Les applications de science des données les plus efficaces

Quelques mots d'introduction

Qu'est-ce que la science des données signifie?

La science des données est, comme son nom l'indique, une étude des données. Cela nécessite la connaissance de différents algorithmes et outils de haute technologie. L'objectif principal des processus de science des données est d'extraire des informations précieuses à partir de données structurées et non structurées.

Comment les entreprises peuvent-elles bénéficier de la science des données ?

Chaque entreprise collecte chaque jour un certain nombre de données. Plus l'entreprise est grande, plus elle collecte de données. La quantité de données collectées est trop importante pour être traitée manuellement. Cela prendrait trop de temps pour obtenir des informations utiles – lorsque nous aurons terminé, les informations obtenues ne seront plus pertinentes. C'est pourquoi nous avons besoin d'applications de science des données.

Une équipe de data scientists possédant des compétences mathématiques et statistiques avancées et une compréhension approfondie du secteur dans lequel votre entreprise opère, construit des algorithmes complexes qui traitent les données collectées et fournissent à votre organisation des informations précieuses sur les processus internes et le comportement des clients.

"Data Scientist (n.): Personne qui est meilleure en statistiques que n'importe quel ingénieur logiciel et meilleure en génie logiciel que n'importe quel statisticien." – Josh Wills, directeur de l'ingénierie des données chez Slack

De plus, sur la base des informations acquises, la science des données effectue une analyse prédictive qui vous permet de prendre les bonnes décisions. Il n'y a pas de limite au domaine métier qui peut bénéficier de cette solution. Pour le prouver, voici quelques-unes des meilleures applications de science des données dans une variété d'industries.

Applications de la science des données dans le secteur financier

Gestion de données

Les professionnels de la finance sont souvent aux prises avec d'énormes quantités de données provenant de diverses sources et formes : données structurées et non structurées.

En appliquant des techniques de science des données telles que le traitement du langage, l'exploration de données, l'analyse de texte, etc., les professionnels de la finance peuvent extraire des informations pertinentes à partir de données brutes et les utiliser à leur avantage pour prendre des décisions plus efficaces qui génèrent plus de profit.

Détection de fraude

La détection des fraudes est l'un des principaux domaines d'intérêt de toute organisation opérant dans le secteur financier. La science des données avec la technologie de l'IA offre une solution efficace pour réduire la fraude.

Analyse prédictive en temps réel - cette application d'analyse de données permet aux entreprises d'identifier les transactions frauduleuses potentielles et de les bloquer lorsqu'une activité financière inhabituelle est détectée. Grâce à cette solution, les entreprises peuvent éviter de nombreuses pertes financières.

Gestion des risques

La gestion des risques est l'un des facteurs clés de la finance. Le risque potentiel est étroitement lié aux changements de politique, au comportement des clients, aux tendances du marché et aux stratégies de concurrence.

Grâce aux applications de la science des données, les professionnels de la finance peuvent évaluer plus précisément la solvabilité des clients potentiels en analysant leurs données en tenant compte de nombreux aspects.

Applications de la science des données dans le secteur de la santé

Analyse et diagnostic d'images

L'analyse d'images médicales est l'un des principaux défis auxquels sont confrontés quotidiennement les médecins lorsqu'ils recherchent la cause des problèmes de santé d'un patient. Les rapports médicaux comprennent généralement un scanner, une IRM ou des radiographies.

Les applications de science des données peuvent désormais aider les cliniciens à détecter automatiquement les anomalies d'image et à diagnostiquer la maladie la plus probable qui les a provoquées. Pour ce faire, les scientifiques des données appliquent des technologies informatiques avancées telles que la reconnaissance d'images et l'apprentissage automatique.

Recherche génétique

L'intégration de la science des données permet une analyse détaillée des données, essentielle au développement de traitements avancés. Désormais, les médecins peuvent effectuer une analyse ADN approfondie et déterminer comment cela affecte la santé d'un patient particulier.

Cette méthode permet aux généticiens de trouver des connexions biologiques entre les gènes, diverses maladies et la manière dont un médicament y répond. Le déploiement d'une application de science des données est essentiel pour analyser les réponses des gènes à divers médicaments.

Découverte et développement de médicaments

La découverte de médicaments et leur développement ultérieur est un processus qui prend du temps et qui coûte souvent une fortune aux sociétés pharmaceutiques. La science des données offre une solution révolutionnaire qui réduit considérablement le temps passé sur ces processus.

Des algorithmes de science des données spécialement conçus peuvent prédire l'efficacité d'un nouveau médicament avec une grande précision. De plus, le processus de fabrication du médicament peut être raccourci grâce à l'analyse des données en temps réel.

Applications de la science des données dans le moteur de recherche

La plupart d'entre nous utilisent quotidiennement des moteurs de recherche tels que Google, Yahoo, etc. Si vous appartenez également à ce groupe, il est grand temps de le découvrir, vous utilisez déjà quotidiennement des applications de data science !

Les algorithmes de science des données sont chargés de fournir les résultats de recherche qui correspondent le mieux à vos besoins et sans attendre. En règle générale, les résultats de la requête sont prêts en une fraction de seconde. C'est impressionnant compte tenu de la quantité de données disponibles sur Internet.

Applications de la science des données dans la reconnaissance d'images

Une autre application de science des données que vous utilisez probablement déjà sans même le savoir est la reconnaissance d'images. L'exemple le plus simple pour représenter cela est Facebook.

Chaque fois que nous téléchargeons une image, par exemple avec des amis, Facebook affiche automatiquement des suggestions pour taguer les personnes représentées sur la photo. Comment est-ce possible? Cette fonctionnalité est prise en charge par des algorithmes de reconnaissance faciale. Sa précision augmente chaque année et de plus en plus d'entreprises utilisent son potentiel commercial.

Applications de la science des données dans la reconnaissance vocale

La dernière application de science des données que je vais présenter dans cet article est la reconnaissance vocale. Au cours des dernières années, il gagne en popularité et est utilisé par de grandes entreprises pour des fonctions telles que Siri, Google Voice, etc.

Cette solution de science des données permet d'utiliser des appareils électroniques sans cliquer sur aucun bouton. C'est une solution pratique comme substitut à l'écriture, utile, par exemple, pour les personnes âgées. La précision de la reconnaissance vocale s'est considérablement améliorée récemment.

Un bref résumé

Les applications de la science des données affectent de plus en plus d'aspects de notre vie quotidienne. Cette technologie de pointe nous permet d'effectuer plus facilement diverses tâches avec succès et nous permet d'économiser du temps et de l'argent.

Si vous êtes un entrepreneur, vous devriez certainement regarder de plus près les solutions décrites ci-dessus et profiter du conseil en science des données pour découvrir comment votre entreprise peut bénéficier des applications de science des données.