Pourquoi votre entreprise a besoin de Python pour l’analytique métier

Python remplace Excel pour passer à l’échelle des décisions métiers

Python et d’autres langages open source comme R remplacent rapidement Excel, qui n’est pas adapté à l’échelle et aux besoins modernes des entreprises. Excel a longtemps servi de moteur de décision de fait. Mais il a été conçu pour un monde où les jeux de données étaient réduits, l’information en temps réel non essentielle et la collaboration moins centrale. Les langages open source aident les entreprises à mieux exploiter leurs données, et de nombreux métiers exigent désormais des compétences en code pour être à l’aise avec les données.

Comme le dit l’un de nos data scientists, Chris Cardillo : « Si quelqu’un passe plus de quatre heures par jour dans Excel, il tirera indéniablement profit de l’apprentissage de Python/R. » Évaluer vos équipes sous cet angle est pertinent : cela met en regard le besoin de programmer avec un comportement facile à repérer au quotidien. D’ailleurs, la capacité à améliorer radicalement les résultats grâce au code open source est précisément ce qui a conduit Chris à devenir data scientist.

Source : xkcd

En quoi Python est-il utile pour l’analytique métier ?

BI et tableaux de bord (analytique descriptive)

Un des objectifs majeurs de l’analytique métier est de décrire ce qui s’est passé afin de comprendre les tendances et d’évaluer les indicateurs dans le temps. Ce domaine, appelé analytique descriptive, est généralement pris en charge par des data analysts.

Les data analysts utilisent souvent Python pour décrire et catégoriser les données disponibles. Ils mènent des analyses exploratoires, qui incluent le profilage des données, la visualisation des résultats et la formulation d’observations pour guider la suite de l’analyse. Python permet de manipuler les données (avec des bibliothèques comme pandas), de rationaliser les workflows et de créer des visualisations (avec Matplotlib).

Apprentissage automatique (analytique prédictive)

Un autre objectif de l’analytique métier est de se préparer à l’avenir en prévoyant ce qui va se passer. Ce domaine est l’analytique prédictive. L’apprentissage automatique en est une branche : il met à profit des algorithmes statistiques performants pour prédire le futur à partir d’informations existantes et identifier relations et insights — pensez au moteur de recommandation de Netflix.

Python s’impose rapidement comme le langage de référence en apprentissage automatique et sert à créer des modèles pour les réseaux bayésiens, les arbres de décision, et bien plus encore. TensorFlow de Google est une bibliothèque Python populaire qui donne accès rapidement à de nombreux algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé.

Science de la décision (analytique prescriptive)

L’analytique prescriptive, aussi appelée science de la décision, est la phase finale de l’analytique métier : elle anticipe ce qui va se produire, quand et pourquoi — et détermine quoi en faire. Elle intègre les données dans le processus de décision. Dans notre podcast DataFramed, Cassie Kozyrkov, Chief Data Scientist chez Google Cloud, explique le lien entre l’intelligence de décision et la data science.

Les spécialistes de la décision cadrent leur analyse autour des enjeux métiers et utilisent de nombreuses techniques et outils communs aux data scientists. Leur but est de rendre les insights actionnables : leurs modèles et méthodes de visualisation doivent donc être conçus pour les communiquer efficacement. Python est couramment utilisé pour créer des outils d’analytique prescriptive via le deep learning, qui s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour optimiser les résultats.

Démocratiser Python pour l’analytique métier

DataCamp propose un vaste programme de formation Python qui s’enrichit en continu. Vous ne savez pas par où commencer ? Nous recommandons aux aspirants data scientists de rejoindre le parcours Data Scientist with Python, une sélection de cours organisée.

Pour les entreprises qui valorisent la formation continue, DataCamp for Business permet à vos collaborateurs de garder leurs compétences à jour dans tous les domaines de l’analytique métier.

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