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Richesse intangible et scientifiquement utilisable, les "datas" que s’arrachent déjà les géants.
lundi 8 avril 2019, par
Le mot stratégie semble définir la performance absolue. Celle qui tire de l’intelligence non seulement des facilités, mais aussi les bons résultats. Il est risqué de ne pas être prévenant sur ce qui est méconnu. Cependant il est possible de dégager des probabilités avec des travaux de mathématiques notamment. Alors intervient la data-science qui a 3 outils essentiels du savoir : l’informatique, l’information et la faculté de manier des indications.
L’une des ressources que convoitent tous les business, est un ensemble d’indications communément désignées « les datas ». On en fait une science qui enchaîne des matières rapprochées. Plus exactement des travaux, que les terminologies n’ont pas encore nommées avec précision.
Du fait d’un rapport plus qu’étroit avec la high-tech, il est encore en élaboration le lexique propre à la data-science. Pour Google, Facebook, Uber, Amazon, Microsoft et Tesla, il s’agit de la nouvelle richesse, voire matière première, transformable en finalité aussi fructueuse que les grandes valeurs comme l’or.
– Du bon usage des données selon les lois et la finalité des modes d’utilisation
27 mars 2019
Mais à mesure que les détails servent dans les projets actuels et les plus ambitieux, les plus concepts sont déjà contestés, avant d’être pleinement adoptés. Le fond du problème réside peut-être dans la conviction que, sous une forme ou une autre, les données dominent déjà le monde des affaires. C’est-à-dire pour ceux qui en font déjà usage.
Les principales opérations dans cette innovation de la data-science s’enchaînent approximativement, ou aléatoirement, dans cet ordre :
– 1- la collecte ou bien la prise de données qui elle est vraiment fondée sur des stratégies et nombreuses manières différentes de collecter des données
– 2- leur agencement selon le mode (ou méthode) d’exploitation que détermine l’objectif,
– 3- le traitement qui est aussi définit par l’outil pour les manier dans leur disposition et selon leur finalité,
– 4- l’application spécifique des données à la matière concernée (médecine, anticipation, marketing etc.),
– 5- la mise en œuvre du processus d’utilisation dans le contexte approprié (labo, étude, logiciel etc.),
– 6- une évaluation nécessaire après exploitation, afin que l’apprentissage (humain ou celui de l’IA « Intelligence artificielle » propre à la machine…) soit assimilé.
La plus convoitée des maîtrises de la "science des données" est actuellement dirigée sur le commerce. Les entreprises ont les « données-client », comme l’un des atouts des plus importants de leur patrimoine immatériel. Cependant une forte demande est faite aux programmes de science des données. Les défis s’accélèrent...
– 10 ans que la recommandation, d’ouverture des données gouvernementales, est émise... 26 septembre 2018
Ce capital entre les mains des entreprises est d’une efficacité redoutable. Il peut amplement aider à mieux appréhender les clients. Ce qui facilite l’amélioration de leur expérience avec le prestataire. Du bon usage des données assure une étude approfondie pour faire un meilleur produit. Ce qui satisfait l’utilisateur de ce dernier et augmente les profits du concepteur-producteur.
Dans l’échange traditionnel, les entreprises comptent faire bénéficier leur clientèle des données dont elles disposent. Même si elles posent le préalable d’en posséder déjà celles qui concernent la demande, elles favorisent le principe devenu en vogue, dit "gagnant-gagnant", dans les partenariats.
Mais il faut déjà qu’une culture des données existe, avec ses législations et régulations. Notamment pour un partage équitables des bénéfices, ainsi que l’acceptation des contrôles de déontologie légale et juste.
Voir en ligne : Notre dossier Datas & Données
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