Science des données et startup – c’est un match

La science des données a pris d’assaut le monde au cours de la dernière décennie. Il est grand temps que tout le monde rattrape son retard ou soit laissé dans la poussière. La science des données est devenue un outil important pour la majorité des meilleures organisations mondiales. Quel que soit le type d’industrie auquel ils appartiennent, la science des données est cruciale pour toutes les organisations et entreprises en ce moment, de Google ou d’Amazon.

Les startups sont une autre tendance populaire au cours des dernières années. Les startups ont fait leur apparition avec une fréquence croissante au cours des deux dernières années et ces tendances ne semblent pas ralentir de si tôt. Établir et gérer une entreprise en démarrage devient un rêve de plus en plus courant.

L’une de ces tendances peut-elle aider l’autre? La réponse est un oui retentissant bien sûr. La science des données joue un rôle important dans le succès de toute entreprise ces jours-ci et il en va de même pour les petites entreprises en démarrage.

Pourquoi la science des données?

Nous savons ce qu’est la Data Science. Il aide à comprendre comment gérer votre entreprise. Il vous aide à élaborer des stratégies et à planifier le parcours de votre entreprise. Il aide également à améliorer les produits en collectant des données sur le comportement des clients. Le déploiement de pipelines de données et de modèles d’apprentissage automatique dans le processus de production permet d’améliorer le fonctionnement de l’entreprise.

Comment la science des données peut nourrir les startups? (Cycle de vie de la science des données pour une startup)

  • Extraction et suivi des données

La pertinence et l’exactitude des données collectées sont très importantes pour obtenir des informations pertinentes et correctes à l’aide de la science des données. Divers paramètres doivent être pris en compte lors de la collecte des données. La collecte des données correctes est de la plus haute importance. Donc, la collecte des bonnes données est la clé.

Après la collecte des données, un nettoyage approprié puis l’analyse sont nécessaires. Les résultats aideront énormément dans la prise de décision et dans l’amélioration de vos produits et services. Un pipeline de données, une fois implémenté et utilisé correctement, peut être un puissant générateur d’informations.

  • Analyser la santé du produit

La santé d’un produit est une mesure de ses performances. L’analyse des métriques de données liées à la santé du produit est l’étape la plus importante pour établir votre pipeline de données. Les résultats d’une telle analyse aident à communiquer l’idée de la performance du produit et donnent également des idées pour l’améliorer en même temps.

  • Analyse exploratoire des données pour votre produit

L’analyse des données exploratoires vous donne une compréhension plus approfondie de vos données et éclaire les relations et les modèles cachés entre les différentes caractéristiques et variables dans les données. Il s’agit de la prochaine étape après l’établissement de votre pipeline de données. Il montre quels facteurs peuvent ou non affecter les performances de votre produit.

  • Développer des modèles prédictifs

Les modèles prédictifs aident à prévoir le comportement des utilisateurs. Cela vous permet de personnaliser votre produit et vos services en fonction du comportement et des préférences de vos utilisateurs. Les modèles prédictifs sont développés à l’aide de techniques d’apprentissage automatique et peuvent considérablement améliorer la prise de décision commerciale.

  • Expérimentation pour fabriquer de meilleurs produits

Les prédictions ne sont pas toujours précises et tirer la bonne signification de différents modèles est une compétence qui s’améliorera avec l’expérience. Cela signifie simplement que vous devez expérimenter différentes données techniques et combinaisons pour trouver la configuration parfaitement adaptée à vos besoins.

Netflix est un nom dont tout le monde a entendu parler dans le monde entier. C’est le service de streaming de contenu le plus populaire. La principale raison de son succès est son système de recommandation aux médias. Netflix garde une trace de qui regarde quoi à quelle heure. Cela les aide à trouver des modèles dans l’historique de visualisation d’une personne. Cela aide leur système de recommandation à décider quel média doit être recommandé à quel utilisateur. Mais Netflix n’était pas toujours à ce stade. C’était aussi une startup une fois.

Netflix a commencé comme un service de location de DVD. Ils prenaient les commandes par téléphone et livraient les DVD physiques par la poste. Ce modèle échouait rapidement et allait détruire l’entreprise.

Au début des années 2000, Netflix a commencé à investir dans la recherche en science des données et a construit un service de streaming en ligne qui a été publié en 2007. La commodité de regarder n’importe quel film et série télévisée chez vous quand vous le souhaitez était et est toujours leur principal argument de vente. Mais, le début principal de l’émission, était leur moteur de recommandation qui suggérerait des médias similaires ou même donnerait des recommandations basées sur l’historique de visualisation d’un utilisateur.

Twitter investit et fait des recherches assez approfondies dans le domaine de la science des données. Twitter utilise la science des données de deux manières différentes. Ceux-ci sont:

  • Analyse: il s’agit d’une approche statique de la science des données. Il s’appuie sur des statistiques descriptives pour analyser et décrire les données et leurs fonctionnalités de manière plus approfondie.
  • Bâtiment: ce type traite de la programmation et des principes fondamentaux du développement logiciel. Ce service peut être utilisé pour créer des sorties interactives pour les utilisateurs.

L’équipe d’analyse de Twitter classe correctement les tweets et les médias publiés. Pendant que l’équipe de construction développe des modèles d’apprentissage automatique pour se former sur ces tweets de collections. Cela les aide également dans les recommandations, l’amélioration de leurs résultats de recherche, etc.

Notes de fin

Pour toutes les personnes qui envisagent de créer leur propre entreprise, la science des données est un outil indispensable et une clé possible du succès de votre future entreprise. La science des données est sûre d’alléger votre fardeau et de faciliter votre parcours en tant qu’entrepreneur.

Shivashish Thakur, passionné de science des données, blogueur

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