Le dictionnaire de la Data Science

Le 19/07/2022

Le "Dico de la Data" 

Ce n’est plus un secret, la data science présente un avantage considérable pour les entreprises aujourd’hui. Que ça soit pour la prise de décision ou encore pour la mise en place de stratégie. Cependant, pour réaliser et rentabiliser la valeur de la data science, les entreprises doivent intégrer un vocabulaire très spécifique, composé de termes pouvant parfois paraître nébuleux. 

Afin de mieux comprendre les différentes notions liées à la data science, nous vous proposons un “Dico de la Data” regroupant les termes à connaître absolument pour mieux comprendre ce phénomène révolutionnaire.

Les fondamentaux de la data

Data Science

La data science (Science des données) est une discipline qui permet de faire une exploration et une analyse de données brutes. La science des données est essentielle pour prédire et anticiper les problèmes pouvant survenir dans une entreprise.

Data Mining

Le data mining (ou exploration des données) est une partie de la data science qui désigne le processus d’analyse de volumes massifs de données sous différents angles. Ce processus peut être appliqué pour aider les entreprises à solutionner diverses problématiques. De nombreuses techniques peuvent être utilisées :

  • La segmentation : le processus qui consiste à découper le marché ciblé en groupes de clients potentiels aux besoins, aux attentes et aux comportements similaires.

  • Le scoring : le traitement statistique d’une base de données pour prédire le comportement d’un individu.

  • Le profiling : la technique d’analyse des données consommateurs pour adapter les offres aux différents profils.

  • Le géomarketing : la technique de marketing qui tient compte du contexte géographique pour analyser le comportement des individus.

Big Data

Traduit souvent par « données massives », le big data désigne l'ensemble des données numériques produites par l'utilisation des nouvelles technologies. Contrairement à la data science pour laquelle on ne définit pas de contrainte sur la quantité de données, le Big Data consiste à traiter et exploiter une grande quantité de données.

Ils donnent du sens à vos données !

Data Scientist

La mission principale du data scientist est d’élaborer des stratégies d’analyse de données. Il doit avoir une maîtrise de la programmation, de la modélisation d’algorithmes et du traitement des grands volumes de données. C'est lui qui saura déterminer les bonnes procédures et les meilleures techniques d'approche et d'analyse pour chaque type de données.

Data Visualisation

Le data scientist a souvent la nécessité de partager le résultat de ses explorations de données ou de sa modélisation. C'est là que la data visualisation intervient. Elle permet de rendre les données compréhensibles grâce à des représentations visuelles, pour ensuite prendre les décisions appropriées. Il existe des possibilités de visualisation des données très avancées aujourd’hui tel que le dashboard (tableau de bord).

L’IA, le machine Learning et le BI pour exploiter au mieux ses Big Data

IA (l'intelligence artificielle)

L'intelligence artificielle vise à simuler l'intelligence humaine : la compréhension, la perception et la prise de décision. Avec l'I.A, le marketing atteint un niveau d’observation que l’œil humain ne peut avoir.

De plus en plus d'entreprises, quel que soit leur secteur d'activité, adoptent facilement l’intelligence artificielle dans leurs organisations. Par exemple, ce phénomène, couplé à l’automatisation, permet de réaliser autant de versions d’emails qu’il y a de clients. Une chose qui améliore votre taux d’ouverture, votre taux de clic et donc votre retour sur investissement.

Machine Learning

Le machine learning quant à lui, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet à la machine d’apprendre par elle-même au fur et à mesure qu’on lui fournit les données. Il permet donc d’être beaucoup plus réactif et de gagner en performance en automatisant certaines tâches. Pour développer son apprentissage, la machine doit être programmée à l’aide d’algorithmes.

  • Algorithme : C'est l'ensemble de règles indiquant à l’ordinateur comment effectuer une tâche. Ils sont écrits à l’aide d’un langage de programmation.

BI (Business Intelligence)

La Business Intelligence (ou informatique décisionnelle) désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données. Ces données sont extraites périodiquement de sources internes ou externes, pour ensuite être restructurées, enrichies, agrégées et reformatées.

La BI soutient la prise de décision des verticales métiers, commerciale, marketing, finance. La Business Intelligence rassemble de nombreuses applications d’analyse de données mais également des logiciels de Data visualisation.

Si vous débutez dans le domaine de la Data, nous espérons que ce glossaire vous servira de référence rapide lorsque vous travaillerez sur vos projets. Vous souhaitez plus de précisions ? Nos experts en Data Marketing et Data Science sont là pour vous accompagner.