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Comment sciencer vos datas

Comment sciencer vos datas ?

Ça y est, la Data Science est dans l’ère du temps. Les dirigeants prennent conscience qu’elle est indispensable. Moi qui suis dans ce game depuis des années, j’ai l’impression d’arriver sur une nouvelle planète ! Je suis passé du matheux geek 🤓 au Data Scientist que les entreprises s’arrachent 😎.

 

C’est vrai ! Toutes les organisations veulent s’y mettre. Les dirigeants veulent faire de la Data Science à tout prix. Sans forcément s’être préparés.

 

Et non. On n’est pas vraiment performant quand on s’élance dans un sprint après un barbecue bien arrosé d’un dimanche du mois d’août.

 

Alors les amis, je ne voudrais vraiment pas gâcher la Data fête. Mais la Data Science ce n’est pas un sprint. C’est une course de fond qui se prépare. C’est poco à poco que ça se met en place.

 

Mais une fois que c’est mis en place, bien implémenté… Quand la machine ronronne… Là, seulement, à partir de cet instant, ça devient du très très lourd.

 

Avant, ça peut paraître un peu boring (même si perso, j’adore cette étape de mise en place).

 

Enfin bref. Tout ça pour dire que plutôt que de vous lancer tête baissée dans “la Data Science” , je vous ai concocté trois questions que vous devriez peut-être considérer.

 

 

Q.1 : Avez-vous VRAIMENT besoin de Data Science?

 

En réalité, dans la plupart des cas, vous avez surtout besoin de Business Intelligence (BI). La différence entre Data Science et Business Intelligence?

 

Hum…

 

Tout BI est forcément DS mais la DS n’est pas seulement BI. Capiche ?

 

En d’autres termes, la BI est très centrée sur l’activité économique de l’entreprise, sur la gestion, l’organisation. Elle a pour vocation principale d’augmenter les profits de l’entreprise.

 

En revanche, les Data Science couvrent des domaines vastes et variés. De la Big Data à l’intelligence artificielle, en passant par le machine learning, c’est par exemple la Data Science qui permet aux voitures de Tesla de se conduire toute seule.

 

Par contre, c’est la Business intelligence qui a fait de Tesla l’une des entreprises les plus prospères du monde.

 

 

Q.2 : Êtes-vous prêts ?

 

Que ce soit pour de la BI, et encore plus pour de la Data Science, il est impératif que vous, vos équipes, et l’organisation d’une manière générale soient préparés.

 

En fait, l’équation est très simple. Si vos équipes ne sont pas préparées, vos processus inadaptés, les données que vous collectez pourraient être erronées.

 

Vous imaginez sans doute ce que ça fait de Data Sciencer des fausses données…

 

Tout à fait ! Ça donne de faux résultats.

 

Baser vos décisions sur des données erronées n’est pas une bonne idée, vous en conviendrez. En d’autres termes, à vouloir augmenter vos profits vous pourriez les amoindrir.

 

 

Q.3 : Avez-vous des données à sciencer ?

 

Les données sont partout dans les entreprises : facturation, planning, etc. Toute la question est de savoir si elles sont bien collectées, qualifiées et structurées.

 

On ne mélange pas les torchons avec les serviettes, comme on dit. On n’additionne pas des euros avec des rupees, par exemple.

 

Si vos données sont jetées pêle-mêle dans une base de données, n’attendez pas de miracle des Data Science.

 

 

Alors ?

 

Que vous ayez répondu oui, non ou peut-être à ces questions, peu importe en réalité. L’essentiel c’est que vous sachiez où vous en êtes et où vous voulez aller.

 

Mais n’oubliez pas. Avant de faire de la Data Science, sciencez vos datas !

 

Pour vous y aider, l’aide d’un consultant en Data Science (moi) peut être un atout très considérable. Pensez-y.

 

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À propos de l'auteur

Salut, je suis Romain. Entrepreneur dans l'âme, ex-CFO d'une multinationale, étudiant en MBA à la Sorbonne Business School, j'aime réfléchir et développer des solutions pour simplifier le monde de l'entreprise... en m'appuyant sur le reporting.

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Photo by Jonas Verstuyft on Unsplash

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