La science des données contre l’extraction de données : principales différences

Nous vivons dans un monde axé sur les données, il y a donc de nombreux concepts liés aux données qui émergent. Deux de ces concepts sont la science des données et l’extraction de données, qui sont tous deux essentiels pour le succès des organisations axées sur l’IA d’aujourd’hui.

Il est important de comprendre les principales différences entre les deux, nous allons donc commencer par définir formellement chacun :

• Science des données : Un domaine interdisciplinaire, la science des données repose sur des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et des systèmes pour extraire ou extrapoler des connaissances et des informations à partir de données structurées et non structurées. Les connaissances issues des données sont ensuite appliquées dans un large éventail de domaines.

• Extraction de données : Le processus de découverte de modèles dans de grands ensembles de données grâce à l’utilisation de méthodes impliquant une combinaison d’apprentissage automatique, de statistiques et de systèmes de bases de données. Un sous-domaine interdisciplinaire de l’informatique et des statistiques, l’objectif principal de l’extraction de données est d’extraire des informations d’un ensemble de données et de les transformer pour une utilisation ultérieure.
  

Qu’est-ce que la science des données ?

Dans le domaine de la science des données, les experts extraient du sens des données grâce à une série de méthodes, d’algorithmes, de systèmes et d’outils. Ces outils fournissent aux scientifiques des données les armes nécessaires pour extraire des informations à la fois des données structurées, qui sont très spécifiques et stockées dans un format prédéfini, et des données non structurées, qui impliquent divers types de données stockées dans leurs formats natifs.

La science des données est incroyablement utile pour extraire des informations précieuses sur les modèles commerciaux, aidant les organisations à performer mieux avec des informations approfondies sur les processus et les consommateurs. Sans science des données, les grandes données ne sont rien. Alors que les grandes données sont responsables de centaines de milliards de dollars de dépenses dans les industries, les mauvaises données sont estimées à coûter environ 3,1 billions de dollars par an aux États-Unis, ce qui explique pourquoi la science des données est si cruciale. Grâce à l’utilisation du traitement et de l’analyse des données, cette perte peut être transformée en valeur.

L’essor de la science des données est parallèle à l’essor des smartphones et à la numérisation de notre vie quotidienne. Il y a une quantité incroyable de données qui flottent dans notre monde, et davantage sont produites chaque jour. Dans le même temps, la puissance de calcul a augmenté de manière spectaculaire tout en diminuant de coût relatif, ce qui a abouti à la disponibilité généralisée d’une puissance de calcul bon marché. La science des données combine la numérisation et la puissance de calcul bon marché pour extraire plus d’informations que jamais auparavant.

Qu’est-ce que l’extraction de données ?

Lorsqu’il s’agit d’extraction de données, les professionnels trient les grands ensembles de données pour identifier les modèles et les relations qui aident à résoudre les problèmes commerciaux grâce à l’analyse des données. Le domaine interdisciplinaire implique plusieurs techniques et outils d’extraction de données qui sont utilisés par les entreprises pour prédire les tendances futures et prendre de meilleures décisions commerciales.

L’extraction de données est en fait considérée comme une discipline fondamentale de la science des données, et elle ne constitue qu’une étape du processus de découverte de connaissances dans les bases de données (KDD), qui est une méthodologie de science des données pour la collecte, le traitement et l’analyse des données.

L’extraction de données est clé pour les initiatives d’analyse réussies, générant des informations qui peuvent être utilisées dans l’intelligence commerciale (BI) et l’analyse avancée. Lorsqu’elle est effectuée de manière efficace, elle améliore les stratégies et les opérations commerciales, y compris le marketing, la publicité, les ventes, le support client, la fabrication, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les ressources humaines, les finances et bien plus encore.

Le processus d’extraction de données est généralement divisé en quatre étapes :

• Collecte de données : Les scientifiques des données identifient et assemblent les données pertinentes pour les applications d’analyse. Les données peuvent provenir d’un entrepôt de données, d’un lac de données ou d’un autre référentiel contenant à la fois des données structurées et non structurées.

• Préparation des données : Les données sont préparées pour être extraites. Les experts commencent par l’exploration des données, le profilage et le prétraitement avant de nettoyer les données pour corriger les erreurs et améliorer leur qualité.

• Extraction de données : Une fois les données préparées, un scientifique des données choisit une technique d’extraction de données et met en œuvre un ou plusieurs algorithmes pour la réaliser.

• Analyse des données : Les résultats de l’extraction de données aident à développer des modèles analytiques qui peuvent améliorer la prise de décision et les actions commerciales. Les résultats sont également partagés avec les dirigeants et les utilisateurs commerciaux via la visualisation des données ou d’autres techniques.

Principales différences entre la science des données et l’extraction de données

Voici une liste de points qui décrivent les principales différences entre la science des données et l’extraction de données :

• Le domaine de la science des données est large et inclut la capture de données, l’analyse et l’extraction d’informations. L’extraction de données implique des techniques qui aident à trouver des informations précieuses dans un ensemble de données avant d’identifier des modèles cachés.

• La science des données est un domaine multidisciplinaire composé de statistiques, de sciences sociales, de visualisations de données, de traitement du langage naturel et d’extraction de données. L’extraction de données est un sous-ensemble de la science des données.

• La science des données repose sur tous les types de données, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. L’extraction de données implique généralement uniquement des données structurées.

• La science des données a été établie depuis les années 1960, tandis que l’extraction de données n’est devenue connue qu’à partir des années 1990.

• Le domaine de la science des données se concentre sur la science des données, tandis que l’extraction de données est plus préoccupée par le processus lui-même.

Ceci n’est pas une liste exhaustive des différences entre les deux concepts, mais elle couvre certaines des principales.

Rôle et compétences d’un scientifique des données

Un scientifique des données doit d’abord comprendre les objectifs d’une organisation, et il le fait en travaillant étroitement avec les parties prenantes et les dirigeants. Il examine ensuite comment les données peuvent aider à atteindre ces objectifs et à faire progresser l’entreprise.

Les scientifiques des données sont tenus d’être flexibles et ouverts à de nouvelles idées, et ils doivent être capables de développer et de proposer des solutions innovantes dans différents domaines. Travaillant généralement en équipes collaboratives, les scientifiques des données doivent également posséder une conscience des décisions commerciales au sein des différents départements. Cela leur permet de se concentrer sur les projets de données qui joueront un rôle critique dans la prise de décision commerciale.

Le rôle d’un scientifique des données va probablement continuer à s’intégrer davantage dans une entreprise à mesure que les projets progressent, il développera donc une solide compréhension du comportement des clients et de la manière dont les données peuvent être utilisées efficacement pour améliorer l’ensemble de l’entreprise de haut en bas.

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Le processus d’extraction de données

Les scientifiques des données ou les analystes de données sont responsables du processus d’extraction de données, qui comprend diverses techniques utilisées pour extraire des données pour différentes applications de science des données. Les professionnels de ce domaine suivent généralement un flux spécifique de tâches tout au long du processus, et sans structure, les analystes pourraient rencontrer des problèmes qui auraient pu être facilement prévenus au début.

Les experts commencent généralement par comprendre l’entreprise bien avant de toucher aux données. Cela inclut les objectifs de l’entreprise et ce qu’elle cherche à atteindre en extrayant des données. Un analyste de données comprendra ensuite les données, la manière dont elles seront stockées et à quoi ressemblera le résultat final.

Ensuite, ils commencent à collecter, à télécharger, à extraire ou à calculer les données. Les données sont ensuite nettoyées et standardisées. Une fois les données propres, les scientifiques des données peuvent utiliser différentes techniques pour rechercher des relations, des tendances ou des modèles avant d’évaluer les résultats du modèle de données. Le processus d’extraction de données se termine alors par la mise en œuvre des changements par la direction et leur suivi.

Il est important de noter que ceci est un flux général de tâches. Les différents modèles de traitement d’extraction de données nécessiteront des étapes différentes.