La science des données (data science) s’est imposée ces dernières années comme l’une des carrières les plus prometteuses et demandées. On a ainsi vu se multiplier les formations et les ressources pour se familiariser avec la data, et ainsi aider son organisation à prendre de meilleures décisions. Les outils de data science se sont également considérablement améliorés et diversifiés, pour prêter main forte aux professionnels du secteur.
Dans cet article, on va donc se pencher sur les plus efficaces d’entre eux, que vous devez absolument connaître ! Et ce, en fonction de chaque étape du cycle de vie des données.
Les meilleurs outils de collecte & modélisation de data
La première mission d’un data scientist consiste à collecter et préparer les données pertinentes, qu’il devra ensuite analyser. C’est une étape très importante, puisque c’est précisément la qualité des données et la façon dont elles sont ensuite “nettoyées” (notamment pour conserver un format unique qui facilitera l’analyse) qui va garantir la pertinence de son travail. Raison de plus pour choisir soigneusement son outil !
Pour collecter et modéliser la data, vous pouvez utiliser :
- SurveySparrow, qui facilite la collecte des données et vous permet de vous assurer de leur qualité. L’outil propose des enquêtes de type chat et des formulaires conversationnels rendant le processus de collecte de données très efficace. De la conceptualisation à la conception des enquêtes en passant par la segmentation de votre audience… Vous maitrisez chaque étape de la collecte et structuration de vos données client ;
- Fulcrum est un excellent outil de collecte de données mobiles. Vous pouvez concevoir des formulaires personnalisés et effectuer une collecte de données en ligne et hors ligne (sur le terrain). Le tout, en temps réel ;
- Openrefine est un outil de nettoyage de données proposé en open source. Gratuit et simple d’usage, il permet de transformer les données sous différents formats (et de s’assurer qu’elles soient correctement structurées) ;
- Trifacta Wrangler permet de transformer les données, mais aussi de les analyser et de les présenter sous forme de visualisations. Sa principale fonctionnalité est cependant l’accès à une technologie intelligente qui repère les incohérences dans vos blocs de données. Une fois ces dernières repérées, l’outil vous fait des recommandations pour mieux les structurer !
Quels outils pour l’analyse de données ?
Une fois que vous aurez un volume de données suffisant, vous allez pouvoir passer à la phase d’analyse. C’est elle qui vous permettra de tirer des tendances fortes et de pouvoir faire des recommandations pertinentes à votre organisation.
Dans ce cadre, vous pouvez notamment vous pencher sur les outils suivants :
- Alteryx : cet outil de data science permet de comprendre plus rapidement et facilement toutes les données d’une entreprise. Il accélère le processus analytique de bout en bout et améliore considérablement la productivité analytique et la gouvernance de l’information. Son usage permet notamment de prendre de meilleures décisions commerciales ;
- Rapid Miner est un outil de data science développé principalement pour les non-programmeurs et leur faciliter l’analyse rapide des données. L’utilisateur n’a qu’à importer des données, les exécuter et lancer un modèle de prédiction. Avec plus de 1500 fonctions, RapidMiner leur permet ensuite d’automatiser des connexions prédéfinies et des flux de travail reproductibles ;
- Apache Spark est l’un des outils de traitement et d’analyse de données en open source les plus populaires. Il est notamment capable de gérer d’énormes volumes de données et peut se connecter à diverses sources de données, notamment Cassandra, HDFS, HBase et S3. Spark est particulièrement adapté aux applications nécessitant un traitement de données en continu en temps réel, en raison de sa vitesse de traitement ;
- SAS : ce logiciel est un outil populaire pour l’analyse de données statistiques. Il permet aux utilisateurs de récupérer, fusionner, nettoyer, préparer et modifier des données avant de les analyser de manière exhaustive.
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Les bons outils de modélisation de données
La modélisation est le processus qui permet de dégager des modèles à partir de gros volumes de données (Big Data) et de créer une méthode standardisée. Les modèles de données sont donc un élément fondamental du développement et de l’analytique des logiciels. En effet, ils vont définir et mettre en forme la donnée de manière cohérente dans tous les systèmes !
Pour y parvenir, vous pouvez vous servir d’outils de data science comme :
- DataRobot : cette plateforme d’apprentissage automatique offre aux data scientists des fonctionnalités complètes pour automatiser le processus de collecte et de modélisation des données. Elle permet notamment de créer et déployer des modèles prédictifs précis en très peu de temps ;
- BigML est une interface graphique entièrement interactive et basée sur le cloud. Elle est spécialisée dans la modélisation prédictive et le traitement des algorithmes d’apprentissage automatique. Par exemple, les data scientists peuvent utiliser ce logiciel unique pour la prévision des ventes, l’analyse des risques et l’innovation produit.
Les meilleurs outils de data visualisation
La data visualisation, ou dataviz, consiste à présenter les données de manière visuelle et facilement compréhensible. Elle permet notamment aux experts de communiquer les analyses tirées de leurs données au reste de l’entreprise. C’est une étape particulièrement importante pour passer des activités techniques de la data science à son usage concret. Autrement dit, la prise de décisions éclairées pour assurer le succès de l’entreprise.
Parmi les meilleurs outils de data science dans cette catégorie, on retrouve :
- D3.js, une bibliothèque Javascript qui vous permet de faire des visualisations interactives sur votre navigateur Web. D3.js rend les documents dynamiques en autorisant les mises à jour côté client. L’outil utilise de plus activement la modification des données pour refléter les visualisations sur le navigateur ;
- Paxata est le pionnier en matière de dataviz. L’outil permet à tous ses utilisateurs de transformer intelligemment des données brutes en informations prêtes à l’emploi. Son application intelligente prépare les données et les restitue de manière intelligible, grâce à l’apprentissage automatique ;
- Tableau est un logiciel de visualisation de données ultra complet. Il est axé sur les industries travaillant dans le domaine de la business intelligence. L’aspect le plus important de Tableau est sa capacité à s’interfacer avec des bases de données, des feuilles de calcul, des cubes OLAP (Online Analytical Processing), etc. Outre les visualisations, vous pouvez également utiliser son outil (très performant) d’analyse. Dernier point fort : sa communauté ultra active, qui aide les nouveaux utilisateurs à prendre en main et utiliser l’outil.
Les meilleures suites complètes de data science
Si vous cherchez des outils de data science plus complets, offrant un large spectre de fonctionnalités, regardez du côté de :
- Qlik, qui permet de consolider, rechercher, visualiser et analyser toutes vos sources de données en quelques clics. Cette plateforme prend en charge une large gamme de cas d’usage et offre des fonctionnalités très complètes pour chaque étape du cycle de vie de votre donnée. Ses principaux atouts sont son modèle collaboratif, son architecture hybride multi-cloud et son outil de data storytelling ;
- Jupyter Notebook est une application Web interactive open source, qui permet aux professionnels de la science des données de combiner du code, des calculs, des visualisations de données (et bien plus) dans un seul fichier. C’est aussi un excellent outil de collaboration qui prend en charge plus de 40 langages de programmation différents.
