Nombreuses sont les entreprises qui se lancent désormais dans des projets de Data Science ou Intelligence Artificielle (IA). Comme tout autre projet, réussir un projet de data science requiert en amont un minimum de préparation. Voici comment mettre en place un projet de data science.
Cherchez à comprendre les technologies en cours
Avant de vous lancer dans un projet de data science, vous devez évaluer la maturité d’une solution technologique, sa finalité ainsi que sa validité. En effet, certaines solutions technologiques restent basées sur des règles transparentes, ce qui facilite les interprétations de résultats. D’autres se révèlent excellentes dans l’apprentissage, mais rendent difficiles les interprétations de résultats. Il n’est donc pas rare de voir des entreprises évoquer des problématiques captivantes, mais avec des technologies inadaptées.
Disposez donc d’équipes compétentes pour évaluer et approuver le bon fonctionnement, et la convenance avec lesdites plateformes. Si vous ne disposez pas d’un département consacré à cette activité, vous pouvez solliciter les services d’une société de conseils reconnue. Ces structures mettent à votre disposition des talents détenant les compétences requises pour travailler sur votre projet.
Choisissez la bonne technologie
Il existe sur le marché, plusieurs solutions de récupération, de stockage, d’analyse et de restitution de données. Pour choisir celles qui répondront le plus à vos besoins, en avoir une vue d’ensemble est capital. En réalité, chacune des technologies de data science présente des attributs spécifiques et un fonctionnement distinct.
Maitriser cet ensemble de solutions permettra de considérer la versatilité de l’offre technique et de savoir ce qui sera techniquement faisable. Il faudra prendre en compte la compatibilité de la solution avec la technologie en cours, sa praticité, son coût d’installation et de maintenance. Ici aussi, l’intervention de cabinets spécialisés peut être avantageuse pour choisir les meilleures solutions technologiques.
Recensez, récupérez, mettez en forme et sécurisez toutes les données
Une autre étape cruciale à la mise en place d’un projet de data science est le recensement de l’intégralité des données internes et externes utiles. Ceci dit, vous ne devriez écarter aucune source et un audit pourrait même s’avérer nécessaire. Parce qu’elles sont rarement testables en l’état, il faudra particulièrement veiller à la qualité et à la mise en forme des données. Veillez à déterminer également l’outil approprié et le type de récupération adéquat (mode batch ou temps réel). N’oubliez pas non plus de sécuriser tous les flux de données contre la cybercriminalité.
Analysez les données et rendez les résultats intelligibles
Pour le bon aboutissement de votre projet de data science, vous devez opter pour les bonnes méthodes statistiques ou mathématiques. Celles-ci vous permettront notamment une bonne extraction de la valeur des données, afin de répondre aux besoins définis.
Il faudra aussi ajuster les algorithmes aux divers environnements de développements attribués.
Après cela, il faudra présenter les résultats de façon intelligible et fournir une restitution claire, esthétique, et compréhensible. Veillez donc au respect des bonnes pratiques de l’ergo design et au bon choix de l’outil de visualisation.
Réussir votre projet de data science dans le Cloud
Une plateforme data science est un allié qui permet à une entreprise d’extraire le potentiel de ses données. Pour bien mener un projet data science, il est essentiel de vous servir d’un framework structuré et spécialisé dans la mise en production de chaînes d’analyse de données. Pour celui qui veut réussir son projet de data science avec l’expertise de Ryax, il est conseillé de visiter le site de notre partenaire. En vous adressant à notre partenaire, vous pourrez automatiser vos chaînes de traitement de données et maîtriser vos exécutions de bout en bout. Il vous sera également possible de monitorer efficacement en tout point et de reporter aisément en interne comme en externe. Vous pourrez aussi évoluer naturellement vers de nouveaux traitements, uses-cases, infrastructures…
Notre partenaire Ryax est une plateforme ouverte que vous n’aurez pas à combattre pour productiser vos composants maison.
Sans l’intervention d’une plateforme unifiée comme Ryax, qui est un framework structuré et spécialisé dans la mise en production de chaînes d’analyse de données, vous seriez contraint d’utiliser de nombreux systèmes différents chronophages et onéreux. Il vous suffit de vous rendre sur le site de notre partenaire pour avoir accès à toutes les informations dont vous avez besoin.
