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Définitions

Qu’est-ce que le data marketing ? Quelle est son importance ?

Avec l’explosion des données clients, notamment des données personnelles, les entreprises cherchent des moyens d’obtenir des informations sur ce qui les entoure. Cela est fait dans le respect de la politique de confidentialité soutenue par le RGPD (règlement général sur la protection des données). Afin d’obtenir une perspective de leur activité sur le marché, elles ont recours à ce que beaucoup ont convenu d’appeler le data marketing : les moyens de connaître et de planifier des actions marketing à travers la mesure et le contrôle des données.

Qu’est-ce que le data marketing ?

Le data marketing est la mesure et l’analyse de toutes les sources d’informations disponibles, y compris sur les réseaux sociaux. Cette approche est ce qui est défini comme étant le data driven marketing. Les entreprises qui l’appliquent peuvent prendre des décisions qui influencent le contrôle et la définition d’une stratégie marketing et commerciale.

On peut dire que le data marketing n’est pas un type de marketing spécifique à l’instar du marketing entrant ou du marketing digital par les moteurs de recherche (SEO, SEM…). Bien que ces types de marketing coexistent, ils sont en grande partie séquentiels. Chacun d’eux fait partie de différentes parties de ce que l’on appelle l’entonnoir de vente marketing.

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Les bases de données marketing couvrent tous les composants d’une stratégie marketing. Chacun des éléments d’un plan marketing doit pouvoir être mesurable. De par sa nature même, il est une pièce complémentaire à l’ensemble des actions marketing qu’une entreprise mène. Ainsi, il permet de connaître l’utilisation des données qui affectent l’ensemble de sa stratégie marketing, soutenant son activité passée et présente pour établir de nouvelles campagnes publicitaires.

Que faire des données ?

La chose fondamentale dans le data marketing est que les entreprises peuvent étudier les modèles de comportement, la tendance des utilisateurs et leurs habitudes. Une fois que tout cela a été détecté, elles ont la possibilité de définir clairement les actions à appliquer en marketing.

Pour ce faire, elles ont deux solutions. L’une est manuelle où elles évaluent et supervisent toutes les données avec leur équipe. L’autre est d’utiliser l’intelligence artificielle par le biais d’outils d’apprentissage automatique qui se charge de révéler le moment pour réaliser l’action de communication.

En remontant l’histoire d’au moins une dizaine d’années, les données fondamentales pour exercer le contrôle de l’information et la gestion des données ont commencé à être développées dans le marketing. Cela a permis d’avoir le contrôle de toutes les informations qui affectent une entreprise.

Des données importantes et volumineuses sont collectées par les entreprises à chaque seconde. Il est essentiel de les reconnaître, de les stocker, de les collecter, de les classer et de les exporter. Ces techniques doivent aller de pair pour faciliter la compréhension de tous les processus.

Comment appliquer le data marketing ?

Pour mettre en place le data marketing dans une stratégie marketing, toute entreprise doit connaître les points suivants :

  • Volume de données. Toutes les données nécessaires sont tirées du Big Data. Il est essentiel de détecter celles qui affectent ou non le business model.
  • Organisation et hiérarchie. Grâce à un diagramme de flux de travail marketing, on sélection les données. Puis, on les hiérarchise et les organise.
  • Accès rapide. Il faut disposer d’un processus pour pouvoir consulter immédiatement les données lorsque c’est nécessaire.
  • Plusieurs sources. Toute entreprise doit disposer de différentes sources de données du Big Data pour pouvoir les intégrer dans sa stratégie marketing.
  • Procédure de données. Il est important de connaître et de croiser toutes les variables. L’objectif est de pouvoir extraire les informations sans erreur.
  • Visualisation des données. Les informations doivent donner la possibilité de les représenter sous forme de graphiques ou d’images pour les rendre plus compréhensibles.

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En appliquant toutes ces recommandations, une entreprise possède une valeur ajoutée précieuse pour la prise de décision dans sa stratégie marketing. Pour faire simple, il s’agit d’un modèle de gestion intelligent des données.

Quels sont les avantages du data marketing ?

Parmi les avantages, on peut citer les suivants :

  • Facilite la prise de décision.
  • Améliore la capacité stratégique d’une entreprise.
  • Améliore la mesure du risque et la capacité de gestion de l’entreprise.
  • Aide à comprendre l’entreprise et les clients.
  • Donne la possibilité de rechercher de nouvelles opportunités d’affaires.
  • Soutiens la réalisation des objectifs de l’entreprise.
18 juin 2021 by
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Dossier

Travailler dans le Big Data : pourquoi suivre un cursus Master ?

Un Master Big Data peut signifier un débouché vers de nombreuses entreprises. Ces dernières ont en effet besoin de personnel professionnel pour gérer des données massives. Une formation en Big Data sert à obtenir des informations pertinentes permettant d’aider à la prise de décision. Et cela est essentiel dans la stratégie et la gestion de toute organisation, de la plus petite start up à la plus grande multinationale.

À grande échelle, le volume de données est énorme. Cela peut aller des transactions bancaires aux incidents de circulation en passant par les enregistrements des patients dans les hôpitaux, etc. Des milliards de données sont produites chaque seconde. En ce sens, une formation initiale ou continue dans le domaine du Big Data est l’un des pré-requis pour pouvoir travailler sur ces quantités colossales d’informations.

Quelques raisons de faire un Master Big Data

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles il est tout à fait envisageable de se spécialiser dans le Big Data. En effet, un métier Big Data tel que le data analyst est un projet professionnel à la fois motivant et enrichissant.

Préparation aux défis

Le Master Big Data est intéressant pour la raison suivant : le professionnel se prépare à faire face à de nouveaux défis. Parmi ces derniers, on peut citer la vente, le Business Intelligence (BI), la gestion de bases de données, etc.

Vision globale

Le professionnel apprend à avoir une vision beaucoup plus globale de la nature des données. Sur cet aspect, il peut remarquer la différence dans leurs types et leur origine. Ainsi, il peut prendre une excellente décision lors de leur utilisation.

Développement des compétences techniques

Dans le Big Data, il est important que le professionnel soit capable de développer différentes techniques. Celles-ci lui permettront de faire une analyse des données. Comme pour le cas des data scientists, le développement d’une Intelligence artificielle via la Machine Learning permet de construire des modèles prédictifs.

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Utilisation d’outils

Un Master Big Data permet de savoir comment utiliser les différents outils nécessaires à l’analyse des données, à leur bonne segmentation, à la description du client, etc.

Forte demande

Actuellement, les entreprises ont une très forte demande pour les métiers du Big Data. Par conséquent, un Master Big Data est une excellente voie pour se former dans l’un des domaines du Big Data qui sont requis par les meilleures entreprises du monde.

De meilleures opportunités d’emploi

Le Big Data est actuellement l’un des sujets les plus évoqués sur le marché du travail. La recherche d’expériences professionnelles est en hausse en raison du salaire élevé. Par conséquent, suivre un cursus Master Big Data augmente les chances de postuler pour de meilleurs emplois.

Une meilleure préparation

Un Master Big data permet d’avoir un profil et un cursus beaucoup plus spécialisés qui sont plus intéressants pour les entreprises. De cette manière, les possibilités sont plus larges et importantes.

Les sujets traités tout au long d’un Master Big Data

Un cursus Master Big Data peut se composé de différents modules de formation. Leur nombre dépend de l’école ou de l’université qui le propose. À titre d’exemple, celui de l’Université Paris 8 est une formation continue sur plusieurs domaines. Par exemple, l’Intelligence artificielle, les systèmes d’information, le Big Data et l’apprentissage automatique.

Pour faire simple, un Master Big Data consiste avant tout à inculquer aux étudiants le contenu de la partie calcul ou traitement du Big Data : développement de l’infrastructure, du stockage et du traitement des données. Ensuite, il y a la partie analytique de la data science qui porte sur le traitement, le nettoyage et la compréhension des données ainsi que l’application algorithmique et la visualisation des données.

Une fois ces bases acquises, les étudiants passent vers la partie concernant le Business Intelligence en mettant l’accent sur la réception et l’application pratique des données. Bien évidemment, des matières optionnelles peuvent être ajoutées au cursus afin d’acquérir des compétences spécifiques comme la gestion de projet Big Data, le Cloud Computing ou le Deep Learning.

Les compétences développées durant un Master Big Data

  • Programmation en R pour les méthodes statistiques et Python pour le Machine Learning.
  • Utilisation des plateformes telles qu’AWS, BigML, Tableau Software, Hadoop, MongoDB.
  • Gestion et récupération d’informations à l’aide de systèmes de gestion de bases de données relationnelles et NoSQL.
  • Traitement des données distribué et application des modèles MapReduce et Spark.
  • Configuration du framework Hadoop et utilisation des conteneurs.
  • Visualisation des données et de reporting pour l’évaluation des modèles de classification et des processus métier.
  • Procédures ETL et utilisation appropriée des stratégies à l’aide d’outils de pointe.
  • Conception de stratégies de Business Intelligence et intégration du Big Data avec le Data Warehouse.

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Les points forts d’un Master Big Data

Ceux qui souhaitent faire Master Big Data sont formés tout au long d’un cursus d’avant-garde. De plus, des mises à jour du contenu sont constamment enseignées en raison de l’évolution des technologies. Chaque étudiant acquière un profil professionnel qui répond aux besoins réels du marché.

En effet, le cursus comprend des phases pratiques. Ici, l’étudiant est formé aux nouvelles technologies liées au Big Data et aux outils les plus utilisés sur le marché du travail. Il travaille entre autre sur des projets pour développer et mettre en œuvre des solutions Big Data en situation réelle.

Par ailleurs, étant donné que des séminaires sur le domaine du Big Data sont souvent organisés, les étudiants en Master Big Data sont invités à y participer. Par exemple : des échanges avec des enseignants chercheurs, des chefs d’entreprise, etc. L’objectif est de compléter leurs connaissances des outils de Cloud Computing, Business Intelligence, Machine Learning, méthodologies de projet Big Data, etc.

Les débouchés avec un Master Big Data

Les professionnels du Big Data sont parmi les plus demandés par les entreprises. Ils seront également les plus recherchés à l’avenir. Les organisations se concentrent sur la collecte de données et l’analyse des informations clients ainsi que sur l’interprétation des données massives.

Le besoin de profils analytiques dans différents secteurs d’activité croît dans les entreprises. Par conséquent, elles requièrent plus d’analyse de données et de développement d’Intelligences Artificielles. C’est pour cette raison que les métiers du Big Data ci-dessous sont les postes en ligne de mire des détenteurs d’un Master Big Data.

1.      Chief data officer

Le chief data officer (CDO) est le responsable des données au plus haut niveau sur le plan technologique, commercial et sécuritaire. Il est chargé de la gestion des données en tant qu’actif de l’entreprise. Ses fonctions comprennent la stratégie d’exploitation des données et la gouvernance des données.

2.      Digital analyst

Sa mission est de donner du sens aux données collectées grâce à différents outils de mesure en ligne. À travers des rapports, des présentations et des tableaux de bord, il formule des recommandations stratégiques pour aligner les objectifs de l’entreprise sur ceux qu’il a pu mesurer en ligne. Il développe également des propositions d’optimisation pour les sites en ligne et conçoit des stratégies de mesure. Une connaissance approfondie du marketing, de la stratégie commerciale et des compétences en communication sont nécessaires pour qu’il ait la capacité de rendre compte des résultats.

3.      Data analyst

Il vise à donner du sens aux données collectées à partir des projets d’intégration Big Data et transforme ces données en informations utiles et pertinentes pour l’entreprise. Il est en charge de la gestion et de l’infrastructure des données, de la gestion des connaissances et de la direction des plans d’analyse de données dans des environnements tels que les réseaux sociaux. Une connaissance de la programmation, des bibliothèques d’analyse de données, des outils d’Intelligence artificielle et des rapports est requise.

4.      Data scientist

Le data scientist réalise des algorithmes d’apprentissage automatique qui seront capables d’automatiser les modèles prédictifs, c’est-à-dire, de prédire et de classer automatiquement les nouvelles informations. Pour ce faire, il possède des compétences en statistiques et mathématiques appliquées.

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5.      Data architect

Ce professionnel est en charge de la conception et de la gestion de gros volumes de données. Il prépare les bases de données d’une manière alignée sur les objectifs de l’entreprise. Ainsi, d’autres professionnels peuvent effectuer l’analyse des données pertinentes.

6.      Business Intelligence analyst

Ce professionnel utilise des méthodes et des techniques analytiques pour comprendre le client et son impact sur l’entreprise. Il identifie les opportunités de monétisation grâce à l’analyse des données. Pour ce faire, il crée des stratégies centrées sur la relation client à partir de l’analyse des comportements issus du croisement des données CRM internes avec des données externes générées par l’interaction sociale. Cependant, il doit avoir un diplôme d’ingénieur, en statistiques ou en mathématiques ainsi que des compétences en gestion de bases de données et langages de programmation (ex : Python).

7.      Expert en éthique et confidentialité des données

C’est l’un des profils qui sera demandé à l’avenir. En effet, il s’adaptera rapidement à tous les changements à venir dans un environnement très complexe et ambigu.

14 mai 2021 by
data management
Définitions

Qu’est-ce que le data management ?

Le concept de data management ou gestion des données comprend une liste complète de sujets associés et connexes qui couvrent l’ensemble du processus de gestion et d’exploitation des données. Dans cette liste, nous pouvons trouver des termes tels que l’architecture de données, la modélisation de données, l’intégration de données, la qualité des données, le Big Data  la confidentialité et la sécurité des données. Il s’agit d’une partie du Business intelligence permettant, au même titre que les autres éléments clé de la data science, de mettre en place des outils optimisant la prise de décisions.

Qu’est-ce que le data management ?

On entend souvent parler de la gouvernance des données ou data governance. Mais, il ne s’agit que d’un élément clé du data management. Et la gestion des données est un ensemble complet de pratiques, de concepts, de procédures et de processus. C’est également un large éventail de systèmes complémentaires qui permettent à une organisation de prendre le contrôle de ses ressources d’informations, de la collecte à la sécurisation des données.

Le data management en tant que pratique générale concerne le cycle de vie complet de données de référence depuis leur point de création d’origine jusqu’à leur mise hors service finale.

Concepts autour du data management

Beaucoup de questions sont posées autour du sujet « data management » :

  • Est-il facile d’accéder, de nettoyer, d’intégrer et de stocker les données personnelles des gens ?
  • Quel type de données les acteurs au sein de l’entreprise utilisent-ils ?
  • L’entreprise dispose-t-elle d’un système efficace pour une analyse de données au fur et à mesure qu’elles circulent en interne ?

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Ces questions invitent à comprendre certains concepts permettant de connaître en profondeur ce qu’est réellement la gestion des données :

1.      Accès aux données

Ce terme fait référence à la capacité d’accéder et de récupérer des informations où qu’elles soient. Certaines technologies peuvent rendre cette étape aussi simple et efficace que possible afin que les entreprises puissent utiliser les données et ne pas seulement les trouver.

2.      Qualité des données

Il faut s’assurer que les données soient exactes et utilisables aux fins prévues. Cela commence à partir du moment où elles sont trouvées et se poursuit via divers points d’intégration avec d’autres données.

3.      Intégration de données

Ce terme définit les étapes pour combiner différents types de données. Les outils d’intégration de données permettent de concevoir et d’automatiser les étapes.

4.      Contrôle des données

Il s’agit d’un ensemble continu de règles et de décisions permettant de gérer les données d’une entreprise afin de garantir que la stratégie sur ces données est alignée celle de l’entreprise.

5.      Master data management (MDM)

Unification et gestion de toutes les données communes et essentielles à tous les domaines d’une organisation. Ces données de base sont généralement gérées à partir d’un seul emplacement ou concentrateur.

6.      Transmission de données

Implique l’analyse des données au fur et à mesure qu’elles se déplacent en appliquant une logique aux données : identification des modèles dans les données et filtration pour des utilisations multiples à mesure qu’elles circulent dans l’organisation.

Avantages apportés par le data management

Pour une entreprise, le data management est la première étape dans la gestion d’un volume de données à la fois structurées et non structurées. Mais, ce n’est que grâce aux meilleures pratiques qu’elle peut exploiter la puissance de ces données. C’est également l’unique solution pour obtenir les informations dont elle a besoin pour rendre les données utiles.

En fait, le data management permet aux organisations d’utiliser l’analyse des données à des fins de marketing et de relation client :

  • Personnaliser l’expérience client
  • Ajouter de la valeur aux interactions avec les clients
  • Identifier en temps réel les causes des échecs marketing
  • Récolter les revenus associés au marketing axé sur les données
  • Améliorer l’engagement client
  • Augmenter la fidélité des clients

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Bonnes pratiques dans le data management

Dans toute opération de data management, il faut savoir gérer les données et acquérir les connaissances nécessaires pour prendre de bonnes décisions. Pour ce faire, il faut commencer par se poser une question d’ordre commerciale et acquérir les données nécessaires pour y répondre.

Les entreprises collectent de grandes quantités d’informations à partir de diverses sources. Elles utilisent ensuite les meilleures pratiques tout au long du processus de stockage et de gestion, de nettoyage et d’extraction des données. Enfin, elles procèdent à l’analyse et la visualisation des données pour éclairer leurs décisions commerciales.

Il est important de noter que les meilleures pratiques de gestion des données se traduisent par des améliorations analytiques en même temps. En gérant et en préparant correctement les données pour l’analyse, les entreprises optimisent leur Big Data.

Certaines des meilleures pratiques de data management que les entreprises cherchent désespérément à mettre en œuvre sont :

  • La simplification de l’accès aux données traditionnelles et émergentes.
  • Le nettoyage des données pour insuffler de la qualité dans les processus métier existants
  • Le façonnage des données à l’aide de techniques de manipulation flexibles
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13 mai 2021 by
Définitions

Data analyst : fonctions et formation

Le métier de data analyst est de plus en plus prisé sur le marché du travail. Toutes sortes d’entreprises recherchent ses compétences. Tout le monde parle du Big Data, de l’apprentissage automatique ou Machine Learning, du traitement de données, de la gestion de l’analyse de données et de l’exploration de données.

Dans cet article, nous allons apporter des explications sur le cœur de métier d’un analyste de données et tout ce qu’il apprend tout le long de la formation data analyst.

Le Big Data : centre de gravité de la formation data analyst

Bon nombre de jeunes diplômés se demandent encore pourquoi suivre une formation en Big Data. La réponse peut se résumer comme suit : parce que c’est ainsi qu’ils peuvent s’assurer d’avoir un emploi à l’avenir.

Beaucoup ne savent pas encore ce qu’est l’analyse de données. Pour résumer, il s’agit du moyen de rendre toutes les données acquises dans l’environnement numérique compréhensibles et utiles pour les entreprises à travers son analyse et sa gestion. Différents domaines de l’entreprise en bénéficie : marketing, commerce, relation client ou CRM, etc. Pour ce faire, le data analyst travaille  avec des méthodologies de business intelligence et des outils logiciels spécifiques.

Que fait un data analyst ?

Il est important de connaître les principales fonctions d’un data analyst avant d’avoir un projet professionnel d’en devenir un.

1.      Identification des données

La première chose qu’un data analyst fait avant d’analyser et de traiter les données est d’identifier les informations. Il s’agit uniquement des données qui intéressent l’entreprise depuis différentes sources. Pour ce faire, il doit structurer ou ordonner toutes ces données dans des graphiques et des tableaux pour en faire une présentation adéquate.

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2.      Établir des directives sur le comportement des clients

Une des principales fonctions du data analyst est de mettre en œuvre les stratégies nécessaires pour guider l’entreprise en fonction du comportement des clients. Les canaux numériques sont généralement les principaux domaines concernés. En effet, des actions plus personnalisées doivent être menées pour déterminer exactement ce que le public souhaite.

3.      Traitement et regroupement des informations

L’analyste de données doit développer un traitement de données ardu à travers des opérations mathématiques et l’utilisation de langages de programmation. Il faut ensuite les regrouper par catégories d’informations pour les ordonner et en tirer des conclusions à forte valeur ajoutée pour l’entreprise.

4.      Effectuer une communication transparente avec l’organisation

Travailler en tant que data analyst est en réalité devenir le gardien de toutes les informations traitées par l’entreprise. Son rôle est de générer des rapports. Ces derniers sont destinés aux services qui bénéficient des données analysées. Par conséquent, ils doivent être conforme au domaine d’activité de l’entreprise. D’une certaine manière, il interprète les données pour en tirer des informations utiles pour la prise de décision.

Pré requis pour suivre une formation data analyst

Pour devenir data analyst, il est nécessaire de répondre aux exigences essentielles répondant aux rigueurs du poste.

Niveau d’étude minimum

Devenir un data analyst n’est pas à la portée de quelqu’un ayant un niveau bac. Il faut au minimum avoir suivi une formation dans une école de marketing ou une école spécialisée dans le digital. Il existe toutefois plusieurs formations dispensées par des écoles d’informatique, des centres de formation et même par Pôle Emploi.

Par ailleurs, il n’est pas rare de voir l’analyse de données comme une spécialisation. C’est le cas notamment dans certains cursus pour l’obtention d’une Licence professionnelle, d’un Master ou d’un Master spécialisée.

Capacité de synthèse de données

Il est nécessaire d’avoir la capacité de synthétiser des données pour savoir comment choisir et extraire les informations les plus pertinentes et utiles pour l’entreprise. Il est très important de connaître ses objectifs au même titre que le secteur dans lequel elle opère. La détection des problèmes et leur résolution grâce à une analyse exhaustive de leurs caractéristiques fait ensuite appel à cette extraction de données.

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Communication fluide avec les parties prenantes

Il est nécessaire pour le data analyst d’avoir une communication fluide avec les dirigeants et les managers. Ce sont des pré-requis pour pouvoir expliquer les résultats de manière précise sans entrer dans les détails techniques. Un langage simple permettra à la direction de mieux comprendre la portée des conclusions de l’analyse.

Langage de programmation

Un data analyst doit avoir de bonnes compétences informatiques et savoir gérer les langages de programmation. En même temps, il doit maîtriser les mathématiques statistiques pour développer une analyse adéquate et tirer des conclusions d’un point de vue critique et objectif.

Transformer les données en recommandations est l’une des qualités les plus appréciées par les employeurs. C’est pour cela qu’ils décident d’inclure un data scientist et un data analyst parmi leur personnel.

Qu’apprend-on d’une formation data analyst ?

On peut trouver facilement en ligne une formation data analyst . Que ce soit chez Pôle Emploi ou via une formation mise en place à distance, il existe de multiples sujets traités. Certains sont souvent abordés jusqu’à la fin de la formation :

  • Fondamentaux du Big Data (techniques et concepts)
  • Data science (comprendre la science des données)
  • Comprendre le Big Data (analyse et visualisation des données)
  • Comprendre l’analyse des données (Power BI)
  • Business Intelligence (différence avec l’analyse de données)
  • Langages de programmation (Python, R…)
  • Techniques et outils de reporting essentiels
  • Techniques outils et de reporting avancés
  • Etc.
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4 mai 2021 by
Dossier

Power BI : Définition et 6 raisons d’utilisation

Jusqu’à présent, les données sont la meilleure source de connaissances pour les entreprises. En effet, elles en génèrent plus que jamais, d’où l’apparition du terme Big Data. Cependant, accumuler de telles quantités d’informations numériques à très peu d’utilité à moins que ces organisations en comprennent le sens. C’est là qu’interviennent les logiciels de Business Intelligence en self-service tels que Power BI.

Qu’est-ce que Power BI ?

Power BI est le nom commun attribué à une variété d’applications et de services basés sur le Cloud. Ces derniers sont conçus pour aider les entreprises à collecter, gérer et analyser diverses sources de données via une interface facile à utiliser. Il permet de rassembler les données et de les traiter. Mais surtout, il est utile pour transformer les données en informations intelligibles souvent à l’aide de graphiques et de tableaux visuellement précis et faciles à traiter. Cela permet aux utilisateurs de créer des rapports interactifs et de les partager à toutes les parties prenantes d’une entreprise.

Cette application Microsoft se connecte à une variété de sources de données. Il peut s’agir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données sur un data warehouse. Il peut également se connecter à des applications à la fois dans le Cloud et sur les serveurs de l’entreprise.

Cette appellation est un terme général et peut faire référence à une application de bureau Windows appelée Power BI Desktop. Il peut s’agir d’un outil ETL (Extract, Transform and Load) dénommé Power Query ou d’un service en ligne SaaS (Software as a Service) appelé Power BI Service. Il peut aussi s’agir d’applications mobiles Power BI pour les Smartphones et tablettes Windows ainsi que pour les appareils iOS et Android.

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Power BI est basé sur Microsoft Excel. En tant que tel, la courbe d’apprentissage d’Excel vers Power BI n’est pas si raide. Quiconque peut utiliser Excel peut utiliser Power BI. Mais, ce dernier est beaucoup plus puissant que la feuille de calcul.

Que fait cette application d’analyse de données ?

Dans tout environnement d’entreprise, il est essentiel d’unifier toutes les informations disponibles autour d’une même plateforme que ce soit dans le Cloud ou en local. Pour ce faire, Power BI est l’outil idéal. Il permet d’appliquer les connaissances de la Business Intelligence (BI) en exploitant des données en temps réel provenant de différentes sources et en créant des rapports. Sur un simple tableau de bord se trouvent les résultats de tous les éléments à analyser et partager entre plusieurs professionnels d’une même entreprise.

En effet, cette application d’analyse de données est utilisée pour la création de rapports basés sur les données de l’entreprise. En utilisant Power BI, l’utilisateur peut se connecter à un large éventail d’ensembles de données et classer les informations fournies par le biais de la data visualisation afin qu’elles puissent être mieux comprises et assimilées. Le tableau de bord généré à partir de ces données peut être partagé avec d’autres utilisateurs.

Power BI aide les entreprises à voir non seulement ce qui s’est déroulé dans le passé et ce qui se passe dans le présent, mais également ce qui pourrait se produire dans le futur. Cet outil d’analyse de données est doté de fonctionnalités d’apprentissage automatique. Il permet ainsi à son utilisateur de détecter un modèle de données et d’utiliser ce modèle pour effectuer des prédictions éclairées et exécuter des scénarios de simulation. Ces estimations permettent à l’entreprise pour laquelle il travaille de générer des prévisions. Elle aura ainsi la capacité de se préparer à répondre à la demande future et à adopter des mesures clés.

6 raisons d’utiliser Power BI 

Pour les entreprises qui souhaitent plus de puissance de reporting et de force analytique que ce qu’offre Excel, Power BI est à un tout autre niveau du Business Intelligence. Avec cet outil, les entreprises peuvent collecter, analyser et visualiser l’ensemble de leurs données, ce qui leur donne un meilleur aperçu de leur productivité et de leur compétitivité. Ainsi, elles peuvent prendre des décisions plus éclairées basées sur des données réelles.

Pour mieux comprendre la puissance de Power Bi, voici quelques-uns de ses principaux avantages :

  • Les entreprises peuvent gérer de grandes quantités de données via cette application qu’en utilisant d’autres plateformes d’analyse de données.
  • Les informations peuvent être visualisées à l’aide de modèles afin que les entreprises puissent mieux comprendre leurs données.
  • Il est basé sur le service Cloud de sorte que les utilisateurs bénéficient de capacités d’intelligence de pointe et d’algorithmes puissants régulièrement mis à jour.
  • Plusieurs personnalisations permettent aux utilisateurs de créer des tableaux de bord afin d’accéder rapidement aux données dont ils ont besoin.
  • Il propose une interface intuitive qui le rend beaucoup plus facile à utiliser que les feuilles de calcul complexes.
  • Il garantit la sécurité des données en offrant des contrôles d’accessibilité internes et externes.

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Pour résumer, Power BI est la solution professionnelle pour visualiser et transformer les données. Mais, il sert surtout à partager des informations avec tous les services de l’entreprise, de manière efficace et rapide. Grâce à ses tableaux de bord intuitifs et à son contrôle d’accessibilité, tout le monde dispose d’informations en temps réel. Toutes les parties prenantes pourront les consulter à tout moment et en tout lieu.

L’analyse des données pour soutenir la prise de décision

Power BI est l’un des plus pratiques et performants outils Microsoft pour l’analyse de données. Il s’est imposé comme le leader du secteur. Il reflète d’ailleurs les connaissances et l’expérience de Microsoft dans ce domaine à travers des solutions telles qu’Excel ou SQL Server et ses compléments (SSAS, SSIS et SSRS).

Power BI facilite la transformation des données en informations grâce à des modèles analytiques. Cela va de l’information à la connaissance en passant par des rapports analytiques avec des graphiques, des tableaux, etc. L’objectif de Microsoft est d’offrir un outil de prise de décisions intelligentes en réduisant les risques. Il apporte une réponse efficace aux besoins d’un des professionnels qui interviennent dans ce domaine : le data analyst.

À part cela, Power Bi est également un outil multiplateforme pour la surveillance de l’entreprise en temps réel par les parties prenantes partout et à tout moment.

L’autre atout de Power BI dans l’analyse des données est son intégration totale avec la suite Office 365. Il donne accès à SharePoint, à un calendrier, à Microsoft Flow pour les flux de travail et à une longue liste de fonctionnalités et de possibilités sans quitter l’environnement Office 365.

Par ailleurs, Microsoft s’est fortement engagé envers les techniques d’apprentissage automatique. Power BI offre de multiples fonctionnalités dans ce domaine :

  • L’analyse automatique des informations
  • Le calcul des corrélations
  • L’identification de valeurs aberrantes
  • Le regroupement
  • L’intégration de Python pour l’importation de données et la création de graphiques
  • Etc.
12 avril 2021 by
Définitions

Focus sur le NLP ou Natural Language Processing

C’est seulement il y a 40 ans que l’objectif de doter les ordinateurs de la capacité de comprendre le langage naturel au sens de courant a commencé. Cet objectif de compréhension du langage naturel par les ordinateurs – plus communément appelé traitement du langage naturel ou “natural language processing” en anglais (NLP)est le sujet de cet article. 

Le Natural Language Processing est considéré comme une branche de l’Intelligence Artificielle, mais est devenu au fil des années un domaine d’études intéressant en matière de statistiques informatiques et de fouille de données textuelles.  

La maitrise du NLP permet d’accéder à des opportunités professionnelles dans le secteur de la data science. Seul un data scientist qui maitrise les techniques de machine learning et deep learning sera capable d’utiliser ces modèles pour les appliquer à des problématiques de traitement du langage naturel. D’où la nécessité de se former à la data science au travers d’une formation spécialisée.

Qu’est ce que le NLP ? 

La NLP est une approche computationnelle de l’analyse des textes. 

“Il s’agit d’une gamme de techniques informatiques à motivation théorique pour l’analyse et la représentation de textes naturels à un ou plusieurs niveaux d’analyse linguistique dans le but d’obtenir un traitement du langage similaire à l’humain pour une série de tâches ou d’applications”.

Le NLP regroupe les techniques qui utilisent des ordinateurs pour analyser, déterminer la similarité sémantique entre des mots et traduire entre les langues. Ce domaine concerne généralement les langues écrites, mais il pourrait également s’appliquer à la parole. 

Dans cet article, nous aborderons les définitions et concepts nécessaires à la compréhension et méthodes nécessaires à la compréhension du NLP, les méthodes de l’analyse syntaxique ainsi que le modèle d’espace vectoriel pour le NLP au niveau du document. 

Définitions et concepts

Présentons d’abord quelques définitions et concepts utilisés en NLP:

  • un corpus est un ensemble de documents
  • le lexique est un ensemble de mots utilisés dans la langue. En NLP, le lexique fait généralement référence à l’ensemble des mots uniques contenus dans le corpus

Les axes d’analyse pris en NLP sont :

  • la morphologie traite de la structure des mots individuels. Ainsi, les techniques dans ce domaine comprendraient des méthodes pour endiguer, attribuer la partie des balises vocales…
  • la syntaxe concerne la structure des phrases et les règles pour les construire. Elle est particulièrement importante car elle permet de déterminer le sens d’une phrase, également appelé sémantique.
  • la sémantique

Revenons quelques instants sur la syntaxe : une structure syntaxique peut être créée grâce à l’utilisation de la grammaire qui spécifie les règles de la langue. Un type de grammaire communément utilisé en NLP est la grammaire sans contexte (CFGs). 

Un CFG comprend les parties suivantes :

  • des symboles des terminaux, qui peuvent être des mots ou de la ponctuation
  • des symboles non terminaux, qui peuvent être des parties de discours, de phrases…
  • des symboles de départ
  • ou encore un ensemble de règles avec un seul symbole non terminal à gauche et un ou plusieurs symboles à droite (terminaux ou non terminaux)

Les CFG ont certaines limites, mais ils peuvent s’acquitter de manière adéquate de certaines tâches de la NLP, telles que l’analyse syntaxique des phrases.

Un système de NLP devrait idéalement être capable de déterminer la structure du texte, afin de pouvoir répondre à des questions sur le sens ou la sémantique de la langue écrite. La première étape consiste à analyser les phrases en structures grammaticales. Cependant, l’analyse et la compréhension d’une langue naturelle à partir d’un domaine illimité se sont révélées extrêmement difficiles en raison de la complexité des langues naturelles, de l’ambiguïté des mots et des règles de grammaire difficiles. 

Cet article fournit une introduction au NLP, qui comprend des informations sur ses principales approches. 

Parmi les domaines de recherche fructueux en matière de NLP et de fouille de données textuelles, citons différentes méthodes pour la conversion de textes en données quantitatives, d’autres moyens de réduire les dimensions du texte, des techniques de visualisation des grands corpus,  et des approches qui prennent en compte la dimension temporelle de certaines collections de documents. 

Par conséquent, le NLP est utilisé dans une grande variété de disciplines pour résoudre de nombreux types de problèmes différents. L’analyse de texte est effectuée sur des textes allant de quelques mots saisis par l’utilisateur pour une requête Internet à de multiples documents qui doivent être résumés. La quantité et la disponibilité des données non structurées ont fortement augmenté au cours des dernières années. Cela a pris des formes telles que les blogs, les tweets et divers autres réseaux sociaux. Le NLP est idéal pour analyser ce type d’informations. 

Le Machine Learning et l’analyse de texte sont fréquemment utilisés pour améliorer l’utilité d’une application. 

Voici une brève liste des domaines d’application:

  • la recherche qui identifie des éléments spécifiques du texte. Elle peut être aussi simple que de trouver l’occurrence d’un nom dans un document ou peut impliquer l’utilisation de synonymes et d’orthographes/fausses orthographes alternatives pour trouver des entrées proches de la chaîne de recherche originale
  • la traduction automatique qui implique généralement la traduction d’une langue naturelle dans une autre. 
  • des résumés : le NLP a été utilisé avec succès pour résumer des paragraphes, articles, documents ou recueils de documents 
  • NER (Named-Entity Recognition) qui consiste à extraire du texte les noms des lieux, des personnes et des choses. Généralement, cette opération est utilisée en conjonction avec d’autres tâches du NLP, comme le traitement des requêtes
  • …

Les tâches du NLP utilisent fréquemment différentes techniques de Machine Learning. Une approche commune commence par la formation d’un modèle à l’exécution d’une tâche, la vérification que le modèle est correct, puis l’application du modèle à un problème.

Application du NLP

Le NLP peut nous aider dans de nombreuses tâches et ses champs d’application semblent s’élargir chaque jour. Mentionnons quelques exemples :

  • le NLP permet la reconnaissance et la prédiction des maladies sur la base des dossiers médicaux électroniques et de la parole du patient. Cette capacité est explorée dans des conditions de santé qui vont des maladies cardiovasculaires à la dépression et même à la schizophrénie. Par exemple, Amazon Comprehend Medical est un service qui utilise le NLP pour extraire les états pathologiques, les médicaments et les résultats des traitements à partir des notes des patients, des rapports d’essais cliniques et d’autres dossiers médicaux électroniques.
  • Les organisations peuvent déterminer ce que les clients disent d’un service ou d’un produit en identifiant et en extrayant des informations dans des sources telles que les réseaux sociaux. Cette analyse des sentiments peut fournir de nombreuses informations sur les choix des clients et les facteurs de décision.
  • Un inventeur travaillant chez IBM a mis au point un assistant cognitif qui fonctionne comme un moteur de recherche personnalisé en apprenant tout sur vous et en vous rappelant ensuite un nom, une chanson ou tout ce dont vous ne vous souvenez pas au moment où vous en avez besoin.
  • Le NLP est également utilisé dans les phases de recherche et de sélection de recrutement des talents, pour identifier les compétences des personnes susceptibles d’être embauchées et aussi pour repérer les prospects avant qu’ils ne deviennent actifs sur le marché du travail. 

Le NLP est particulièrement en plein essor dans le secteur des soins de santé. Cette technologie améliore la prestation des soins, le diagnostic des maladies et fait baisser les coûts, tandis que les organismes de soins de santé adoptent de plus en plus les dossiers de santé électroniques. Le fait que la documentation clinique puisse être améliorée signifie que les patients peuvent être mieux compris et bénéficier de meilleurs soins de santé.

 

26 novembre 2020 by
Evènements

Participez au salon Big Data Paris 2020

Big Data Paris est le salon de référence dans l’univers du Big Data. Vous y retrouverez l’actualité des projets Data dans l’industrie, l’évolution de l’Open Data ou encore les nouveautés de Data analytics (BI, Datavisualisation, advanced analytics). Vous pourrez assister à des conférences sur la gouvernance des données ou sur la Sécurité des données. Si l’IA et le Big Data sont deux sujets qui vous passionnent, vous découvrirez les technologies de machine learning qui les combinent.

Je demande mon Pass Gratuit

 

Avec AI Paris, Big Data Paris prévoit d’accueillir 20 000 visiteurs, 370 sponsors et exposants et plus de 300 conférences et ateliers. Les ateliers et les conférences seront accessibles en Live ou en replay.

Nous vous recommandons de privilégier le salon physique puisqu’il sera plus facile pour vous d’échanger avec les exposants sur vos problématiques métiers. N’oubliez cependant pas de respecter les gestes barrières et autres mesures de sécurité sanitaire.

Participez au Data Challenge – En partenariat avec DataScientest

Vous pourrez aussi avoir l’occasion de participer à un des événements les plus attendus du salon :  Le Data Challenge. En accès libre sur le salon Big Data Paris Porte de Versailles, vous pourrez essayer d’exploiter les données de plus de 400 000 stations météorologiques et créer le meilleur modèle prédictif de la concentration en particules fines. Ce Data Challenge vous est proposé par DataScientest, leader français de la formation des métiers Data Sciences.

Je participe au Data Challenge
4 août 2020 by
Définitions

Le vocabulaire du Data Scientist pour les nuls

Voici les principaux éléments de vocabulaire et acronymes à connaître autour de la Data Science et du Big data (cf. sourcing des définitions à la fin du post).

Avec quelques explications vulgarisées selon ma compréhension et des schémas qui me semblent parlants.

N’hésitez pas à ajouter des commentaires, ce post est évolutif!

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31 décembre 2014 by
Définitions

Data Scientist, Data Analyst et autres définitions

Qui dit nouveau métier, dit nouveau vocabulaire!

L’objectif de ce post est de lister un panel représentatif des dénominations de métiers trouvées (sans pour autant aborder les qualités requises ainsi que les responsabilités, qui feront l’objet de posts ultérieurs!) pour tenter d’y voir un peu plus clair.

Au fond, l’équation Data Scientist = Data Analyst = Dataminer = Data Architect … est-elle vérifiée?

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29 décembre 2014 by