Comment industrialiser la data science ?

L’industrialisation de data science est un processus assez complexe. Il est important de suivre le parcours chronologique qui est un projet de data science tout en commençant par un prototype jusqu’à la production. Cela permet de comprendre comment les données seront analysées concrètement.

Data scientists : quelles sont leurs compétences ?

L’industrialisation des données ou la data science est le domaine de la prédilection des data scientists. En effet, ce sont eux qui installent les processus de traitement de données, de la récupération a l’exploitation. Afin d’exercer le métier de la data scientist, il est important de s’appuyer sur les compétences précises comme les compétences mathématiques et les connaissances en statistiques, les compétences informatiques et les compétences métiers qui sont issues du domaine de l’activité dans lequel il travaille. En d’autres mots, c’est la vraie perle rare qu’on doit dénicher aujourd’hui.

Les préalables au projet

Pour réussir le projet de la data science, il faut passer par de nombreuses étapes. Avant de vous lancer dans le processus d’industrialisation des données, le data scientist doit établir la problématique de travail précise. Commencer le projet en ayant la direction précise est une condition sine qua non afin de le réussir. Pour cela, le mieux, c’est de passer par la phase de PoC ou Proof Of Concept. PoC consiste à étudier la faisabilité de votre projet, c’est-à-dire, vérifier qu’il y a de données en nombre suffisant. Il faut être sûr qu’elles soient récupérables et exploitables. Il est aussi important de vérifier si vous avez les moyens utiles afin de mener à bien votre projet, y compris les moyens matériels. Il est aussi essentiel de définir les cas usages concrets. Dans cette phase, l’important est de savoir s’arrêter. D’ailleurs, la raison d’être de la phase est de bien tester la faisabilité de votre projet. Vous devez également savoir dépasser le stade de tests afin de confronter votre projet au réel.

Préparer les données

Pour préparer les données, il faut les récupérer, les nettoyer et les explorer. La récupération des données est capitale. Il faut les récupérer d’une façon éthique et aussi s’assurer de respecter un cadre réglementaire. Ces dernières sont parfois difficilement accessibles même si elles existent. Il est donc important de se montrer créatif et imaginatif afin de récupérer les données. Lorsque les données sont récupérées, il faut ensuite s’atteler au nettoyage. C’est le moment d’effectuer le grand nettoyage de printemps, et surtout de faire la chasse aux données en double, données incohérentes, données erronées, données obsolètes, données manquantes.

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