Introduction

En tant que fournisseur de premier plan de services liés aux données pour nos nombreux clients de premier plan et de premier ordre, nous devons parfois expliquer la différence entre nos diverses capacités liées aux données. Aptude réalise de nombreux projets de données de haut niveau, ce qui signifie que nous avons développé des capacités étendues et approfondies.

Si vous recherchez un retour sur investissement (ROI) clair de vos projets de données, il est important de savoir de quel type de projet de données vous avez réellement besoin pour obtenir les avantages souhaités. Presque tous les projets de science des données se traduiront par un retour sur investissement d'une certaine manière; cet avantage pourrait être dû à une diminution des erreurs grâce à des données plus claires ou à de meilleures dépenses marketing grâce à des données plus propres et plus précises. Ou même des économies de coûts grâce au routage et à la tarification en temps réel.

Cependant, pour profiter de ces avantages, il s'ensuit qu'en tant que chef d'entreprise et décideur, vous devez savoir ce que vous voulez réaliser en premier. Dans ce blog, nous délimiterons clairement les différentes activités de données dans lesquelles vous pourriez investir. Enfin, nous discuterons de la manière de déterminer laquelle de ces activités vous devez commencer pour votre prochain projet basé sur les données.

Le problème du regroupement de toutes les activités de données

Mais d'abord, quel est le problème de regrouper toutes les activités de données?

Les données sont des données, non?

Pas si vite.

Bien qu'il soit possible d'obtenir un retour sur investissement en accordant une attention particulière à la qualité et à la visualisation de vos données, afin d'obtenir des résultats optimaux, il est utile de savoir quel type de résultats vous voulez ... puis de travailler en arrière pour déterminer quelles activités de données pourraient vous y amener.

Disons, par exemple, que vous êtes une entreprise de transport qui souhaite mettre en œuvre un routage plus dynamique en utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Pour ce faire, votre équipe de données devra se coordonner avec plusieurs équipes de votre organisation pour coordonner et déterminer:

  • Vos processus de routage et de tarification actuels par rapport à votre état futur idéal
  • Processus d'état futur idéal de votre organisation utilisant des technologies basées sur les données
  • Vos règles de tarification et taux d'erreur actuels
  • Vos règles de routage et taux d'erreur
  • Le coût en temps perdu, en perte de productivité ou en perte de revenus en raison d'erreurs
  • Ensembles de données disponibles vs nécessaires
  • Sources de données actuelles et qualité
  • Les algorithmes nécessaires pour créer un routage et une tarification dynamiques
  • Les ensembles de données nécessaires pour implémenter et tester les algorithmes

Et ce n'est qu'une fraction de ce dont vous aurez besoin pour mettre en œuvre un tel projet.

Pour aller de l'avant avec ces tâches, pouvez-vous facilement déterminer si vous avez besoin d'équipes capables de faire quoi?

  • Ingénierie des données
  • L'analyse des données
  • Sciences des données
  • Predictive Analytics
  • AQ / Test

Dans ce blog, nous discuterons de chacun de ces éléments de la science des données afin que vous compreniez pourquoi les spécialistes d'un domaine ne sont pas interchangeables avec les spécialistes d'un autre.

Qu'est-ce que l'ingénierie des données

Le premier segment à explorer est l'ingénierie des données.

Chez Aptude, nous définissons l'ingénierie des données comme les capacités impliquées dans la préparation des données à l'utilisation par les analystes de données et les scientifiques des données. L'ingénierie des données implique:

  • Élaborer des stratégies et créer des «dictionnaires de données» qui peuvent devenir une référence pour ce que les données signifient, comment elles sont liées à d'autres données, leur utilisation et leur format
  • «Nettoyer» les données pour qu'elles puissent être standardisées entre les sources de données et fiables lorsqu'elles sont utilisées dans des visualisations et des algorithmes
  • Transformer les lacs de données en entrepôts de données
  • Importation de données à partir de sources non structurées et transformation des données dans un format structuré et standardisé
  • Création de «pipelines de données» qui consolide les données de plusieurs sources et les rend disponibles pour l'analyse et la visualisation des données

Les ingénieurs de données viennent avec une variété de titres de poste, tels que:

  • Hadoop Développeur
  • Développeur BI
  • Ingénieur de données quantitatives
  • Ingénieur de recherche
  • Architecte technique
  • Analyste Big Data
  • Architecte de solutions
  • Ingénieur Data Warehouse
  • Ingénieur logiciel Data Science
  • Développeur ETL
  • Architecte de données
  • Ingénieur en vision par ordinateur
  • Ingénieur en apprentissage automatique
  • Ingénieur Business Intelligence
  • Ingénieur Big Data
  • Spécialiste de la qualité des données

Chez Aptude, nos initiatives avancées de science des données telles que les projets d'apprentissage automatique, d'intelligence artificielle et d'analyse prédictive dépendent du travail de l'équipe d'ingénierie des données.

Qu'est-ce que l'analyse des données

L'analyse des données est le deuxième domaine de la science des données à explorer.

Chez Aptude, notre groupe d'analyse de données implique à la fois visualisation de données et véritable analyse de données. La visualisation des données est le processus de représentation des données dans un format visuel, comme vous pouvez le voir dans nos tableaux de bord:

La limite de la visualisation des données est qu'elle est aussi bonne que l'ensemble de données sur lequel les visualisations sont construites. L'analyse des données, en revanche, va plus loin que la visualisation des données: l'analyse des données examine les connexions entre et au sein des ensembles de données pour trouver des modèles.

Étant donné que les deux sont si similaires, le groupe Data Analytics comprend à la fois des tâches de recherche de modèles et de visualisation. Par exemple, nous avons un client qui s'appuie sur notre équipe de visualisation des données pour:

  • Rencontrer les parties prenantes pour entendre leurs besoins en matière de visualisation des données et de reporting et documenter la demande
  • Déterminer quels pipelines de données sont disponibles et si les pipelines existants pourraient répondre au besoin
  • Travailler avec l'équipe d'ingénierie des données pour créer de nouveaux pipelines au besoin
  • Traduire cette demande en un rapport et une visualisation standardisés qui peuvent être tirés à l'avenir

Et ce n'est qu'un cas d'utilisation pour notre équipe d'analyse de données hautement qualifiée.

Les emplois d'analyse de données se déclinent dans une variété de titres de poste, tels que:

  • Data Scientist
  • Analyste de données
  • Analyste de Business Intelligence
  • Spécialiste en intelligence d'affaires
  • Consultant en intelligence d'affaires
  • Analyste du renseignement
  • Consultant (analytique)
  • Développeur logiciel Big Data
  • Analyste quantitatif
  • Analyste marketing
  • Spécialistes de la logistique du transport

Chez Aptude, notre équipe d'analyse de données est une équipe rapide et hautement capable de transformer les données en visualisations et tableaux de bord hautement exploitables et faciles à comprendre à l'aide d'outils tels que Power BI et Tableau.

Qu'est-ce que la science des données

Le troisième domaine à explorer est la science des données.

La science des données est, selon Wikipédia, «Un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurelles et non structurées. La science des données est liée à l'exploration de données, à l'apprentissage automatique et au big data. »

Chez Aptude, notre équipe de science des données comprend des fonctionnalités telles que:

  • Développement d'algorithmes
  • machine Learning
  • Intelligence artificielle
  • Predictive Analytics
  • Big Data
  • Traitement du langage naturel
  • Données statistiques
  • Hadoop, Python et R

Par conséquent, nous pouvons vous aider avec toutes les initiatives de données avancées qui sont possibles une fois que vos données sont nettoyées, normalisées et placées dans des pipelines de données afin qu'elles puissent être utilisées.

Prenons l'exemple susmentionné d'une entreprise de transport souhaitant développer un routage dynamique et une tarification des charges: notre équipe de science des données est celle qui concevrait, développerait, implémenterait et optimiserait le résultat final aux côtés de l'équipe d'ingénierie des données.

Comment déterminer vos prochaines étapes

Bien qu'une vaste initiative de données inclue probablement toutes les capacités de données susmentionnées, ce n'est probablement pas par là que vous voudrez commencer.

Voici quelques questions à poser à votre équipe:

  • À quel point nos données sont-elles cloisonnées?
  • Dans quelle mesure nos données sont-elles propres?
  • Avons-nous un ensemble de données suffisamment grand pour l'initiative?
  • Avons-nous un cas d'utilisation clair?
  • Quelles parties du projet notre équipe interne peut-elle gérer maintenant?
  • Quel type de ROI recherchons-nous?
  • Savons-nous de quel domaine nous pourrions avoir besoin plus urgemment que d'autres?
  • Avons-nous vraiment juste besoin de visualisations avant d'essayer ML?

Si vous souhaitez qu'un expert vous aide à déterminer par où commencer et ce dont vous avez besoin en termes de données, de main-d'œuvre, d'outils et de budget, nous pouvons vous aider. Beaucoup de nos projets impliquent des initiatives liées aux données, d'autant plus que nous avons maintenant un centre d'excellence Python à Mexico, au Mexique.

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N'oubliez pas que si vous recherchez un retour sur investissement (ROI) clair de vos projets de données, il est important de savoir de quel type de projet de données vous avez réellement besoin pour obtenir les avantages souhaités. Presque tous les projets de science des données se traduiront par un retour sur investissement d'une certaine manière; cet avantage pourrait être dû à une diminution des erreurs grâce à des données plus claires ou à de meilleures dépenses marketing grâce à des données plus propres et plus précises.

Nous avons encapsulé les questions de ce blog dans une feuille de travail téléchargeable et imprimable pour que votre équipe puisse s'y référer. Remplissez le formulaire à droite pour réclamer votre copie gratuite.