Nous parcourons les termes souvent confus liés à l’analyse de données et à la science des données pour vous aider à prendre des décisions plus éclairées pour votre entreprise.
Le battage médiatique autour de l’analyse de données ne manque pas en ce moment.
Et les mots à la mode ne manquent pas non plus. Alors que de plus en plus d’entreprises reconnaissent le potentiel de l’analyse de données, les mots à la mode connexes obtiennent beaucoup plus de temps d’antenne.
Mais voici le problème. Un peu de connaissances peut être une chose dangereuse – surtout lorsque les concepts et les technologies discutés sont complexes et se chevauchent. Et c’est particulièrement vrai pour l’analyse de données – c’est pourquoi les définitions des grands mots à la mode ne sont pas toujours fiables.
Prenez l’analyse des données et la science des données par exemple – parcourez Internet et vous trouverez un tas de définitions pour ces termes qui se chevauchent, comme s’ils étaient la même chose. Il en va de même pour l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
Si vous souhaitez vraiment investir dans l’analyse de données, obtenir la vérité sur ces termes devrait être votre priorité absolue. Il est important que vous sachiez de quoi vous parlez – et dans quoi vous vous engagez. Tout d’abord, pour que vous sachiez ce que l’analyse de données peut réellement faire pour votre entreprise – et ce qu’elle ne peut pas faire. Deuxièmement, vous pouvez évaluer la portée potentielle de votre investissement en temps, en expertise, en heures de travail et, bien sûr, en coût.
Tout cela est la raison pour laquelle nous avons pensé démystifier quatre des termes les plus médiatisés (et les plus souvent confondus) en analyse de données pour vous dans cet article de blog.
Analyse de données vs science des données
Ces deux sont souvent considérés comme synonymes, mais ils sont en fait complètement différents. Décomposons-les rapidement:
Analyse des données
L’analyse consiste à découvrir, interpréter et communiquer des modèles significatifs dans les données. Elle englobe tout un tas de choses allant de l’analyse prédictive, de l’analyse prescriptive et de la gestion des décisions d’entreprise, à l’analyse de la chaîne d’approvisionnement et à l’analyse du Big Data.
Les entreprises utilisent l’analytique pour prendre des décisions et des prédictions plus intelligentes et mieux informées.
Science des données
Les définitions de la science des données ont considérablement évolué au fil des ans, mais en un mot, la science des données englobe la méthode scientifique, les mathématiques, les statistiques et d’autres outils utilisés pour analyser et manipuler les données.
Les scientifiques des données sont ceux qui font des prédictions sur les données, puis les testent à l’aide de modèles d’apprentissage automatique.
Intelligence artificielle vs apprentissage automatique
Les définitions en ligne de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique se chevauchent tellement qu’il est naturel de penser qu’elles sont la même chose. Mais ce n’est pas le cas. Lisez ces définitions et voyez à quel point l’IA et le ML sont vraiment différents:
Intelligence artificielle
L’IA est une branche de l’informatique visant à construire des machines qui « pensent » essentiellement par elles-mêmes, par exemple, en étant capables de résoudre des problèmes et d’améliorer leurs capacités de résolution de problèmes au fil du temps – d’où le mot « intelligence ». Les systèmes d’IA qui se concentrent sur des tâches spécifiques (comme la compréhension du langage ou la reconnaissance d’images) sont connus sous le nom d’ « IA faible ». Les systèmes qui présentent en fait le même comportement habile et flexible que les humains sont connus sous le nom d’ « IA forte » – mais ils sont toujours hypothétiques … Pour l’instant.
Apprentissage automatique
Le ML consiste à donner aux systèmes la possibilité d’apprendre automatiquement à partir d’ensembles de données sans programmation supplémentaire – vous pouvez le considérer comme la mise en œuvre de méthodes de calcul prenant en charge l’IA. Plus vous transmettez de données de haute qualité aux systèmes ML, plus leurs sorties sont précises. Des technologies révolutionnaires telles que les voitures autonomes, la reconnaissance vocale pratique, la recherche efficace sur le Web et une compréhension plus approfondie du génome humain sont toutes obtenues grâce à l’apprentissage automatique.
Approfondissez l’analyse des données
J’espère que vous avez maintenant une certaine clarté sur ce que les quatre termes les plus médiatisés dans l’espace d’analyse de données signifient réellement. Pour plus d’informations, consultez nos ressources d’analyse de données ici.
