Comprendre le fonctionnement et les avantages des Data Science Pipelines

L'analyse des données est une discipline en constante évolution qui permet aux entreprises d'obtenir des informations clés pour prendre des décisions éclairées. Mais pour transformer ces données brutes en informations exploitables, les data-scientists doivent suivre un processus méthodique et rigoureux. C'est là qu'interviennent les pipelines en science des données, des systèmes qui facilitent l'extraction, la transformation et l'analyse de données en vue d'obtenir des résultats précis et fiables. 

Qu’est-ce qu’un pipeline en data science ?

La science des données est un champ pluridisciplinaire qui se focalise sur l'extraction de connaissances à partir de vastes ensembles de données. Ce domaine englobe l'analyse des données, leur préparation en vue de leur exploitation, ainsi que la présentation des résultats, visant à éclairer les décisions stratégiques au sein d'une organisation. En tant que telle, cette discipline requiert une combinaison de compétences en informatique, en statistiques, en mathématiques, en visualisation de l'information et, également, dans des domaines connexes comme le graphisme ou le développement commercial.

En pratique, un pipeline en science des données désigne un ensemble d'opérations visant à transformer des données initialement brutes et hétérogènes provenant de différentes sources (enquêtes, commentaires, listes d'achats, votes, etc.) en un format compréhensible et exploitable pour l'analyse. Tous les types de données sont concernés : les données internes comme les données externes à l’entité.

Comment fonctionne un pipeline en data science ?

Avant de transférer des données brutes dans le pipeline, il est primordial de définir les questions précises auxquelles ces données doivent répondre. Cette démarche permet aux utilisateurs de se concentrer sur les données pertinentes pour obtenir les informations adéquates. 

En effet, l'identification préalable des objectifs de l'analyse permet de faciliter la sélection des données les plus utiles et évite ainsi une perte de temps et de ressources dans l'analyse de données qui n'ont pas de valeur ajoutée pour l’étude.

1 - L’obtention des données

La première étape du processus consiste à collecter les données provenant de sources internes, externes et tierces, et de les transformer en un format utilisable tel que XML, JSON, ou .csv par exemple. Cette étape nécessite l'identification des sources de données sur internet ou les bases de données internes/externes, ainsi que l'extraction de données utiles dans des formats adaptés. 

Pour mener à bien cette tâche, certaines compétences sont requises, notamment une connaissance en stockage distribué tel que Hadoop, Apache Spark/Flink, la gestion de bases de données tels que MySQL, PostgreSQL, MongoDB, ainsi que l'interrogation de bases de données relationnelles. 

En outre, la capacité de récupérer des données non structurées telles que des fichiers textes, des vidéos, des fichiers audio ou des documents est également essentielle pour garantir la collecte efficace des données.

2 - Le nettoyage des données

La deuxième étape du processus, à savoir le nettoyage des données, est considérée comme la plus chronophage. Les données peuvent contenir des anomalies telles que des doublons, des valeurs manquantes ou des informations inutiles qui doivent être éliminées avant de pouvoir créer une visualisation des données. 

Cette étape peut être divisée en deux catégories distinctes : 

• L'examen des données pour identifier les erreurs, les valeurs manquantes ou les enregistrements corrompus.

• Le nettoyage des données à proprement parler, qui implique de combler les lacunes, de corriger les erreurs, de supprimer les doublons et de supprimer les enregistrements ou informations inutiles. 
  

Ainsi, pour mener à bien cette étape du processus, il est nécessaire d'avoir des compétences en langage de programmation tels que Python et R, des outils de modification de données tels que les bibliothèques Numpy, Pandas et en traitement distribué tel que Hadoop.

3 - L’exploration des données

La troisième étape du processus est l'exploration des données. Une fois les données soigneusement nettoyées, elles peuvent être utilisées pour identifier des patterns. Pour ce faire, les outils de Machine Learning entrent en jeu. 

Ces outils mettent en évidence des modèles et appliquent des règles spécifiques aux données ou aux modèles de données. Ces règles peuvent ensuite être testées sur des exemples de données (échantillons) pour déterminer comment les critères cibles (performances, croissance…) seraient affectés. 

L’exploration des données nécessite d'avoir des compétences en langage de programmation (Python, R), des connaissances en statistiques telles que l'échantillonnage aléatoire et l'inférentiel, ainsi qu'une connaissance de la visualisation des données (Dataviz) avec des outils tels que Tableau.

4 - La modélisation des données

À ce stade du data science pipeline, le machine learning est mis en œuvre pour créer des modèles de données. Ces modèles de données consistent en des règles générales statistiques qui sont utilisées comme outil prédictif pour améliorer la prise de décisions commerciales. 

Les compétences préalables à cette étape comprennent les algorithmes supervisés et non supervisés du machine learning, les méthodes d'évaluation ainsi que l'algèbre linéaire et le calcul multivarié.

5 - L’interprétation des données

Cette étape du pipeline de la science des données est tout aussi importante que les autres. Disposer de modèle de données pertinents est primordial, mais ne pas savoir comment communiquer les résultats de manière claire et concise constitue un handicap certain dans le processus. 

L’interprétation et la restitution des données fait appel à des compétences non directement liées à la data science. Il convient ici de transmettre un message à des personnes qui ne disposent pas de compétences techniques en science de données (décisionnaires, dirigeants, etc.). Pour cela, l’utilisation de tableau de bord, d’une présentation orale et une connaissance aiguë du domaine d’activité sont des éléments qui font la différence.

5 - La révision des données

La dernière étape, souvent oubliée, constitue pourtant un élément majeur du pipeline : la révision des données. Il est très important de réviser régulièrement un modèle et de le mettre à jour en fonction des nouvelles exigences de l’entité ou de l'arrivée de données supplémentaires. 

En effet, l'évolution de l'activité de l’organisation peut impacter la pertinence des modèles existants en les faisant dériver. Ainsi, des examens réguliers et des mises à jour périodiques sont essentiels pour les professionnels de l'entreprise et les data-scientists.

Quels sont les avantages des pipelines de data science ?

Les pipelines de data science présentent plusieurs avantages pour les entités qui les mettent en place. Tout d'abord, ils permettent d'augmenter l'agilité globale en répondant rapidement aux besoins mouvants et aux préférences des clients. 

De plus, ils simplifient l'accès aux informations sur l'entreprise et les clients, ce qui facilite et accélère le processus de prise de décision. 

Les pipelines contribuent également à éliminer les silos de données et les goulots d'étranglement qui peuvent ralentir l'action et gaspiller les ressources. 

Enfin, ils simplifient et accélèrent le processus d'analyse des données en éliminant les tâches manuelles répétitives et en automatisant les processus.

Article rédigé par Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies