Les 10 outils de Data Science utilisés dans le secteur vin, bière, spiritueux (et chez EtOH)

Les 10 outils de Data Science utilisés dans le secteur vin, bière, spiritueux (et chez EtOH)

L’avènement du big data en raison de l’importante quantité de données à traiter a fait naître de nombreux métiers et donc de nombreuses spécialités. Parmi les spécialités figure en bonne place la data science qui est le domaine de prédilection des data scientists.

Pour faire de la data science, votre boîte à outils doit contenir certains outils que nous vous présenterons dans cet article. Ces outils faudrait-il le préciser, sont utiles dans plusieurs secteurs dont celui du vin, de la bière et des spiritueux. Chez EtOH, au-delà de parler de vin, de la bière et des spiritueux, nous développons et exploitons des outils afin d’accompagner les acteurs de ce monde. Zoom sur le Top 10 de ces outils qui font aussi notre quotidien.

Les outils de bases de données relationnelles

Une base de données relationnelle est un ensemble de données classées dans des tables avec des attributs. Il est possible de lier les tables entre elles tout en définissant les restrictions, les relations et en créant un modèle de données.

Entre autre outils utilisés pour la gestion des bases de données on peut citer :

SQL Server

C’est l’un des SGBDR (Système de Gestion de Base de Données Relationnelles) les plus utilisés au monde. Depuis 2016, SQL Server propose des services qui incluent la prise en charge du code R. Un an plus tard, soit en 2017, le langage Python sera également pris en charge. Vous avez la possibilité d’acheter une Licence afin d’utiliser SQL Server en l’installant sur un serveur windows. Les tarifs varient en fonction du nombre d’utilisateurs qui peuvent se connecter simultanément.

MySQL

Très prisé parmi les logiciels open source, MySQL est un SGBDR très populaire. Il faut dire que bon nombre d’applications web utilisent MySQL en raison de sa conformité avec la norme SQL. Avec une procédure d’installation simple, MySQL doit également son succès à la forte communauté de développeurs qui l’entoure. MySQL n’a pas une fonction native qui permet de faire l’analyse de données. Toutefois, il est intégrable à tous les outils de reporting, de business intelligence et de data visualisation.

Bases de données non relationnelles

Encore appelée base de données NoSQL, ce type de base de données permet d’avoir un accès plus rapide aux structures de données non tabulaires.

MongoDB

MongoDB fait partie des systèmes de bases de données non relationnelles populaires. Il stocke les données sous forme de document JSON. Avec MongoDB, vous avez la possibilité de stocker vos données sans qu’il n’y ait de liste de champs fixes à observer dans les éléments stockés. Mieux, vous avez la possibilité de modifier la structure des données au fil du temps ce qui peut être dangereux dans le cas d’une base de données relationnelles.

Redis

Open-source, Redis est un « magasin » de structures de données, qui fournit des services de base de données et fonctionne comme courtier de message et comme mémoire cache. C’est d’ailleurs ces atouts qui font sa réputation. Il faut dire que Redis peut être configuré afin de conserver de manière sélective les données.

Les cadres big data

On fait recours au cadre big data lorsque les données à analyser sont volumineuses. Deux frameworks dominent le marché dans ce domaine. Il s’agit de : Hadoop et Spark.

Hadoop

Hadoop est un cadre big data qui sera très utile dans la récupération, le traitement et le stockage d’importantes quantités de données. Handoop s’appuie sur MapReduce, un algorithme d’orchestration qui se charge  de subdiviser les tâches afin de les répartir entre les clusters disponibles. Pour utiliser Handoop, vous avez besoin de l’expertise de quelqu’un qui a l’habitude de l’utiliser et qui maitrise l’administration sous Linux.

Spark

Grand concurrent de Hadoop, Spark est apprécié en raison de sa vitesse d’analyse et de sa simplicité en termes de prise en main. Selon certains observateurs, Spark est 10 fois plus rapide que Hadoop si vous travaillez sur un disque et 100 fois plus en mémoire. Avec Spark vous avez besoin de moins de machines qu’avec Hadoop pour le traitement d’une même quantité de données.

Outils de visualisation

Pour la data visualisation nous n’hésitons pas à faire recours à :

 Power BI

Solution du géant Américain Microsoft, Power BI est une application de data visualisation qui vous permet de prendre des données de différentes sources (bases de données, feuilles de calcul, fichiers texte …) afin de générer des tableaux de bord contenant des tableaux, des cartes, des graphiques et de nombreux objets de visualisation.

Tableau

Relativement facile à prendre en main, Tableau est un outil de data visualisation qui vous permet également de prendre des données de différentes sources. Avec Tableau vous disposez d’une version web , d’une version de bureau et d’un service en ligne afin de partager les tableaux de bord que vous avez créé.

Les outils de grattage

Faire du grattage web ou du scarping web revient à extraire de façon automatique, des informations des sites web.

Octoparse

Application de bureau ne nécessitant aucun codage, Octoparse réussit là où les robots « classiques » de scarping échouent. Cette application dispose d’une interface qui vous permet de voir le processus d’extraction à travers un concepteur de flux de travail graphique.

Les langages de programmation

Python

Son nom fait  peut-être peur quand on l’entend pour la première fois, mais  rassurez-vous il ne vous fera aucun mal si vous l’utilisez. Excellent langage de programmation, avec une syntaxe relativement simple et facile à maîtriser, Python est un langage de haut niveau adapté au développement rapide d’application.  Avec un coût de maintenance réduit, Python est un langage très apprécié des data scientists en raison de sa portabilité et de ses performances.

Pour aller plus loin…

L’analyse de la donnée ou le mythe de l’accessibilité pour tous

L’analyse de la donnée ou le mythe de l’accessibilité pour tous

L’intérêt porté aux données depuis quelque temps par les entreprises a fait naître de nouveaux métiers. On entend désormais parler de data architect, data consultant, data scientist … S’il y a une seule chose qui réunit ces différents corps de métier, c’est bien entendu « la data » (la donnée).

Vous nourrissez le rêve de devenir data scientist parce que passionnée de data, dans cet article, nous vous disons ce que vous devez savoir afin d’embrasser cette carrière qui à en croire de nombreuses sources à de beaux jours devant elle.

Le data scientist, le superman ?

Le métier de data scientist est un métier « nouveau », né de la digitalisation de bon nombre d’entreprises. L’intérêt et l’engouement des entreprises à la data a rendu obligatoire la sollicitation des data scientists.  Selon bon nombre d’analystes, la demande en termes de spécialistes de la data est plus forte que le nombre de professionnels disponibles.

Très souvent, les data scientists sont sollicités afin de résoudre des problèmes assez complexes. Ces problèmes relevant souvent du domaine du marketing, nécessitent un sens d’analyse très aigu, mais aussi de solides compétences en mathématiques.

Afin de parvenir à sa mission, celle de dégager des modèles à partir des données et de générer des informations en se basant toujours sur les données, le data scientist doit faire preuve d’une grande rigueur. Chaque entreprise ayant ses spécificités, les réalités et besoins sont particuliers. Le data scientist est donc obligé bien souvent de proposer des solutions « adaptées » au besoin des entreprises au lieu d’avoir une solution valable pour tous.

Des données à grande échelle

Les données sont le cœur du métier de data scientist. Ce qui fait la complexité du métier de data scientist, c’est la grande quantité de données disponibles aujourd’hui en raison de l’intérêt que les entreprises y portent. Le data scientist se retrouve donc obligé d’analyser d’importantes quantités de données afin de tirer les informations nécessaires.

En plus du grand volume de données à analyser, le data scientist est obligé de faire face à la non-organisation des données. Des données sont parfois réparties entre plusieurs sources et il revient au data scientist de trouver la « bonne formule » afin de pouvoir les harmoniser.

Il existe tout de même de nombreux outils de big data tels que : Hadoop et Spark afin d’aider le data scientist dans sa mission.

Des compétences techniques

La science des données ou « data science », est en réalité le fruit d’une fusion de plusieurs domaines tels que : la programmation, les statistiques, les mathématiques … Le data scientist se retrouve donc dans l’obligation d’être pluridisciplinaire et de maîtriser plusieurs sous constituants de ces disciplines. Il est bien évidemment plus facile de se spécialiser dans un de ces domaines que de chercher à s’approprier les notions de tous ces domaines. La profession de programmeur par exemple, à elle toute seule, nécessite de longues années d’étude. Il est vrai qu’aujourd’hui, la programmation est devenue comme une compétence auxiliaire qu’on oblige tous les professionnels à maîtriser.

Une maîtrise du domaine d’activité

On peut être tenté de croire qu’il suffit d’être excellent en matière d’ingénierie informatique pour devenir un bon data scientist. Cette perception n’est pas réellement juste puisqu’il est nécessaire afin de proposer des solutions fiables que le data scientist ait une certaine maîtrise du domaine d’où proviennent les données qu’il doit traiter. Les données utilisées par exemple dans le domaine des finances, ne seront pas identiques à celles utilisées dans le monde de la santé ou à celles utilisées dans le domaine commercial.

Loin donc de se contenter des notions acquises en ligne ou au cours des camps d’entraînement, le data scientist doit chercher à s’approprier les réalités du domaine d’intervention de son « client ».

Data science rime avec pratique

Il est vrai que le métier de data scientist fait souvent appel comme énoncé plus haut à de nombreuses disciplines. Toutefois, ce qu’il faut garder à l’esprit, c’est qu’au-delà de tout, la data science est basée sur la pratique. Mieux, en data science, les concepts sont vaporisables. En d’autres termes, vous êtes obligés de pratiquer les connaissances théoriques acquises afin de ne pas les oublier.

Pour aller plus loin…

Le clustering ou compartimentage de données : des techniques complexes pour commencer à analyser vos données et en tirer des conclusions pour votre entreprise

Le clustering ou compartimentage de données : des techniques complexes pour commencer à analyser vos données et en tirer des conclusions pour votre entreprise

Avec la digitalisation des entreprises, les volumes de données disponibles et à analyser deviennent de plus en plus importants. Il faut donc trouver des méthodes ou processus qui permettent de faciliter leurs traitements. L’une des solutions est la création de cluster à travers l’usage du clustering.

Qu’est-ce que le clustering ? Quels sont les avantages qu’il a, qui justifient son usage ?

Clustering kesako

Le clustering est une méthode d’apprentissage automatique qui consiste à créer des clusters, c’est-à-dire à regrouper des points de données par distance ou par similarité. Le clustering est une méthode d’apprentissage non supervisée, mais aussi une technique bien connue d’analyse statistique des données.

On parle d’apprentissage non supervisé lorsque les résultats qu’on cherche à prédire ne sont pas disponibles dans les jeux de données. En d’autres termes, c’est la machine elle-même qui cré ses propres réponses. Ainsi, la machine propose des réponses en se basant sur l’analyse et le regroupement des données. Cette dernière notion fait ressortir clairement celle du clustering. Voilà pourquoi on dit que le clustering est une méthode d’apprentissage non supervisée.

Grâce à des algorithmes de classification, vous arrivez à classer les points de données individuelles dans des groupes spécifiques. Ainsi, les points de données qui se retrouveront dans un même groupe présenteront des similarités. Inversement, les points de données présents dans différents présenteront des caractéristiques de dissemblance.

Utilité du clustering dans la data science

L’objectif des algorithmes de clustering est de pouvoir donner un sens aux données et d’extraire de la valeur en se basant sur les grandes quantités de données qu’elles soient non structurées ou structurées. Ces algorithmes ont  pour rôle de séparer les données en tenant compte de leurs fonctionnalités ou propriétés et de les regrouper dans des clusters en fonction des similitudes.

Les algorithmes de clustering sont exploités dans différents domaines. Que ce soit dans celui de la médecine ou dans le monde commercial, ces algorithmes seront d’une grande utilité. Voyons de façon concrète, quelques cas d’usage des clusterings :

1-          Comprendre des données

Très souvent, on utilise les algorithmes de clustering pour faire des analyses exploratoires des données. On peut les utiliser par exemple, afin de faire une segmentation de marché, c’est-à-dire chercher à identifier les clients présentant des comportements similaires. On peut également regrouper les utilisateurs qui utilisent des outils de façon similaire ou encore pour des communautés des réseaux sociaux. Les algorithmes de clustering peuvent aussi être utilisés dans le monde des finances afin de regrouper les motifs récurrents dans les transactions bancaires.

2-          Visualiser des données

En plus d’un algorithme qui permet de réduire les dimensions des images, on peut utiliser des algorithmes de clustering afin de former des sous-groupes des clusters ou points.

Ainsi, on pourra  au lieu de présenter l’intégralité des données, afficher juste un point représentatif pour chaque cluster.

3-          Interférer des propriétés

Cette propriété de clustering on l’utilise pour échapper au coût exorbitant de l’étiquetage des données.

À titre illustratif, supposons, que vous disposez d’une banque d’image et que vous devez annoter chacune d’elles par ce qu’elle représente. À un certain moment, vous commettrez sûrement des erreurs en raison de la fatigue ou alors de l’inattention. En utilisant un algorithme de clustering, vous pourrez avoir des groupes d’images similaires. Ainsi, l’intervention humaine servira juste à annoter une classe d’image.

Pour aller plus loin…

L’autocomplétion ou l’art d’avoir des données et des données propres !

L’autocomplétion ou l’art d’avoir des données et des données propres !

Avoir des données pures afin de gagner du temps est aujourd’hui l’une des grandes préoccupations des chefs d’entreprises qui cherchent à maximiser le temps de travail. L’autocomplétion vient apporter une solution à cette préoccupation.

Dans cet article, nous nous intéressons à l’autocomplétion.

Quand dit-on qu’on a des données propres

Une donnée est propre ou de bonne qualité, lorsqu’elle est à la fois unique (qu’une question renvoie à une seule réponse) , intelligible (la réponse est cohérente avec la définition) et qu’elle est correcte (la réponse obtenue correspond à l’état de la donnée).

L’autocomplétion c’est quoi

L’autocomplétion ou l’auto-complétion ou tout simplement complétion automatique ou complétion, est une fonctionnalité utilisée dans le monde informatique, qui permet à l’utilisateur de limiter le nombre de mots qu’il saisit grâce à une proposition de mots à lui faite par l’ordinateur. Avec l’autocomplétion dès que vous saisissez une lettre, vous avec une proposition de plusieurs autres mots commençons par la lettre premièrement saisie.

Qui utilise l’autocomplétion

Les moteurs de recherche dont le célèbre Google utilisent la complétion en vous proposant des mots dès que vous saisissez les premières lettres. Les navigateurs Firefox, Chorme et Bing utilisent également l’autocomplétion. Vous pouvez également retrouver cette fonctionnalité au niveau des éditeurs de texte comme LibreOffice, Microsoft Word ; au niveau des outils d’aide à la traduction comme wodfast et Trados mais aussi au niveau de nombreux autres logiciels.

L’autocomplétion pour des données propres

En proposant les mots et même des phrases qui pourraient correspondre à celle voulue par l’utilisateur, l’autocompletion permet un vrai gain de temps. L’un des désirs des concepteurs des applications et autres systèmes de collecte de données, c’est de limiter au maximum les marges de saisie des utilisateurs. Moins un utilisateur à la main pour saisir plus vous êtes sûr d’avoir des données exploitables. D’un autre côté, cet aspect permet de sécuriser aussi les applications. Au niveau des sites web par exemple, on craint très souvent les « injections SQL » qui sont très dangereuses. Mais au-delà de ces critères, le gros intérêt de l’autocomplétion est la qualité des données entrées qui est très améliorée. En effet, il est très fréquent par exemple que les employés d’une entreprise se trompent sur l’enregistrement des adresses des clients. Une erreur dans l’adresse contribue à fausser la segmentation. Or les outils qui utilisent la technique d’autocomplétion permettent d’éviter ce genre de problème en proposant directement à l’utilisateur les adresses susceptibles de correspondre à celle qu’il désire. Il faudra juste sélectionner la bonne (s’il en avait plusieurs). Du coup, vous êtes sûrs d’avoir des données propres. Cet exemple est valable pour bien d’autres informations collectées telles que les indicatifs de téléphone, les codes postaux… Les menus déroulants, les boutons de sélection … sont également d’excellentes approches.

L’autocomplétion permet d’éviter les fautes lors des saisies et donc minimise les risques d’erreur de saisie.

En clair, avec l’autocompletion, vous entrez non seulement des données, mais vous entrez des données qui n’auront pas besoin d’être corrigées et donc des données pures.

Pour aller plus loin…

Les étapes de traitement de la donnée : collecte, nettoyage, structuration, analyse

Les étapes de traitement de la donnée : collecte, nettoyage, structuration, analyse

Les données représentent aujourd’hui un enjeu d’envergure qui confère à leurs détenteurs une sorte de pouvoir. Ainsi les entreprises doivent travailler sans relâche au traitement des données pour garder l’avantage concurrentiel non seulement, mais aussi pour en extraire les informations sur la clientèle, ses besoins et l’efficacité des stratégies marketing mises en place. Qu’elle soit grande ou petite, une entreprise doit nécessairement réaliser l’importance du traitement de données. Alors, nous avons recensé pour vous les étapes de traitement des données que nous vous invitons à découvrir.

Le traitement de données

Il s’agit d’une série de processus qui a pour but d’extraire des informations exploitables à partir de données obtenues à l’état brut. Le traitement des données est une tâche généralement assignée à une équipe de data scientists. La qualité des données finales dépend impérativement du strict respect des étapes du traitement. Naturellement le traitement commence avec une chaîne de données encore brutes. La conversion de ces derniers en document, graphique, texte etc permet de les interprétées grâce au système de technologie d’information pour les mettent finalement à la disposition des employés de l’entreprise. Ceux-ci peuvent alors les utiliser sans crainte au profit de l’entreprise.

Les étapes de traitement

Un traitement de données de qualité répond à quatre étapes incontournables. Il s’agit dans un premier temps de la collecte des données, du nettoyage de données puis de la structuration des données et enfin de l’analyse des données.

1.      Collecte des données

C’est la première étape du processus de traitement de données. Toutes les sources sont exploitées pour recueillir les données à l’état brut. Toutefois, ces sources doivent être correctement structurées et fiables afin que les données qui seront utilisées à la fin sous forme de connaissance soient aussi pertinentes que possible. Plusieurs techniques permettent de recueillir les données initiales. L’enquête, l’exploitation des guides d’entretien, la recherche bibliographique, l’observation etc sont autant de techniques exploitables. Notons que les principaux outils sont les guides d’entretien et le questionnaire.

2-    Le nettoyage de données

Après l’étape de la collecte, les données brutes sont nettoyées et structurées en vue de les rendre plus potables. C’est une opération qui permet de détecter et de corriger les éventuelles erreurs qui se trouvent dans les données collectées et stockées dans les fichiers ou les bases de données. Le nettoyage de données est une étape importante pour s’assurer que les données ont une certaine cohérence et peuvent être véritablement utilisées. Peu importe la nature des données collectées, qu’elles soient télématiques ou non, il est primordial qu’elles soient de qualité.

3- Structuration de données

Il s’agit de donner un format spécial à l’ensemble des données dans le but d’organiser, de traiter, d’extraire et de stocker convenablement les données. Ces derniers ont ainsi une structure plus organisée qui leur permet de répondre aux besoins de manière précise, efficace et appropriée.

4- L’analyse de donnée

C’est l’ultime étape qui permet de traiter une quantité importante de données en ressortant les aspects les plus critiques. L’analyse de données est une source de prédilection pour les besoins des clients, leurs comportements en qualité d’acheteurs. Elle permet une véritable optimisation de l’outil de production. Parallèlement, elle sert à mesurer les performances en ce qui concerne les indicateurs clés pour récolter des informations précises.

Pour aller plus loin…

7 façons dont l’analyse des données peut stimuler la croissance de votre entreprise

7 façons dont l’analyse des données peut stimuler la croissance de votre entreprise

Que vous soyez une TPE (Très Petite Entreprise), une PME (Petite ou Moyenne Entreprise) ou une grande entreprise, vous avez absolument besoin de l’analyse des données. S’il est vrai que le PME et TPE ont besoin de l’analyse des données pour leurs croissances, les grandes entreprises également en ont besoin pour le même motif mais plus encore pour traiter la grande quantité de données qu’elles ont.

Dans cet article , nous verrons en 7 grands points comment l’analyse des données peut avoir un impact positif sur les entreprises en général et sur les petites et moyennes entreprises en particulier.

Les 7 avantages de l’analyse des données

1-        Le gain de temps

« Le temps c’est de l’argent » dit-on. Et quand on est chef d’entreprise, ce dicton on se l’approprie souvent. Pire, quand vous dirigez une petite entreprise, votre « faible » pouvoir d’achat ne vous permet pas de recruter au point de déléguer toutes les tâches. Il est donc nécessaire de vous doter de solutions capables de vous aider rapidement dans l’accomplissement de vos tâches. C’est là,  l’un des grands intérêts de l’utilisation des outils d’analyse.

2-        La résolution des problèmes, erreurs et fautes

L’analyse des données vous permet de détecter les incohérences auxquelles vous n’avez peut-être pas pensé. Elle pourra également vous faire ressortir les différentes erreurs de saisie qu’il y a eu. Lorsque vous arrivez à détecter un problème il est beaucoup plus facile de le corriger que lorsque vous ignorez carrément son existence.

A titre illustratif, environ 4,1 millions de dollars ont pu être économisés parce qu’un logiciel d’analyse prédictive a pu alerter les employés que leur turbines présentaient des dysfonctionnements.

3-        Une interaction en temps réel

Avant la digitalisation des entreprises, ces dernières avaient pour habitude de collecter les données statistiques chez les clients bien avant par exemple le lancement d’un produit ou service. Or avec une bonne analyse de données, il est possible de suivre en temps réel la réaction des clients face à un produit. Ainsi, face à un produit qui semble « ne pas marcher », une entreprise peut décider d’arrêter la production en fonction de l’évolution des données. Pour les TPE et les PME cette approche est idéale puisqu’elle leur évite les coûts exorbitants de production en permettant parallèlement de renforcer la sécurité de l’avenir de ladite entreprise.

4-        Des campagnes marketing plus efficaces

Etant données que les petites entreprises ne disposent pas de grands moyens, elles ont également une marge d’erreur restreinte si elles tiennent à leurs stabilités financières. Elles sont donc obligées de mener des actions vraiment ciblées afin d’avoir un grand impact. Grâce à une bonne analyse de données, vous pouvez par exemple identifier de nouvelles zones géographiques très promotrice alors que vous les avez souvent ignorées. Il existe également des outils tels que : Moz, SEMRush, Kissmetrics … qui vous permettront d’identifier vos clients et vous aideront à identifier leurs besoins …

5-        L’amélioration de la personnalisation

De nombreuses statistiques démontrent que les clients sont aujourd’hui beaucoup plus exigeants et qu’ils désirent des expériences beaucoup plus personnalisées. Une enquête révèle que 31% des clients désirent avoir une expérience d’achat plus personnalisée pendant que seulement 22% selon une autre enquête déclarent être satisfait du niveau de personnalisation.

Une bonne analyse des données permet de mieux connaître votre client et de lui faire des propositions qui correspondent à ses attentes. Selon IBM plus de 62% de détaillant reconnaissent que l’analyse et le big data leur permettent de prendre une longueur d’avance sur leur concurrent.

6-    Atténuation des risques

Une entreprise qui se veut prospère doit savoir comment gérer et atténuer les risques que ce soit sur le plan financier ou dans la gestion des clients. Grâce à une bonne analyse des données, vous arrivez à identifier les tendances en termes d’incident sur les sites de clients. Ainsi, vous arrivez beaucoup plus facilement à élaborer des stratégies afin de prévenir des problèmes de sécurité à venir.

A titre d’exemple, en analysant des données, vous pouvez remarquer qu’il est nécessaire d’augmenter le nombre de gardiens afin d’éviter des problèmes sur un site précis. De pareilles stratégies mises en place sont avantageuses pour le client mais contribuent également à augmenter le taux de satisfaction et de rétention du client.

7-    Une économie d’argent

Pour faire de l’analyse de données vous n’avez pas forcément besoin d’investir un gros budget afin de payer le salaire d’un data scientist en interne ou d’acheter de gros logiciels parfois très coûteux. Il existe des outils gratuits  tels que Wolfram Alpha et des outils open source comme RapidMiner, OpenRefine pour vous aider dans l’analyse des informations afin que vous tirez les conclusions qu’il faut.

Vous pouvez également choisir d’utiliser ClearStory Data conçu pour les petites entreprises et qui vous permettra de convertir vos données en histoire efficace. Power BI Microsoft est également un excellent outil d’analyse et de prise de décision.

L’autre porte de sortie dont vous disposez quand vous avez une petite entreprise c’est de solliciter des spécialistes (freelances) en analyse de données pour des projets spécifiques et de courte durée.

Pour aller plus loin…