Analyse et conception

Poser de bonnes questions

D’après un article de Harvard Business Review, les data scientists posent souvent des « mauvaises questions » avant d’arriver sur une bonne question. Un exemple cité est la détection de fraudes, après de multiples tentatives de trouver un modèle qui tente de traduire les caractéristiques des fraudeurs, les data scientists découvrent qu’en réalité, il est plus facilement de modéliser le comportement des « non fraudeurs ».

Ainsi, il semble qu’il est important de poser des questions, et d’y revenir afin d’améliorer la conception du problème.

Différents cas

La mise en place d’une solution big data est plus ou moins simple selon les problèmes qu’on doit faire face. On peut envisager plusieurs cas de figures :

  • un certain volume de données est disponible, on cherche à améliorer un certain résultat : on peut alors mettre en place un algorithme pour améliorer le processus ;
  • les données sont ne sont pas structurées, alors on doit d’abord chercher à nettoyer les données : on peut mettre en place une plateforme pour gérer les données non structurées, et ensuite exploiter ses données ;
  • une petite quantité de données est disponible, et il est nécessaire de trouver d’autres sources de données : on doit alors utiliser des techniques pour trouver les données, ou utiliser les données publiques
  • les résultats d’analyse sont suffisants, alors la visualisation permet de faire parler les résultats

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