ATTRACTED CHARMING LADY

Tout a commencé pour moi en Janvier 2021.

NON, je ne vais pas vous parler des effets COVID mais de ma rencontre avec ELLE.

Elle ? Elle est envoutante, puissante et populaire mais aussi bavarde, instable et violente, parfois même menteuse !

Elle s’appelle DATA.

Bien sûr que je savais qu’elle existait, bien sûr que je l’avais déjà rencontrée, je connaissais sa force mais cette fois je la côtoie de près, je travaille avec elle !

Du coup, Je vous propose de faire un petit bout de chemin avec nous.

Un petit bout ! Car je crains qu’elle nous laisse en cours de route ! Elle est résistante !!

1962

Dans The future of Data Analysis, John W. Tukey commence à préférer le terme de « data analysis » à celui de statistique. Pour lui cette façon de tirer d’un grand nombre de donnés des tendances relevait plus d’une science empirique que des mathématiques pures, d’où cette différenciation qu’il va être le premier à suggérer.

1974

La data science est mise en avant au sein d’œuvres universitaires comme Concise Survey of Computer Methods de Peter Naur et la Une de Business Week, intitulée « Database Marketing », met à nouveau le terme de Data Science au centre de la conversation. On découvre progressivement les quantités astronomiques d’informations dont disposent les entreprises et les différents moyens par lesquels elles doivent essayer de les utiliser afin de créer des parcours clients plus adaptés.

2009

L’explosion du terme data science est amorcée. 

En janvier de cette année, dans une interview pour McKinsey Quarterly de Hal Varian, l’économiste en chef de Google déclare que les statisticiens auront le job le plus « sexy » des 10 prochaines années. Il note que la capacité à extraire des informations pertinentes à partir de données brutes sera l’un des métiers les plus importants des années à venir. Il estime également que la capacité à maîtriser la data se doit de se démocratiser notamment auprès des managers : l’avènement de la data science approche.

2011

L’engouement pour la data science se développe extrêmement rapidement: sur l’année 2012 les offres d’emploi pour le poste de data scientist ont augmenté de plus de 15 000% selon la revue ValueWalk 

De son côté, la France connaît un retard par rapport aux États-Unis, mais semble essayer de se racheter : en métropole, les recherches « Data Science » sur Google sont 20 fois plus nombreuse en février 2019 qu’elles ne l’étaient en février 2013.

D’un secteur niche de recherche, les data sciences sont sans aucun doute aujourd’hui un pilier de la croissance mondiale. Elles sont devenues actuellement incontournables dans tous les milieux professionnels ; leur maîtrise peut « make or break » n’importe quelle entreprise actuelle.

AUJOURD’HUI :

À première vue, SpaceX, Netflix et Spotify n’ont pas grand-chose en commun. Le premier construit des fusées qui réatterrissent d’elles-mêmes. Le deuxième propose une infinité de contenus vidéo. Et le troisième une infinité de morceaux de musique.

Ces entreprises ont pourtant le même business model, basé sur un élément : la donnée. Beaucoup, beaucoup de données.

– Les propulseurs des fusées SpaceX sont des robots. Formés par de grands volumes de données, et grâce au machine Learning, ces derniers ont appris comment atterrir d’eux-mêmes.

– En se basant sur les données de visionnage de ses abonnés, Netflix ne fait pas que personnaliser ses contenus en fonction de chaque utilisateur : l’entreprise crée aussi ses propres séries TV et films en prédisant de ce qui sera un grand succès.

– Spotify crée aussi des playlists basées sur les habitudes d’écoute de ses abonnés. Les morceaux de la playlist « Découvertes de la semaine » ne sont pas sélectionnés par un DJ, mais par de complexes algorithmes de machine Learning.

Les données sont au cœur de notre quotidien, et les entreprises qui savent les exploiter ont l’avenir devant elles. Plus vos informations sont pertinentes, plus l’expérience que vous offrez est personnalisée.

Je vous encourage à me solliciter pour la tester sur une étude de marché ? une analyse de la concurrence ou une business strategy ? Le but étant de développer vote business !

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