De nos jours, le Big Data constitue un composant principal de l’univers de la technologie, notamment grâce aux informations exploitables et aux résultats que les entreprises peuvent glaner. Cependant, la création de tels ensembles de données volumineux nécessite également de comprendre et de posséder les outils adéquats pour les analyser dans le but de recueillir les informations désirées. Pour mieux comprendre le Big Data, il faut savoir que les domaines de l’analytique et de la science des données, auparavant relégués au milieu universitaire, sont devenus des éléments à part entière de l’informatique décisionnelle et des outils d’analytique des données du Big Data.

Cependant, les différences entre l’analytique des données et la science des données peuvent prêter à confusion. Bien que les deux concepts soient interconnectés, ils offrent des résultats différents et adoptent des approches différentes. Si vous souhaitez étudier les données que votre entreprise produit, il est essentiel que vous compreniez en quoi elles sont utiles et uniques. Afin de vous aider à optimiser votre analytique des données du Big Data, nous allons décomposer les deux catégories, examiner leurs différences et déterminer la valeur qu’elles apportent.

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine pluridisciplinaire axé sur la recherche d’informations exploitables dans des ensembles volumineux de données brutes et structurées. Ce domaine a avant tout pour but de trouver des réponses aux questions que nous ne nous sommes pas encore posées. Les spécialistes en science des données appliquent diverses techniques pour obtenir des réponses, en utilisant notamment l’informatique, l’analytique prédictive, les statistiques et l’apprentissage machine afin d’analyser les grands ensembles de données en vue d’apporter des solutions à des problèmes qui n’ont pas encore été identifiés.

Le principal objectif des spécialistes de la science des données est de poser des questions et de déterminer des pistes de recherche potentielles, en s’attachant davantage à trouver la bonne question à poser qu’à trouver des réponses spécifiques. Les spécialistes concrétisent cela en prévoyant les éventuelles tendances, en explorant des sources de données hétérogènes et déconnectées, et en améliorant l’analyse des informations.

Full Stack vs. Data Visualization

Qu’est-ce que l’analytique des données ?

L’analytique des données privilégie la réalisation et le traitement d’analyses statistiques sur des ensembles de données. Les analystes se concentrent sur la création de méthodes destinées à capturer, à traiter et à organiser les données afin de mettre au jour des informations exploitables pour les problèmes actuels. Ils réfléchissent également au meilleur moyen de présenter ces données. En d’autres termes, le domaine des données et de l’analytique s’oriente vers la résolution de problèmes relatifs à des questions auxquelles nous n’avons pas encore de réponses. Plus important encore, il est fondé sur la production de résultats pouvant entraîner des améliorations instantanées.

L’analytique des données inclut aussi diverses notions de statistiques et d’analyses plus générales qui aident à associer plusieurs sources de données et à identifier les connexions tout en simplifiant les résultats.

Voir l’analytique de Sisense en action :

Profit & Loss - Financial Dashboard

Quelle est la différence ?

Bien que de nombreuses personnes utilisent de manière interchangeable ces termes, la science des données et l’analytique des données du Big Data constituent des domaines uniques, dont la différence se trouve dans leur portée. La science des données est un terme général pour un ensemble de domaines utilisés en vue d’exploiter des ensembles de données volumineux. L’analytique des données en est une version plus ciblée et peut même être considérée comme partie intégrante du processus dans son ensemble. L’analytique a pour but de fournir des informations exploitables pouvant être utilisées instantanément en fonction de requêtes existantes.

La question de l’exploration représente une autre différence majeure entre ces deux domaines. La science des données ne se préoccupe pas de répondre à des requêtes spécifiques, mais s’attache à analyser d’importants ensembles de données, parfois de manières non structurées, afin de révéler des informations. L’analytique des données est plus efficace lorsqu’elle est ciblée, avec des questions préétablies qui nécessitent des réponses reposant sur des données existantes. La science des données offre des renseignements plus généraux qui se concentrent sur les questions à poser, tandis que l’analytique des données du Big Data cherche avant tout à répondre aux questions posées.

Plus important encore, la science des données s’intéresse davantage à poser des questions plutôt qu’à trouver des réponses spécifiques. Ce domaine privilégie l’identification d’éventuelles tendances en se basant sur des données existantes, ainsi que l’amélioration de l’analyse et de la modélisation des données.

Data ScienceData Analytics
PortéeMacroMicro
ButPoser les bonnes questionsTrouver les données exploitables
Principaux domainesApprentissage machine, IA, conception de moteurs de recherche, analytique d’entrepriseSoins de santé, jeux, voyages, secteurs avec des besoins en données immédiats
Utilisation du Big DataOuiOui

Ces deux domaines peuvent être considérés comme les deux faces d’une même médaille. Leurs fonctions sont largement interconnectées. La science des données pose de solides bases et analyse des ensembles de données volumineux afin de formuler des observations initiales, des tendances futures et d’éventuels renseignements pouvant être importants. Ces informations sont utiles pour certains domaines, notamment la modélisation, l’amélioration de l’apprentissage machine et l’enrichissement des algorithmes d’IA, car elles contribuent à améliorer la manière dont les informations sont triées et comprises. Cependant, la science des données soulève d’importantes questions que nous ignorions, sans pour autant fournir de réponses concrètes. Grâce à l’intégration de l’analytique des données, nous pouvons transformer ces éléments sans réponses en informations exploitables avec des applications concrètes.

Quand vous réfléchissez à la science des données et à l’analytique des données, il est important de ne pas les comparer. Il s’agit en réalité de deux éléments d’un ensemble qui sont essentiels pour comprendre non seulement les informations dont nous disposons, mais aussi la façon d’améliorer les analyses et les examens.

Full Stack vs. Data Visualization
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