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4 façons dont l'automatisation modifie la science des données

4 façons dont l'automatisation modifie la science des données


L’automatisation a déraciné un nombre incalculable de choses et fera de même à l’avenir. La science des données est l'une des choses que l'automatisation a modifiées.

Que vous travailliez déjà sur le terrain ou que vous vous identifiiez comme un expert en données, connaître les changements relatifs à l’automatisation et à la science des données mentionnés ci-dessous vous aidera à vous préparer à l’avenir.

Voici quatre manières principales dont l’automatisation change la science des données.

L’une des tâches les plus utiles de l’automatisation pour les spécialistes de l’informatique est la réduction du temps consacré à la réalisation de projets. La majorité des entreprises reconnaissent la valeur de la science des données et prévoient d’augmenter la taille de leurs équipes. Cela dit, ils ont souvent du mal à mesurer les effets de leurs projets de science des données et ne disposent pas d’un nombre important de modèles de données.

Les informations suggèrent également qu'il faut deux à trois mois aux entreprises pour mener à bien un projet de science des données. Ce laps de temps pourrait créer des doutes si les entreprises envisagent de mettre en œuvre la science des données mais se retrouvent sur la clôture. L'automatisation peut réduire le temps requis pour terminer un projet de science des données.

Par exemple, si les entreprises utilisent un outil d'intelligence artificielle (IA) pour automatiser certains travaux de science des données, elles pourraient prendre en charge des tâches telles que le nettoyage des données et leur présentation dans le format correct avec une aide minimale de la part des humains.

Étant donné que la technologie donne plus de temps aux informaticiens pour se consacrer à d'autres tâches, la combinaison d'une technologie basée sur les personnes et d'une technologie avancée pourrait permettre aux entreprises d'effectuer un travail centré sur les données dans un laps de temps plus court.

L’automatisation à elle seule ne peut pas répondre au besoin croissant de scientifiques de données dans la société actuelle. Selon certaines estimations, il existe plus de 150 000 postes de science des données non remplis aux États-Unis seulement, mais certaines entreprises estiment que les plates-formes de science des données avec des composants d’automatisation facilitent l’utilisation des informations d’une entreprise par les personnes sans formation formelle.

Certaines de ces solutions utilisent l'apprentissage automatique (AutoML). Ils permettent aux entreprises de profiter des avantages de la science des données sans nécessiter de ressources importantes.

Étant donné que de nombreux programmes automatisés de science des données sont conviviaux, même les personnes sans formation en la matière peuvent comprendre les informations de la société et déterminer comment utiliser au mieux les résultats pour soutenir ses objectifs.

Ensuite, même si les entreprises disposent de moins de scientifiques de données qu’elles n’en ont besoin, la pénurie risque de ne pas être ressentie aussi profondément, car l’automatisation prend en charge certaines des nécessités.

Tous les types d'automatisation deviennent de plus en plus essentiels pour que les entreprises restent compétitives. Il apporte des avantages tels qu'un meilleur contrôle de la qualité et une efficacité accrue.

En ce qui concerne plus particulièrement la science des données, l’automatisation peut apporter un avantage concurrentiel aux entreprises qui l’utilisent pour gérer leurs bases de données. Ce sont les gigantesques référentiels créés lorsque les entreprises ont commencé à adopter le Big Data il y a une vingtaine d'années.

Mais un lac de données peut rapidement devenir un marécage de données, ce qui signifie qu’il est très désorganisé et qu’il possède peu ou pas de structure. Un marécage de données complique la tâche des chercheurs en informatique, ce qui nuit généralement à la compétitivité des entreprises. Si les entreprises ne peuvent pas utiliser leurs données de manière pratique, elles perdront du temps et de l’argent en essayant de mettre en œuvre la science des données. Et en plus, ils échoueront probablement à la fin.

Les lacs de données présentent plusieurs défis associés que certains analystes estiment que l'automatisation pourrait résoudre. Gérer un lac de données et s’assurer qu’il répond efficacement aux besoins de l’entreprise peut être délicat.

Si l’automatisation fait une partie du travail, les spécialistes de l’informatique trouveront peut-être moins de temps à s’attaquer aux informations contenues dans le lac de données. L’avantage résultant pour les entreprises peut être qu’elles sont mieux équipées pour accéder rapidement aux données et en extraire les informations nécessaires.

Que les entreprises aient ou non des informaticiens dans leurs équipes ou qu'elles les embauchent bientôt, elles veulent généralement avoir l'assurance qu'investir dans l'informatique des données aura des retombées notables. L'automatisation pourrait aider à fournir cette assurance, en fournissant aux professionnels des données les outils dont ils ont besoin pour garder les lacs de données en ordre et les empêcher de se transformer en marécages de données.

Être commercialisable dans le secteur de la science des données a beaucoup à faire pour maintenir vos compétences à jour et comprendre les fonctionnalités dont les employeurs ont besoin et qu’ils souhaitent. Mais certaines personnes soulignent que la fusion de l'automatisation et de la science des données signifie également que certaines compétences ne sont plus essentielles.

Par exemple, Simon Blunn, vice-président et directeur général de DataRobot, explique qu’il existe des outils, y compris quelques-uns de ceux que sa société produit, qui suppriment certaines des exigences en matière de calcul et de codage.

L’automatisation pourrait alors offrir aux scientifiques spécialisés dans les données hautement qualifiées la possibilité de travailler avec des personnes ayant des capacités similaires mais dans une moindre mesure, car elles n’ont pas passé plusieurs années à acquérir leurs compétences par le biais de l’éducation formelle. Un tel partage de la main-d'œuvre pourrait accroître la productivité en réduisant les délais lorsque certaines entreprises utilisent la science des données.

On a récemment poussé les entreprises à envoyer des membres de leurs effectifs dans des camps d’initiation à la science des données. Ces périodes de formation intensive peuvent aider les utilisateurs à acquérir les bases de la science des données, mais ne leur donnent pas la quantité de connaissances qu’ils auraient obtenue en obtenant un diplôme traditionnel.

Parfois, l'automatisation peut être d'une grande aide pour les personnes qui débutent dans la science des données.

Les quatre domaines de cette liste expliquent pourquoi l’automatisation et la science des données peuvent ensemble changer la donne.

Ce changement ne signifie pas que les entreprises peuvent se passer des professionnels de l’information, mais cela pourrait aider ces experts à rationaliser leurs flux de travail et à se concentrer sur des tâches de plus haut niveau, tandis que l’automatisation prend en charge les besoins de niveau inférieur.

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