La data science comme source de valeur pour les entreprises

 

Sans l’expertise des professionnels qui transforment les technologies en informations exploitables, les Big Data ne sont rien. Aujourd’hui, de plus en plus d’organisations ouvrent leurs portes aux big datas et en exploitent leur puissance, ce qui augmente la valeur d’un data scientist qui sait comment tirer des enseignements utiles de gigaoctets de données.

 

C’est devenu une vérité universelle que les entreprises modernes sont inondées de données. L’année dernière, McKinsey a estimé que les grandes initiatives en matière de données dans le système de santé américain « pourraient représenter 300 à 450 milliards de dollars de réduction des dépenses de santé, soit 12 à 17 % des 2,6 milliards de dollars initiaux des coûts de santé aux États-Unis ». D’un autre côté, on estime que les mauvaises données coûtent aux États-Unis environ 3 100 milliards de dollars par an.

 

Il devient de plus en plus évident que le traitement et l’analyse des données a une valeur énorme, et c’est là qu’un data scientist entre en scène. Beaucoup ont entendu dire que la science des données est une industrie sexy et que les datas scientists sont comme des super-héros des temps modernes, mais la plupart d’entre eux ne sont pas encore conscients de la valeur que représente la data science dans une organisation. Examinons les avantages de la science des données.

 

Que fait un Data Scientist ?

La plupart des data scientists dans l’industrie ont une formation et des connaissances avancées en statistiques, en mathématiques et en informatique. Leur expérience est un vaste horizon qui s’étend également à la visualisation des données, à l’exploration des données et à la gestion de l’information. Il est assez fréquent qu’ils aient une expérience préalable dans la conception d’infrastructures, l’informatique en nuage et l’entreposage de données.

 

Voici quelques avantages de la science des données dans le monde des affaires :

 

• Réduction des risques et de la fraude.

Les data scientists sont formés pour identifier les données qui se démarquent d’une manière ou d’une autre. Ils créent des méthodologies statistiques, de réseau, de chemin et de données importantes pour les modèles prédictifs de propension à la fraude et les utilisent pour créer des alertes qui permettent de réagir rapidement lorsque des données inhabituelles sont reconnues.

 

• Fournir des produits pertinents.

L’un des avantages de la science des données est que les organisations peuvent trouver quand et où leurs produits se vendent le mieux. Cela peut aider à fournir les bons produits au bon moment et aider les entreprises à développer de nouveaux produits pour répondre aux besoins de leurs clients.

 

• Expérience client personnalisée.

L’un des avantages les plus connus de la science des données est la capacité des équipes de vente et de marketing à comprendre leur public à un niveau très granulaire. Grâce à cette connaissance, une organisation peut créer les meilleures expériences client possibles.

 

 

L’intérêt de la data science pour les entreprises

 

• Donner à la direction et aux collaborateurs les moyens de prendre de meilleures décisions

Un data scientist expérimenté est susceptible d’être un conseiller de confiance et un partenaire stratégique pour la direction de l’organisation en s’assurant que le personnel maximise ses capacités analytiques. Un data scientist communique et démontre la valeur des données de l’institution pour faciliter l’amélioration des processus de prise de décision dans toute l’organisation, en mesurant, en suivant et en enregistrant les mesures de performance et d’autres informations.

 

• Orienter les actions en fonction des tendances – qui à leur tour aident à définir les objectifs

Un data scientist examine et explore les données de l’organisation, après quoi il recommande et prescrit certaines actions qui contribueront à améliorer les performances de l’institution, à mieux impliquer les clients et, en fin de compte, à accroître la rentabilité.

 

• Encourager le personnel à adopter les meilleures pratiques et à se concentrer sur les questions importantes

L’une des responsabilités d’un data scientist est de s’assurer que le personnel connaît et maîtrise bien le produit analytique de l’organisation. Il prépare le personnel à la réussite en démontrant l’utilisation efficace du système pour en extraire des informations et inciter à l’action. Une fois que le personnel a compris les capacités du produit, il peut se concentrer sur les principaux défis commerciaux.

 

• Identifier les opportunités

Au cours de leur interaction avec le système analytique actuel de l’organisation, les data scientists remettent en question les processus et les hypothèses existants afin de développer des méthodes et des algorithmes analytiques supplémentaires. Leur travail exige qu’ils améliorent continuellement et constamment la valeur qui est dérivée des données de l’organisation.

 

• Prise de décision à partir de données quantifiables

Avec l’arrivée des data scientists, la collecte et l’analyse de données provenant de différents canaux ont permis d’éviter de prendre des risques importants. Les data scientists créent des modèles à partir de données existantes qui simulent diverses actions potentielles. De cette façon, une organisation peut savoir quel chemin apportera les meilleurs résultats commerciaux.

 

• Tester les décisions

La moitié de la bataille consiste à prendre certaines décisions et à mettre en œuvre ces changements. L’autre moitié est de savoir comment ces décisions ont affecté l’organisation. C’est là qu’intervient un data scientist. Il est utile d’avoir quelqu’un qui peut mesurer les paramètres clés liés aux changements importants et quantifier leur succès.

 

• Identification et affinement des publics cibles

De Google Analytics aux enquêtes de clientèle, la plupart des entreprises disposent d’au moins une source de données sur les clients qui sont collectées. Mais si elles ne sont pas bien utilisées, par exemple pour identifier des données démographiques, ces données ne sont pas utiles. L’importance de la data science repose sur la capacité à prendre des données existantes qui ne sont pas nécessairement utiles en soi et à les combiner avec d’autres points de données pour générer des informations qu’une entreprise peut utiliser pour en savoir plus sur ses clients et son public.

 

Un data scientist peut aider à identifier les groupes clés avec précision, grâce à une analyse approfondie des sources de données disparates. Grâce à ces connaissances approfondies, les organisations peuvent adapter leurs services et leurs produits aux groupes de clients, et contribuer à l’augmentation des marges bénéficiaires.

 

• Recruter les bons talents pour l’organisation

Lire des CV toute la journée est une corvée quotidienne dans la vie d’un recruteur, mais cela change en raison de la masse des données. Avec la quantité d’informations disponibles sur les talents – par le biais des médias sociaux, des bases de données des entreprises et des sites web de recherche d’emploi – les data scientists peuvent se frayer un chemin à travers tous ces points de données pour trouver les candidats qui répondent le mieux aux besoins de l’organisation.

 

En exploitant la vaste quantité de données déjà disponibles, le traitement en interne des CV et des candidatures, et même les tests d’aptitude basés sur des données sophistiquées et les jeux, la data science peut aider votre équipe de recrutement à effectuer des sélections plus rapides et plus précises.

 

Conclusion

La data science peut apporter une valeur ajoutée à toute entreprise qui sait bien utiliser ses données. Qu’il s’agisse de statistiques et d’informations sur les flux de travail, de l’embauche de nouveaux candidats ou de l’aide apportée aux cadres supérieurs pour prendre des décisions plus éclairées, la data science est précieuse pour toute entreprise, quel que soit son secteur d’activité.