La science des données est en train de changer le visage des entreprises. Elle n'a peut-être pas le même impact que l'IA ou la robotique, mais ce domaine de recherche a tout de même un impact significatif. Dans ce billet de blog, nous allons passer en revue 5 façons dont la science des données pourrait changer le visage des entreprises.
La science des données est un terme général qui peut s'appliquer à une série de sous-disciplines différentes de l'intelligence artificielle. Cependant, il est devenu un terme de plus en plus courant pour désigner l'utilisation d'ordinateurs pour analyser et interpréter de grandes quantités de données.
Dans ce billet de blog, nous allons énumérer cinq domaines possibles dans lesquels la science des données pourrait changer le visage des entreprises. Chacune de ces sous-disciplines peut être utilisée seule ou en combinaison les unes avec les autres.
L'intelligence artificielle est une branche de l'IA qui crée des programmes informatiques capables de simuler ou de surpasser les humains dans des tâches spécifiques. L'intelligence artificielle peut être utilisée pour créer des robots qui effectuent des tâches telles que la planification et le contrôle des appareils ménagers, la conduite de voitures ou la fourniture de conseils financiers.
L'IA peut également servir à créer des outils pour les entreprises, tels que les réseaux neuronaux artificiels, qui peuvent apprendre à partir de données et prendre des décisions sur la base de cet apprentissage.
L'intelligence artificielle peut être utilisée pour créer des machines conscientes d'elles-mêmes qui ont la capacité d'apprendre à partir de l'expérience et de prendre des décisions sur la base de ces données. L'apprentissage profond est une branche importante de l'intelligence artificielle qui peut être utilisée pour créer des voitures à conduite autonome.
L'entreposage de données désigne le processus de stockage de grandes quantités de données afin qu'elles puissent être rapidement analysées et utilisées à diverses fins commerciales. Une utilisation courante de l'entreposage de données est l'analyse commerciale, où les données sont stockées et analysées dans un entrepôt de données.
Le processus d'analyse d'entreprise comprend la découverte des données, le nettoyage des données, la réduction des données et la création de rapports.
L'objectif du processus de découverte des données est de trouver toutes les données dont dispose une organisation et à quoi elles servent. Le processus de découverte des données recherche les données pour identifier les mots-clés et les valeurs associées qui aideront l'organisation à en savoir plus sur ses données.
Le nettoyage des données est le processus qui consiste à supprimer les données indésirables ou incorrectes trouvées lors de la découverte des données. La réduction des données consiste à supprimer les informations superflues ou de faible valeur, telles que les messages sur les médias sociaux, les pièces jointes aux courriels, etc.
La dernière étape du processus d'analyse des données est la création de rapports. L'objectif du processus de reporting est de créer un rapport qui aide l'entreprise à mieux comprendre ses données et à prendre des décisions éclairées sur la base de ces données.
L'extraction de données est le processus d'obtention d'informations à partir de données telles que les types de données, la longueur des données, la source et la métrique. Les types courants d'informations qui peuvent être extraites des données sont les suivants :
- Le type de données : Il peut s'agir d'un élément aussi simple que le nom ou la longueur des données. Ces informations aident l'ordinateur à comprendre les données afin qu'il puisse prendre des décisions sur la base de celles-ci.
- Longueur : Il s'agit du nombre total d'enregistrements qui seront retournés par une requête de base de données. Si une requête prend deux heures, deux enregistrements seront renvoyés. Si une requête prend une heure, un enregistrement sera renvoyé.
- Source : Il peut s'agir de données propres à l'ordinateur, comme l'exécution d'un programme informatique ou l'ouverture d'un fichier.
- Métrique : Il peut s'agir de la valeur des données, comme le nombre d'enregistrements ou le coût total par enregistrement.
L'analyse d'entreprise est le processus qui consiste à déterminer pourquoi une entreprise fonctionne comme elle le fait, ce qui l'a inspirée et ce qui doit être fait ensuite. Ce processus commence par le processus de découverte des données qui analyse les données pour identifier les tendances clés et générer des hypothèses.
Le processus d'analyse commerciale comprend la découverte des données, le nettoyage des données, la vérification des hypothèses et l'établissement de rapports. Le processus de découverte des données est similaire au processus d'extraction des données. Le processus de nettoyage des données supprime les données étrangères ou de faible valeur telles que les messages sur les médias sociaux, les pièces jointes aux courriels, etc. Le processus de réduction des données consiste à supprimer les informations superflues ou de faible valeur telles que les messages des médias sociaux, les pièces jointes des courriers électroniques, etc.
Le processus d'analyse commerciale peut également utiliser d'autres techniques telles que l'intelligence synthétique, l'apprentissage automatique et le big data pour générer de nouvelles idées et générer de nouvelles opportunités commerciales.
L'apprentissage est le processus qui consiste à devenir plus compétent dans une tâche par l'expérience ou la pratique. L'apprentissage peut être basé sur l'expérience ou la pratique. L'expérience peut être acquise en effectuant souvent des tâches ou en les effectuant correctement. La pratique s'acquiert par des performances répétées et réussies.
L'apprentissage peut être automatique ou délibéré. L'apprentissage autonome est un apprentissage qui se produit pendant que l'ordinateur effectue d'autres tâches, par exemple lorsqu'il est éveillé et traite des informations visuelles.
L'intelligence artificielle est une branche de l'IA qui crée des programmes informatiques capables de simuler ou de surpasser les humains dans des tâches spécifiques. L'intelligence artificielle peut être utilisée pour créer des robots qui effectuent des tâches telles que la planification et le contrôle des appareils ménagers, la conduite de voitures ou la fourniture de conseils financiers. L'IA peut également être utilisée pour créer des outils pour les entreprises, tels que des réseaux neuronaux artificiels qui peuvent apprendre à partir de données et prendre des décisions sur la base de cet apprentissage.
La science des données est en train de changer le visage des entreprises. Elle n'a peut-être pas le même impact que l'IA ou la robotique, mais ce domaine de recherche a tout de même un impact important. Dans ce billet de blog, nous avons passé en revue 5 façons dont la science des données pourrait changer le visage des entreprises.
