Description
Les données produites par les compagnies sont des informations sensibles et confidentielles qui font l’objet d’une surveillance sévère et permanente de la part de l’expert données Oliver.
SIPOC
Voici le SIPOC (Supplier, Inputs, Process, Outputs, Customers) pour un expert en données dans une entreprise industrielle :
Supplier (Fournisseur) :
- L’équipe informatique de l’entreprise fournit l’accès aux bases de données et aux sources de données.
- Les fournisseurs externes peuvent fournir des données pertinentes pour l’entreprise.
Inputs (Entrées) :
- Données brutes provenant de différentes sources, telles que des bases de données internes et externes, des fichiers de données, des capteurs, etc.
- Exigences spécifiques des clients ou de l’entreprise pour la collecte et l’analyse de données.
Process (Processus) :
- Collecte de données à partir de différentes sources.
- Nettoyage et préparation des données pour l’analyse.
- Analyse de données en utilisant des techniques telles que l’apprentissage automatique et l’analyse de données statistiques.
- Interprétation des résultats de l’analyse de données pour fournir des informations et des recommandations utiles pour l’entreprise.
Outputs (Sorties) :
- Rapports et visualisations des résultats de l’analyse de données pour aider les décideurs à prendre des décisions éclairées.
- Recommandations pour améliorer les opérations, la qualité des produits et la satisfaction des clients.
Customers (Clients) :
- L’équipe de direction de l’entreprise pour prendre des décisions basées sur les données pour améliorer les opérations et la performance de l’entreprise.
- Les employés de l’entreprise pour comprendre les tendances et les insights des données pour améliorer leur travail.
- Les clients de l’entreprise pour améliorer la qualité des produits et des services offerts.
KPI pour un expert des données
Voici quelques exemples d’indicateurs clés (KPI) qui peuvent être pertinents pour un data scientist :
- Taux de précision des modèles : il s’agit du pourcentage de prédictions correctes par rapport au total de prédictions effectuées. Cet indicateur est particulièrement important pour les modèles de classification.
- Erreur quadratique moyenne (MSE) : il s’agit de la moyenne des erreurs de prédiction au carré. Cet indicateur est particulièrement utile pour les modèles de régression.
- Taux de conversion : il s’agit du pourcentage de personnes qui effectuent une action souhaitée (par exemple, acheter un produit) par rapport au total de personnes qui ont été exposées à une offre. Cet indicateur est souvent utilisé pour évaluer l’efficacité de campagnes de marketing.
- Taux de désabonnement : il s’agit du pourcentage de personnes qui se désabonnent d’un service ou d’une newsletter par rapport au total de personnes qui ont été exposées à l’offre. Cet indicateur peut être utilisé pour évaluer la satisfaction des clients.
- Taux de rétention : il s’agit du pourcentage de personnes qui continuent à utiliser un service ou à acheter un produit sur une période de temps donnée. Cet indicateur peut être utilisé pour évaluer la fidélisation des clients.
Il est important de noter que les indicateurs clés peuvent varier en fonction de l’entreprise et de son secteur d’activité. Il est donc important de définir les KPI pertinents pour chaque projet de data science en fonction des objectifs de l’entreprise et des enjeux en jeu.
Outils de BI
Principaux langages utilisés ?
Il existe plusieurs langages de programmation populaires pour l’analyse de données, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. Voici quelques exemples :
- Python : c’est un langage de programmation généraliste très populaire dans le monde de l’analyse de données. Il dispose de nombreuses bibliothèques et outils dédiés à l’analyse de données, comme NumPy, Pandas et Matplotlib. Il est facile à apprendre et à utiliser, et il permet de réaliser rapidement des analyses de données complexe.
- R : c’est un langage de programmation spécialisé dans l’analyse de données. Il dispose de nombreuses bibliothèques dédiées à l’analyse de données, comme dplyr et ggplot2, et il est particulièrement utile pour la visualisation de données.
- SQL : c’est un langage de programmation utilisé pour manipuler des bases de données. Il est particulièrement utile pour l’interrogation et l’analyse de grandes quantités de données stockées dans une base de données.
- SAS : c’est un logiciel d’analyse de données commercial, utilisé principalement dans le monde de l’entreprise. Il dispose de nombreuses fonctionnalités avancées pour l’analyse de données, mais il peut être coûteux et nécessite une formation pour être utilisé efficacement.
Il n’y a pas de langage de programmation dite « meilleur » pour l’analyse de données en général, mais le choix du langage dépendra de vos préférences personnelles et de vos besoins en matière d’analyse de données.
Les outils de business intelligence (BI) sont utilisés pour collecter, stocker, analyser et visualiser des données afin d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Voici quelques exemples d’outils de BI populaires dans l’industrie :
- Tableau : c’est un logiciel de visualisation de données qui permet de créer des tableaux de bord et des graphiques interactifs à partir de données de différentes sources.
- Microsoft Power BI : c’est un service de BI en nuage qui permet de créer des tableaux de bord et des rapports à partir de données de différentes sources.
- QlikView : c’est un logiciel de BI qui permet de créer des tableaux de bord et des rapports à partir de données de différentes sources. Il est particulièrement apprécié pour sa facilité d’utilisation.
- IBM Cognos : c’est un logiciel de BI commercial qui permet de créer des tableaux de bord, des rapports et des analyses de données à partir de différentes sources de données.
- SAP BusinessObjects : c’est un logiciel de BI commercial qui permet de créer des tableaux de bord, des rapports et des analyses de données à partir de différentes sources de données. Il est particulièrement adapté aux grandes entreprises.
Il existe de nombreux autres outils de BI disponibles sur le marché, et le choix de l’outil dépendra de vos besoins en matière d’analyse de données et de votre budget.
Et Excel dans tout ça ?
Excel est un logiciel de tableur très populaire utilisé pour l’analyse de données. Voici quelques-unes de ses principales forces :
- Facilité d’utilisation : Excel est très facile à apprendre et à utiliser, ce qui en fait un outil idéal pour les personnes qui débutent dans l’analyse de données.
- Flexibilité : Excel est très polyvalent et peut être utilisé pour une grande variété de tâches, comme la gestion de données, le calcul de formules et la création de graphiques.
- Nombreuses fonctionnalités : Excel dispose de nombreuses fonctionnalités avancées, comme la gestion de bases de données, la création de pivot tables et la création de graphiques avancés.
- Accessibilité : Excel est disponible sur de nombreuses plateformes, y compris Windows, Mac et en ligne, ce qui en fait un outil facilement accessible pour la plupart des utilisateurs.
- Large communauté d’utilisateurs : Excel est un outil très populaire, ce qui signifie qu’il y a une grande communauté d’utilisateurs qui peuvent partager leurs connaissances et leurs astuces.
Il convient de noter que, bien que Excel soit un outil puissant pour l’analyse de données, il peut devenir limité pour les analyses de données très complexes ou pour les grandes quantités de données. Dans ces cas, d’autres outils, comme Python ou R, peuvent être plus adaptés.
