Introduction
Les idées entrepreneuriales profitent de l’éventail d’opportunités que ce domaine ouvre, grâce à ce qui est conçu par des profils scientifiques tels que des mathématiciens ou des programmeurs.
- ALGORITHME. En informatique, un algorithme est un ensemble d’étapes pour effectuer une tâche. En d’autres termes, une séquence logique et des instructions forment une formule mathématique ou statistique pour effectuer l’analyse des données.
- ANALYSE DES SENTIMENTS. L’analyse des sentiments fait référence aux différentes méthodes de linguistique informatique qui aident à identifier et à extraire des informations subjectives à partir de contenus existants dans le monde numérique. Grâce à l’analyse des sentiments, nous pouvons extraire une valeur tangible et directe, comme déterminer si un texte extrait d’Internet contient des connotations positives ou négatives.
- ANALYSE PRÉDICTIVE. L’analyse prédictive appartient au domaine de l’analyse commerciale. Il s’agit d’utiliser des données pour déterminer ce qui peut arriver dans le futur. L’AP permet de déterminer la probabilité associée à des événements futurs à partir de l’analyse des informations disponibles (présentes et passées). Il permet également de découvrir des relations entre les données qui ne sont normalement pas détectées avec une analyse moins sophistiquée. Des techniques telles que l’exploration de données et les modèles prédictifs sont utilisées.
- ANALYTIQUE COMMERCIALE. Business Analytics englobe les méthodes et techniques utilisées pour collecter, analyser et étudier l’ensemble de données d’une organisation, générant des informations qui sont transformées en opportunités commerciales et améliorant la stratégie commerciale. L’AE permet une amélioration de la prise de décision puisque celles-ci sont basées sur l’obtention de données réelles et en temps réel et permet d’atteindre des objectifs commerciaux à partir de l’analyse de ces données.
- BIG DATA. Nous sommes actuellement dans un environnement où des billions d’octets d’informations sont générés chaque jour. Nous appelons cette énorme quantité de données produites chaque jour Big Data. La croissance des données causée par Internet et d’autres domaines (par exemple, la génomique) rend nécessaires de nouvelles techniques pour accéder à ces données et les utiliser. Dans le même temps, ces grands volumes de données offrent de nouvelles possibilités de connaissances et de nouveaux modèles commerciaux. En particulier, sur Internet, cette croissance commence par la multiplication du nombre de sites Web, incitant les moteurs de recherche (par exemple, Google) à trouver de nouvelles façons de stocker et d’accéder à ces gros volumes de données. Cette tendance (blogs, réseaux sociaux, IoT…) provoque l’apparition de nouveaux outils Big Data et la généralisation de leur utilisation.
- ANALYSE COMMERCIALE (Analyse commerciale). Business Analytics ou Business Analytics vous permet d’atteindre des objectifs commerciaux basés sur l’analyse de données. Fondamentalement, cela nous permet de détecter des tendances et de faire des prévisions à partir de modèles prédictifs et d’utiliser ces modèles pour optimiser les processus métier.
- L’INTELLIGENCE D’ENTREPRISE Un autre concept lié à l’EA est la Business Intelligence (IE) axée sur l’utilisation des données d’une entreprise pour également faciliter la prise de décision et anticiper les actions commerciales. La différence avec l’EE est que l’IE est un concept plus large, il n’est pas seulement axé sur l’analyse des données, mais c’est un domaine au sein de l’IE. En d’autres termes, l’EI est un ensemble de stratégies, d’applications, de données, de technologie et d’architecture technique, parmi lesquelles l’EA, et tout cela se concentre sur la création de nouvelles connaissances à travers les données existantes de l’entreprise.
- DATA MINING ou fouille de données. Exploration de données est également connu sous le nom de découverte de connaissances dans la base de données (KDD). Il est communément défini comme le processus de découverte de modèles ou de connaissances utiles à partir de sources de données telles que des bases de données, des textes, des images, le Web, etc. Les modèles doivent être valides, potentiellement utiles et compréhensibles. L’exploration de données est un domaine multidisciplinaire qui comprend l’apprentissage automatique, les statistiques, les systèmes de bases de données, l’intelligence artificielle, la recherche d’informations et la visualisation d’informations, … L’objectif général du processus d’exploration de données est d’extraire des informations à partir de données définies et de les transformer en une information compréhensible. structure pour une utilisation ultérieure.
- SCIENCES DES DONNÉES. La possibilité offerte par les données de générer de nouvelles connaissances nécessite des techniques sophistiquées pour préparer ces données (structuration) et les analyser. Ainsi, sur Internet, les systèmes de recommandation, de traduction automatique, et autres systèmes d’Intelligence Artificielle reposent sur des techniques de Data Science.
- SCIENTIFIQUE DES DONNÉES. Le data scientist, comme son nom l’indique, est un expert en Data Science (Data Science). Ses travaux portent sur l’extraction de connaissances à partir de grands volumes de données (Big Data) extraites de sources diverses et de formats multiples pour répondre aux questions qui se posent.
- L’APPRENTISSAGE EN PROFONDEUR est une technique d’apprentissage automatique basée sur des architectures neuronales. Un modèle basé sur l’apprentissage en profondeur peut apprendre à effectuer des tâches de classification directement à partir d’images, de texte, de son, etc. Sans nécessiter d’intervention humaine pour la sélection des caractéristiques, cela peut être considéré comme la principale caractéristique et l’avantage de l’apprentissage en profondeur, appelé « découverte des caractéristiques ». ” Ils peuvent aussi avoir une précision qui dépasse l’être humain.
- MARKETING GÉO. L’analyse conjointe des données démographiques, économiques et géographiques permet aux études de marché de rentabiliser les stratégies marketing. L’analyse de ce type de données peut être réalisée par le biais du géomarketing. Comme son nom l’indique, le géomarketing est une confluence entre la géographie et le marketing. Il s’agit d’un système d’information intégré -des données de différentes natures-, des méthodes statistiques et des représentations graphiques visant à apporter rapidement et facilement des réponses aux questions marketing.
- INTELLIGENCE ARTIFICIELLE. En informatique, ce sont des programmes ou des robots conçus pour effectuer certaines opérations considérées comme typiques de l’intelligence humaine. Il s’agit de les rendre aussi intelligents que les humains. L’idée est qu’ils perçoivent leur environnement et agissent en fonction de celui-ci, axés sur l’auto-apprentissage et la capacité de réagir à de nouvelles situations.
- RENSEIGNEMENT ÉLECTORAL. Ce nouveau terme, « l’Intelligence Électorale (IE) », est l’adaptation des modèles mathématiques et de l’Intelligence Artificielle aux particularités d’une campagne électorale. L’objectif de cette intelligence est d’obtenir un avantage concurrentiel dans les processus électoraux. Savez-vous comment cela fonctionne?
- INTERNET DES OBJETS (IdO). Ce concept, l’Internet des objets, a été créé par Kevin Ashton et fait référence à l’écosystème dans lequel les objets du quotidien sont interconnectés via Internet.
- APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE (Apprentissage automatique). Ce terme fait référence à la création de systèmes via l’intelligence artificielle, où ce qui apprend vraiment est un algorithme, qui surveille les données avec l’intention de pouvoir prédire le comportement futur.
- EXPLOITATION WEB. L’exploration Web vise à découvrir des informations ou des connaissances utiles (CONNAISSANCES) à partir de la structure des liens hypertexte Web, du contenu des pages et des données des utilisateurs. Bien que l’exploration Web utilise de nombreuses techniques d’exploration de données, il ne s’agit pas simplement d’une application des techniques traditionnelles d’exploration de données en raison de l’hétérogénéité et de la nature semi-structurée ou non structurée des données Web. Le Web Mining ou Web Mining comprend une série de techniques visant à obtenir des renseignements à partir de données provenant du Web. Bien que les techniques utilisées aient leurs racines dans l’exploration de données ou les techniques d’exploration de données, elles présentent leurs propres caractéristiques en raison des particularités que présentent les pages Web.
- DONNÉES OUVERTES. Les données ouvertes sont une pratique qui vise à rendre certains types de données librement accessibles à tous, sans restrictions de droits d’auteur, de brevets ou d’autres mécanismes. Son objectif est que ces données puissent être librement consultées, redistribuées et réutilisées par quiconque, en respectant toujours la confidentialité et la sécurité des informations.
- TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL (TAL). Du traitement conjoint de la science informatique et de la linguistique appliquée, est né le Traitement Automatique du Langage Naturel (PLN ou NLP en anglais), dont l’objectif n’est autre que de rendre possible la compression et le traitement assistés par un ordinateur d’informations exprimées en langage humain, ou ce est le même, rendre possible la communication entre les personnes et les machines.
- CORRESPONDANCE DES PRODUITS. Product Matching est un domaine appartenant à Data Matching ou Record Linkage chargé d’identifier automatiquement les offres, produits ou entités en général qui apparaissent sur le Web à partir de diverses sources, apparemment de manière différente et indépendante, mais qui se réfèrent au même entité. En d’autres termes, le processus de Product Matching consiste à associer à différentes sources les produits qui sont identiques.
Conclusion
Aujourd’hui, il existe de nombreux outils de science des données et d’IA pour traiter des quantités massives de données. Et cela offre de nombreuses opportunités : maintenance prédictive et avancée, développement de produits, apprentissage automatique, exploration de données et amélioration de l’efficacité opérationnelle et de l’expérience client.
Parmi les avantages de parier sur ces possibilités que le Big Data offre aux entreprises figurent la possibilité de créer des campagnes marketing et publicitaires plus efficaces, des processus commerciaux améliorés, des ventes accrues, un retour sur investissement amélioré, la planification de stratégies plus précises et même une réduction des coûts.