Qu’est ce que la Data Science ?

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Le terme Data science est de plus en plus usité de nos jours dans le secteur de la technologie. Il faut dire qu’il regroupe plusieurs termes tels que le Big Data, la Machine Learning ou encore l’Intelligence Artificielle.

Qu’est-ce que la Data Science ?

En définition simple, ce concept qui signifie littéralement science des données, regroupe plusieurs méthodes et outils aidant à l’analyse d’un volume important de données. En effet, elle utilise des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes ainsi que des systèmes dans le but d’exploiter les données. Il faut dire que le cerveau humain n’est pas en mesure de stocker ou de traiter l’ensemble des informations existantes. Il faut donc recourir à la puissance des ordinateurs par exemple.

Par exemple, un ordinateur peut facilement et rapidement effectuer un calcul de la somme ou du produit de 1000.000 de lignes Excel. Ce qui serait pratiquement impossible pour un cerveau humain. C’est grâce à la data science qu’il est possible de connaître des tendances et de disposer d’informations qui pourront être utilisées par les entreprises. Un moyen pour ces dernières de mieux prendre des décisions et de créer des produits plus adaptés aux besoins des consommateurs.

Le processus de la data science

On peut dire que le processus servant à analyser les données est plus itératif que linéaire. De manière générale, un projet de modélisation de données s’établit comme suit :

  • Planifier : détailler un projet ainsi que les possibles résultats
  • Préparer : organiser l’environnement de travail en s’assurant que les data scientists ont les outils dont ils ont besoin
  • Ingérer : faire en sorte que les données soient disponibles dans l’environnement de travail
  • Explorer : procéder à l’analyse, à l’exploitation et à la visualisation des données
  • Modéliser : créer, former et valider des modèles pour que ces derniers fonctionnent normalement
  • Déployer : déployer des modèles en production.

Pour réaliser l’analyse de données, la data science a besoin de certains outils.

Quels sont les outils de la data science ?

En général la data science utilise plusieurs outils. Dans ce cadre, les blocs-notes open source sont assurément l’outil le plus utilisé. Ce sont des applications Web qui donnent la possibilité d’écrire et d’exécuter un code. Ils permettent également de voir des données ou encore, des résultats. Il existe plusieurs logiciels. Le fameux Excel peut être cités parmi les logiciels les plus utilisés.

Comment la data science transforme les entreprises ?

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En entreprise, les équipes de data science sont chargées d’exploiter les données dans le but d’améliorer les produits et les services que propose l’entité. Cela confère donc à cette dernière un avantage de taille par rapport à ses concurrents. Par exemple, certaines entreprises recueillent des données auprès des centres d’appel, les analysent dans le but de mieux fidéliser la clientèle. En somme son importance se remarque dans tous les domaines.

C’est la raison pour laquelle, nombreuses sont les entreprises qui voient la data science comme une priorité. Dans ce fait, elles investissent beaucoup de ressources dans le domaine. Une récente enquête réalisée auprès de responsables informatiques a permis de mieux jauger l’importance de la data science dans les entreprises. En effet, ces professionnelles estiment que des technologies comme les analytiques et la business intelligence ont un rôle fondamental dans le développement des activités de leurs entreprises respectives.

Le service Mesh : la clé de la data science

Le cloud fait aujourd’hui parti de la vie courante dans une entreprise. Pour les plus importantes d’entre elles, il est même géré par la data gouvernance de celle-ci. Mais cette dernière demande parfois de trop grands changements et réorganisations pour qu’elle puisse être mise en place sereinement et surtout sans porter atteinte au bon fonctionnement de l’entreprise elle-même. Alors faut-il renoncer pour autant à cette gouvernance ? Pas forcément et heureusement d’ailleurs. C’est pour vous aider dans cette tâche parfois complexe que le service mesh se développe de plus en plus. En effet, vous avez sans doute pu constater que le système d’information devient hélas, bien trop souvent hétérogène. De plus, il est souvent distribué par des micro-services rendant la gestion et l’interaction entre eux très complexes, voir même trop complexe pour de petites entreprises. C’est en ça que le service Mesh peut vous aider. Vous pourrez ainsi avoir un service unifié entre les différentes applications, distribuées par les cloud providers du marché.

Maintenant que vous avez compris l’avantage du service Mesh, vous vous demandez très certainement comment tout cela peut fonctionner. Il s’agit d’une plateforme qui vous permettra d’assurer un routage rapide de l’information, tout en assurant la fiabilité et la sécurisation des communications entre les diverses applications, via un principe de micro-service. Pour comprendre comment cela fonctionne, le service Mesh va attacher à chaque service, un petit agent : « le Sidecar Proxy ». Il est géré par ce qu’on appelle le « Control Plane ». Ce type de service est clairement amené à se développer et à faire partir de toute entreprise, qui utilise le cloud au quotidien. Vous pourrez même si vous en avez le besoin, combiner un service Mesh avec un système de gestion des API, nécessaire au bon fonctionnement de votre société. Vous gagnerez ainsi un temps bien précieux de nos jours.