5 défis courants de la science des données et des solutions efficaces

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La science des données est le processus qui consiste à étudier les données pour en tirer des informations utiles à la prise de décision. Il couvre tous les domaines, des statistiques et des mathématiques à l'intelligence artificielle et à l'ingénierie informatique.

Aussi importante que soit la science des données, plusieurs obstacles empêchent les entreprises d'en exploiter tout le potentiel. Dans cet article, vous découvrirez les cinq principaux défis de la science des données que vous devez relever pour tirer le meilleur parti de l'analyse des données et améliorer la prise de décision au sein de l'entreprise.

1. Gestion de sources de données multiples

Obtenir les bonnes données pour l'analyse est une tâche ardue, en particulier lorsque vous accédez à des données provenant de différentes sources. C'est pourquoi, pour une science des données efficace, il est indispensable de consolider les données provenant de sources multiples.

Cependant, la consolidation de données provenant de sources variées et semi-structurées est un processus complexe qui prend du temps.

Une solution rapide à ce défi de la science des données consiste à utiliser des outils d'intégration des données ou un système de gestion des données comme Informatica et Oracle. Ces solutions logicielles vous aideront à collecter et à agréger des données provenant de diverses sources et à les filtrer pour en faciliter l'accès.

Pour ce faire, ils agissent comme une plateforme centralisée qui s'intègre aux sources de données. Vous obtenez ainsi une vue globale de toutes vos données, ce qui vous permet de générer des informations plus précises et plus significatives.

Vous pouvez également utiliser des solutions d'IA pour les entreprises afin d'analyser rapidement les données et de suggérer des décisions commerciales utiles. S'il existe des risques liés à l'IA générative, comme les hallucinations de l'IA, ils peuvent être facilement surmontés par des contre-mesures telles que la vérification des faits.

2. Pas assez de travailleurs qualifiés

Le monde devient de plus en plus dépendant de la science des données pour la prise de décision. 59 % des entreprises utilisent la science des données de différentes manières pour améliorer leurs performances. Il en résulte une forte demande de professionnels qualifiés en science des données, qui dépasse l'offre. Pensez-y : il y a trois fois plus d'offres d'emploi en science des données que de recherches d'emploi.

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Mais ce n'est pas tout. Même certains des data scientists existants n'ont pas les compétences actualisées nécessaires pour traiter les données dans le monde moderne. La manière traditionnelle de travailler avec les données n'est plus applicable dans l'environnement actuel en raison des technologies émergentes telles que l'IA générative. Il y a ensuite deux autres évolutions qui méritent que les professionnels des données se perfectionnent ou se reconvertissent : l'explosion des données et les progrès de la capacité de calcul.

Le perfectionnement et la requalification des experts en science des données existants ne se limitent pas aux compétences techniques. Les experts en science des données doivent également disposer de meilleures compétences en matière de résolution de problèmes et de communication. La quantité massive de données aujourd'hui disponibles s'accompagne de nouveaux défis et problèmes qu'il convient de résoudre.

Les solutions à ces problèmes doivent être correctement communiquées aux membres de l'équipe et à la direction, qui n'ont pas forcément les compétences nécessaires pour interpréter les données par eux-mêmes. Nous examinerons ce point plus en détail ultérieurement.

Pour relever le défi d'un vivier de data scientists moins important que la demande, il vous suffit de vous démarquer en tant qu'employeur potentiel et d'attirer certains des professionnels qui font partie de ce vivier. Offrez donc des salaires et des avantages compétitifs. Le salaire de base moyen des data scientists aux États-Unis est de 146 422 dollars, selon Glassdoor, et si vous pouvez offrir davantage, c'est encore mieux.

Que vous embauchiez des scientifiques des données ou que vous ayez déjà des professionnels des données parmi vos employés, vous devez investir dans des ateliers et des formations sur la science des données. Ils peuvent vous aider à vous assurer que les compétences de votre équipe en matière de science des données sont en phase avec l'époque et tiennent compte des pratiques et normes actuelles dans le secteur de la science des données.

3. Confidentialité et sécurité des données

La transition vers les environnements cloud a contribué à l'augmentation des atteintes à la sécurité des données au 21e siècle. On estime que 60 % des données des entreprises sont stockées dans le cloud. Rien qu'en 2020, le FBI a reçu plus de 2 000 plaintes quotidiennes pour cybercriminalité. Les ransomwares, les attaques sur les systèmes de données et le vol de données sont des formes courantes d'atteintes à la sécurité des données.

Par conséquent, les entreprises emploient désormais des experts en cybersécurité, notamment des hackers éthiques qui utilisent le ChatGPT pour le piratage, afin de s'assurer que les données de leurs clients restent sécurisées. Ce piratage éthique les aide à identifier les risques potentiels pour la sécurité des données et à résoudre le problème à l'avance.

Compte tenu de la quantité de données susceptibles de tomber entre de mauvaises mains, des entités telles que l'Union européenne ont également pris des mesures.

Le règlement général sur la protection des données, par exemple, qui est entré en vigueur en 2018, vise à protéger les données des personnes dans l'UE. Il impose des pénalités et des amendes pouvant atteindre des millions d'euros aux organisations qui ne respectent pas les normes de confidentialité et de sécurité du GDPR.

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En tant qu'entreprise, vous devez donc garantir la sécurité et la confidentialité, non seulement de votre entreprise, mais aussi de vos consommateurs.

Pour protéger efficacement ces données, vous devez d'abord savoir quelles sont les données dont vous disposez et où elles se trouvent actuellement, ce que l'on appelle la découverte des données. Vous pouvez utiliser des outils automatisés de recherche de données tels que Tableau et IBM Cognos Analytics pour identifier rapidement les données sensibles dont vous disposez.

Ensuite, choisissez une solution de stockage de données fiable qui constituera une couche de sécurité supplémentaire. En outre, sauvegardez toujours vos données afin de pouvoir les récupérer facilement en cas de perte ou de corruption.

Assurez-vous de disposer de contrôles d'accès granulaires. Quelle que soit la nature de votre entreprise, il n'est pas vraiment judicieux de donner à tout le monde le même contrôle d'accès.

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Prenons l'exemple d'un éditeur de logiciels. Les données dont l'équipe financière a besoin pour ses opérations quotidiennes sont très différentes de celles dont le département marketing a besoin pour mettre en œuvre ses stratégies de marketing SaaS. De même, l'équipe de vente et le service d'assistance à la clientèle ont besoin d'ensembles de données différents.

Plus important encore, les contrôles d'accès granulaires empêcheront les accès non autorisés et réduiront le risque d'atteinte à la confidentialité et à la sécurité des données de vos clients. C'est essentiel car les organisations et les experts en données doivent trouver un équilibre entre le maintien de la confidentialité des données des clients et le partage des ensembles de données nécessaires avec les membres concernés de l'équipe. Envisagez d'utiliser un catalogue de données pour vous aider à restreindre les données sensibles tout en accordant aux experts en données l'accès dont ils ont besoin aux ensembles de données pertinents.

4. Nettoyage des données

L'élimination des données indésirables de vos ensembles de données est l'un des principaux défis que vous devrez relever. Les données erronées coûtent cher aux entreprises, certaines perdant jusqu'à 12,1 millions de dollars par an à cause d'elles. Travailler avec des données inexactes, dupliquées, incohérentes ou inappropriées est le cauchemar de tout data scientist. Elle peut conduire à des conclusions erronées et donc à de mauvaises décisions.

En tant qu'entreprise, il est essentiel de connaître les quatre V du big data pour vous aider à nettoyer les données. Il s'agit notamment de

• Vitesse - Il s'agit de la vitesse à laquelle les données sont transférées. Étant donné que le transfert s'effectue en temps réel, vous devez également analyser ces ensembles de données en temps réel.
• Véracité - Vous devez choisir les données qui sont pertinentes pour votre entreprise afin que les gens sachent qu'ils peuvent faire confiance aux décisions qui en découlent.
• Volume - L'échange de données augmente considérablement de jour en jour. Cela signifie que vous devrez utiliser la technologie pour vous aider à y faire face.
• Variété - Vous rencontrerez de nombreuses formes de données, notamment des données structurées, non structurées et semi-structurées. Il est essentiel de définir un format standardisé pour vous aider à varier les données.

Compte tenu des volumes et de la variété des données sur lesquelles vous devez travailler, le nettoyage de données incohérentes peut vous prendre des heures.

Envisagez d'utiliser la gouvernance des données pour résoudre ce problème de science des données. Il s'agit des procédures mises en place par une entreprise pour gérer ses données. Il existe des outils modernes de gouvernance des données qui vous aideront à nettoyer, formater et maintenir l'exactitude de vos ensembles de données. IBM Data Governance, OvalEdge et Collibra sont de bons exemples d'outils de gouvernance des données.

En outre, employez des professionnels des données dont le travail consistera à veiller à la qualité des données dans chaque service. Vous obtiendrez ainsi des ensembles de données de haute qualité sur lesquels vous pourrez travailler tout en économisant du temps et de l'argent.

5. Rapports aux parties prenantes non techniques

Accroître la capacité d'une organisation à prendre des décisions éclairées est un objectif majeur de la science des données. Ces décisions doivent être alignées sur le plan d'affaires de l'entreprise. C'est la seule façon pour l'entreprise d'atteindre ses objectifs.

Nous en avons brièvement parlé il y a quelque temps. La science des données étant un domaine hautement technique, il peut s'avérer difficile de communiquer les résultats obtenus par les scientifiques des données aux managers et aux dirigeants d'entreprise qui ne parlent pas le langage technique. De nombreux managers et dirigeants d'organisations ne sont pas familiarisés avec les outils et les modèles d'apprentissage automatique utilisés dans la science des données.

Par ailleurs, certaines organisations n'ont pas défini clairement les termes commerciaux et les indicateurs clés de performance. Cela peut représenter un défi pour vos data scientists lorsqu'il s'agit de produire des rapports. Si chaque département interprète les termes commerciaux différemment et utilise des mesures différentes pour calculer les indicateurs clés de performance, vos scientifiques des données auront beaucoup à faire.

Ils devront expliquer l'impact de leur travail sur les indicateurs clés de performance spécifiques de chaque département. Par conséquent, il peut s'avérer difficile de prendre une décision commerciale globale qui profitera à chaque département.

La solution à ces défis majeurs ? Nous en avons mentionné un : le recyclage et l'amélioration des compétences de vos scientifiques des données afin qu'ils puissent perfectionner leurs aptitudes à la communication. Vous pouvez les former à la narration de données pour permettre à leur public de visualiser efficacement les résultats. La narration des données permet de rendre l'analyse des données facilement compréhensible. Elle peut être utilisée pour convaincre l'auditoire de la pertinence de la décision prise par l'entreprise.

Une autre solution consiste à donner au personnel non technique - le public des scientifiques des données - de bonnes bases en science des données.

Vous devez également définir clairement les indicateurs clés de performance de votre organisation et veiller à ce que tous les départements aient une compréhension commune de chaque terme commercial. Il est ainsi plus facile pour les scientifiques des données de communiquer les informations clés issues de leur analyse.

L'utilisation d'un catalogue de données est un moyen d'assurer cette cohérence. Il s'agit d'une source unique de vérité pour vos termes commerciaux et vos indicateurs clés de performance, ce qui garantit que tout le monde a la même interprétation de ce qu'ils signifient.

Conclusion

En résumé, de nombreux défis liés à la science des données continuent d'émerger, car les entreprises adoptent continuellement la technologie pour faire avancer les choses. Les sources de données multiples ou peu fiables font qu'il est difficile pour les data scientists d'extraire des informations exploitables à partir de grandes quantités de données. Il existe également une pénurie de talents qui fait qu'il est difficile de trouver des experts en science des données qualifiés ayant une expérience pratique.

Les problèmes de confidentialité et de sécurité des données continuent de compliquer l'accès des entreprises aux données qu'elles ont besoin d'analyser. Le nettoyage des données prend beaucoup de temps et d'argent, car les organisations tentent d'identifier et d'éliminer les mauvaises données. Enfin, il peut être difficile de rendre compte aux parties prenantes non techniques, car la science des données est un domaine technique.

Pour relever ces défis, offrez des salaires compétitifs afin d'attirer des scientifiques de données modernes à partir d'un vivier de talents apparemment restreint par rapport à la demande. Améliorez les compétences de vos professionnels des données afin qu'ils puissent suivre l'évolution des technologies et les demandes émergentes en matière de science des données. Formez vos autres employés pour qu'ils aient une compréhension de base de la science des données. Pensez également à utiliser des outils tels que les catalogues de données et les logiciels de gouvernance des données.

Suivez ces conseils et vous libérerez tout le potentiel de la science des données pour votre entreprise et découvrirez des opportunités passionnantes.