Comment optimiser le déploiement de la data science en entreprise ?

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Les données sont le carburant qui alimente toutes sortes de projets. C’est pour cela que de plus en plus d’entreprises choisissent des stratégies pilotées par les données, espérant profiter de leurs nouvelles technologies. Cependant, analyser une masse de données bruts est une opération très difficile et les entreprises ne sont souvent pas bien préparées.

Quelle est donc l’approche convenable pour optimiser son projet avec la data science ? Quels sont les éléments nécessaires aux changements et quelles sont les étapes de déploiement de projets data science ?

Les usages du data science pour les projets

La data science a des usages très nombreux. C’est pour cela qu’il est plus pratique de se fixer des objectifs : amélioration du service, automatisation des processus, prédiction des événements…

Pour l’automatisation des processus, une technique nommée « Robotic Process Automation » (RPA) est utilisée. Celle-ci permet le transfert des données tirées de plusieurs systèmes d’informations et les exploiter pour mettre à jours les bases de données d’une entreprise. Pour faciliter la comptabilité, l’RPA peut également contrôler les factures et les commandes de l’entreprise ainsi que d’analyser les contrats et les documents légaux pour en tirer les anomalies.

L’une des formes les plus connues de la data science est l’analyse des données. Celle-ci permet de traiter un gros volume d’informations (Big Data) pour arriver à une conclusion. Elle peut être très utiles pour l’identification des fraudes dans des systèmes de banque ou d’assurance. De plus, elle fournit à l’utilisateur des modèles précis sur ses potentiels clients lors des campagnes marketing et il est même possible d’automatiser le ciblage.

Les techniques avancées ont des options beaucoup plus avancées comme le Natural Language Processing (NLP) ou encore la reconnaissance d’image ou vocale.

Pour la prise de décision, il existe plusieurs techniques de data science qui mettent l’utilisateur en interaction avec une machine afin de fournir un service demandé ou bien récolter des informations utiles. Parmi ces techniques on trouve les moteurs de recommandation qui orientent l’utilisateur dans tous ses choix en se basant sur les données collectées sur lui. Il y a également les agents conversationnels (chabots) qui peuvent être sollicités tout le temps et qui sont capables de couvrir des services selon leur niveau d’intelligence.

Les étapes d’intégration des nouvelles technologies de data science

Les entreprises peuvent s’offrir plusieurs options pour optimiser le déploiement de la data science. La mise en place est toutefois confrontée à des obstacles.

Voici une liste qui résume le framework d’intégration des nouvelles technologies de data science pour son projet :

  • Se renseigner sur les technologies en cours.
  • Identification des cas d’usage du data science.
  • Évaluation des cas d’usage du data science.
  • Choisir une des options nécessaires pour l’optimisation.
  • Identifier les risques des technologies choisies.
  • Créer un portefeuille projet.
  • Lancement des prototypes.