La transformation numérique de l’économie avance jour après jour. Cette progression génère des quantités de données de plus en plus grandes provenant de différentes sources comme de capteurs, de machines ou de fichiers journaux, par exemple. Les informations se trouvent sur Internet, dans les systèmes de gestion de la relation client (GRC) ou de comptabilité. Cependant, les données peuvent être recueillies ou générées de manière précise.

« Big data » décrit donc la production, la réunion et le rassemblement de grandes quantités de données. Elles peuvent être structurées ou non structurées.

Cependant, dans la plupart des cas, ces informations ne sont pas encore pertinentes.

Le facteur de succès décisif consiste à recueillir des informations utiles à partir de ces données. C’est là que « la science des données » entre en jeu.

La science des données s’inspire de différentes méthodes, comme par exemple les statistiques, l’exploration de données, l’apprentissage automatique ou l’analyse prédictive. Ces instruments sont utilisés pour élaborer des modèles et déceler des structures sous-jacentes au sein des données existantes. Par ce moyen, des informations apparaissent et peuvent être converties en applications utiles.

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