ces modèles dans des applications.
Le data scientist ne travaille pas seul. En réalité, la data science est plus efficace lorsqu’une équipe y travaille. Outre un expert en données, cette équipe peut inclure un analyste commercial qui définit le problème, un ingénieur de données qui prépare les données et leur disponibilité, un architecte informatique qui supervise les processus et l’infrastructure sous-jacents, et un développeur d’application qui déploie les modèles ou résultats de l’analyse en applications et produits.
Malgré les promesses de la data science et les énormes investissements dans les équipes de ce domaine, de nombreuses entreprises n’exploitent pas le plein potentiel de leurs données. Dans leur course pour recruter des talents et créer des programmes de data science, certaines entreprises ont constaté des flux de travail en équipe inefficaces, avec différentes personnes utilisant différents outils et processus qui ne fonctionnent pas bien ensemble. Sans une gestion centralisée rigoureuse, l’investissement pourrait ne pas être à la mesure des attentes des cadres dirigeants.
Cet environnement chaotique présente de nombreux défis.
Les data scientists ne peuvent pas travailler efficacement. Les data scientists doivent souvent attendre qu’un administrateur informatique leur donne accès aux données et ressources dont ils ont besoin pour les analyser. Une fois cela fait, il arrive que l’équipe de data science traite les données à l’aide d’outils différents, voire incompatibles. Par exemple, un data scientist peut développer un modèle en utilisant le langage R, alors que l’application dans laquelle il sera utilisé est écrite dans un autre langage. C’est pourquoi le déploiement des modèles dans des applications pertinentes peut prendre des semaines, voire des mois.
Les développeurs d’applications n’ont pas de machine learning utilisable à leur disposition. Parfois, les modèles de machine learning reçus par les développeurs ne sont pas prêts à être déployés dans des applications. Avec des points d’accès potentiellement inflexibles, il est impossible de déployer les modèles dans tous les scénarios et l’évolutivité est laissée au développeur de l’application.
Les administrateurs informatiques consacrent trop de temps au support. En raison de la prolifération des outils open source, le nombre de logiciels que le service informatique doit prendre en charge ne cesse de s’allonger. Un data scientist en marketing, par exemple, est susceptible d’utiliser des outils différents de celui travaillant dans la finance. Les équipes peuvent également avoir des flux de travail différents, ce qui signifie que le service informatique doit continuellement recréer et mettre à jour les environnements.
Les chefs d’entreprise sont trop éloignés de la data science. Les flux de travail de la data science ne sont pas toujours intégrés aux processus et aux systèmes de prise de décision de l’entreprise, ce qui rend difficile pour les chefs d’entreprise de collaborer en connaissance de cause avec les data scientists. Sans une meilleure intégration, les chefs d’entreprise ont du mal à comprendre pourquoi il faut tant de temps pour passer du prototype à la production, et ils sont moins susceptibles de soutenir les investissements dans des projets qu’ils perçoivent comme trop lents.
De nombreuses entreprises ont compris que sans une plateforme intégrée, le travail de data science était inefficace, non sécurisé et difficile à faire évoluer. Cette prise de conscience a conduit à l’émergence de plateformes de data science. Il s’agit de plateformes logicielles autour desquelles se déroulent toutes les tâches de data science. Une plateforme bien conçue élimine bon nombre des problèmes liés à la mise en œuvre de la data science et aide les entreprises à transformer leurs données en informations exploitables plus rapidement et plus efficacement.
Avec une plateforme de machine learning centralisée, les data scientists peuvent travailler dans un environnement collaboratif en utilisant leurs outils open source préférés, car leur travail est synchronisé par un système de contrôle de version.
Une plateforme de data science réduit la redondance et encourage l’innovation en permettant aux équipes de partager le code, les résultats et les rapports. Elle élimine les goulots d’étranglement dans le flux de travail en simplifiant la gestion et en intégrant les bonnes pratiques.
En général, les meilleures plateformes de data science visent à :
Les plateformes de data science sont conçues pour la collaboration entre divers utilisateurs, notamment des data scientists spécialistes, des data scientists citoyens, des ingénieurs de données et des ingénieurs ou spécialistes du machine learning. Par exemple, une plateforme de data science peut permettre aux data scientists de déployer des modèles sous forme d’API, ce qui en facilite l’intégration dans les différentes applications. Les data scientists peuvent accéder aux outils, aux données et à l’infrastructure sans passer par le service informatique.
La demande pour des plateformes de data science a explosé sur le marché. Dans les faits, le marché des plateformes devrait croître à un taux annuel composé de plus de 39 % au cours des prochaines années et devrait atteindre 385 milliards de dollars d’ici 2025.
Si vous êtes prêt à explorer les atouts des plateformes de data science, vous devez prendre en compte certaines fonctionnalités essentielles :
Choisir une interface utilisateur basée sur un projet qui encourage la collaboration. La plateforme doit permettre aux collaborateurs de travailler ensemble sur un modèle, de la conception au développement final. Elle doit aussi permettre un libre accès aux données et ressources à chaque membre de l’équipe.
Prioriser l’intégration et la flexibilité. Assurez-vous que la plateforme prend en charge les outils open source les plus récents, ainsi que les fournisseurs de contrôle de version courants tels que GitHub, GitLab et Bitbucket, et propose une intégration étroite avec d’autres ressources.
Ajouter des fonctionnalités de niveau entreprise. Assurez-vous que la plateforme s’adapte à l’évolution de votre entreprise à mesure que votre équipe s’agrandit. La plateforme doit être hautement disponible, disposer de contrôles d’accès robustes et prendre en charge un grand nombre d’utilisateurs simultanés.
Faire de la data science un service en libre accès. Recherchez une plateforme qui simplifie l’informatique et l’ingénierie, et permet aux data scientists de créer des environnements instantanément, de suivre leur travail et de déployer facilement des modèles en production.
Faciliter le déploiement de modèles. Le déploiement et la mise en œuvre du modèle sont l’une des étapes les plus importantes du cycle de vie du machine learning, mais elles sont souvent ignorées. Assurez-vous que le service que vous choisissez facilite la mise en œuvre des modèles, qu’il s’agisse de fournir des API ou de garantir que les utilisateurs créent des modèles d’une manière qui permet une intégration facile.
Votre entreprise pourrait être prête pour adopter une plateforme de data science, si vous avez remarqué que :
Une plateforme de data science peut apporter une réelle valeur ajoutée à votre entreprise. La plateforme de data science d’Oracle comprend une large gamme de services qui offrent une expérience complète de bout en bout, conçue pour accélérer le déploiement de modèles et améliorer les résultats de la data science.