La science des data :
à mi-chemin entre la science et les affaires
La science est partout. Il en va de même pour les données de votre organisation. Qu’il s’agisse d’étudier le comportement des clics sur votre site Web ou de reconnaître des modèles dans les demandes des clients, de plus en plus d’entreprises utilisent l’analyse des données pour guider leur processus décisionnel. Votre organisation est certainement en train de rassembler elle aussi une cargaison d’informations. Mais comment passer concrètement du big data à des apprentissages pertinents pour vos équipes ? Entrez dans la science des data ! Un “data scientist” crée de l’ordre dans le chaos des données et zoome avec une précision microscopique sur les tendances commerciales intéressantes pour votre entreprise. Nous définissons le concept simplement et donnons trois avantages.
Qu’est ce que la science des data?
Voici une définition à toute épreuve
Le nom l’indique. La science des data peut être décrite comme une forme de traitement des données, utilisant des méthodes d’analyse scientifique pour repérer les connexions dans d’énormes quantités de données d’entreprise et faire des prédictions. En d’autres termes, le data scientist est le scientifique de votre organisation qui trouve de nouvelles perspectives commerciales. Mais ne vous attendez pas à des rapports de recherche statiques avec de misérables bibliographies. Un spécialiste des données développe des algorithmes d’apprentissage automatique et alimente continuellement ces modèles avec de nouvelles données pour faire des prédictions toujours plus précises.
#1 Traiter des quantités complexes d’informations et identifier les données clés
Les données affluent dans votre entreprise par de nombreux canaux, souvent même de manière inconsciente. Pensez à toutes les questions que votre service clientèle reçoit ou aux combinaisons d’achat des clients. Il y a là de l’or potentiel. Le défi consiste à anticiper la vitesse à laquelle la quantité de données non structurées arrive. Grâce à des techniques sophistiquées de science des data, vous pouvez plus facilement organiser et analyser les big data pour répondre de manière ciblée à des questions commerciales concrètes.
#2 Mettre le doigt sur les tendances commerciales et prédire l’avenir
Un data scientist est plus qu’une sorte de contrôleur du trafic à une intersection de données. Grâce à la science des data, vous pouvez reconnaître les tendances dans les données nouvelles et historiques et faire des prédictions sur le comportement des clients ou les tendances commerciales. En outre, la prédiction des données se prête parfaitement aux questions de ressources humaines. Pensez à la rotation du personnel qui est liée à divers facteurs, tels que la satisfaction, la coopération et l’engagement des employés. Lorsque vous regroupez et analysez plusieurs sources de données, notamment des enquêtes internes, des indicateurs clés de performance, des rémunérations et des données provenant d’outils de collaboration comme Slack ou Microsoft Teams, vous pouvez prédire avec plus de précision qui est susceptible de quitter votre entreprise et adapter vos politiques de fidélisation en conséquence.
#3 Prendre des décisions stratégiques éclairées et inspirées
Les données sont purement factuelles, ce qui signifie qu’en tant que manager, vous pouvez vous y fier à 100 % dans votre prise de décision. De plus, vous êtes en mesure d’utiliser les prédictions des données pour garantir l’avenir de votre stratégie (pour de vrai). De plus, la science des data fournit également les orientations nécessaires pour le cockpit créatif de votre organisation. Grâce aux données, vous pouvez mieux comprendre les préférences de votre groupe cible, ce qui permet à vos spécialistes du marketing (numérique) d’aligner parfaitement leurs campagnes. Vous pouvez déjà le sentir venir : la science des data est partout.
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