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Datascience : 7 conseils pour la réussite de votre projet

Pour répondre à une problématique précise, analyser les données et révéler tout leur potentiel, 95% des projets Business Intelligence ont une composante data science.
Anthony, Data scientist Bial-R, vous livre ses 7 conseils pour bien anticiper votre projet data science et assurer ainsi sa réussite.

1. S’appuyer sur l’expertise du data scientist

Le data scientist est l’expert qui, grâce à la mise en œuvre d’un ensemble de méthodes statistiques et algorithmiques, va extraire la valeur des données de votre entreprise.

Laissez cet expert data apporter un œil neuf sur vos données et vous accompagner pour vous approprier les résultats de ses analyses. S’en remettre à son expertise est essentiel pour orienter ses investigations et qu’il puisse révéler le véritable potentiel de vos données.

2. Mobiliser tous les acteurs concernés

Pour bien cibler votre problématique et orienter les analyses dans la bonne voie, il est indispensable de s’appuyer sur 3 ressources clefs :

 Les acteurs métiers qui livreront leurs besoins spécifiques
 L’administrateur de base de données pour l’accessibilité à la collecte de datas
 Le data scientist pour garantir la faisabilité technique

3. Définir un objectif réalisable

Avant de se lancer dans un projet data science, l’ensemble des acteurs impliqués doivent définir :

 Le délai de réalisation
 Le budget
 Le bénéfice attendu

Ces 3 éléments déterminent le cadre de la réalisation de votre objectif.
Ils sont la garantie d’un gain de temps et de budget précieux.

4. Veiller à l’accessibilité et à la qualité des données

Il est primordial de lever tout frein lié à la sécurité, à la confidentialité ou, tout simplement, à l’existence des datas permettant de répondre à votre problématique. L’administrateur des bases de données doit donc s’assurer de leur accessibilité ; il travaille ensuite avec le data scientist pour collecter les données associées à l’objectif défini.

Il faut également être particulièrement vigilant à la qualité des données. Leur fiabilité est déterminante pour la pertinence des résultats obtenus et la performance des modèles établis.

Veiller à la qualité, l’organisation et la normalisation de vos données garantira un gain de temps considérable pour votre projet data science.

5. Persévérer pour découvrir la valeur de vos données

Un projet data science demande de la patience et de la persévérance. Extraire la valeur de vos données peut parfois prendre du temps.
Soyez certains que les examens poussés du data scientist feront émerger de nouvelles analyses, et lui permettront de vos proposer des indicateurs pertinents pour votre entreprise.

Persévérer vous amènera à envisager d’autres problématiques, à mettre en place de nouveaux indicateurs, et à exploiter véritablement le potentiel de vos données.

6. Établir une collaboration étroite entre le data scientist et l’expert métier

L’expert métier joue un rôle clef avant et pendant un projet data science. Il doit s’assurer que les données mises à disposition du data scientist sont fiables et pertinentes pour répondre à la problématique définie.

Le contact métier doit ensuite guider l’expert data dans la compréhension des données et de la problématique métier.
Cette collaboration est indispensable pour répondre aux objectifs fixés, dans le délai imparti.

7. Impliquer la direction à chaque étape du projet

Un projet data science doit répondre avant tout à des objectifs stratégiques. Chaque étape doit être validée en présence de la direction.

Son implication est essentielle pour suivre l’évolution du projet et veiller à ce que les expérimentations menées par le data scientist, et l’expert métier, ne s’éloignent pas de la problématique initiale.

Rédigé par Virginie METAIRIE