Data Science
Utilisez le potentiel de la data et développez une culture Data driven
Fort de plus de 30 ans d’expérience auprès des décideurs métiers des industries et de compétences en Data Science, Alcimed accompagne ses clients dans leurs projets de stratégie liés à la Data et dans l’exploration et l’analyse de leurs données afin de délivrer des POC (Proof of Concept) sur leur cas d’usage métier.
Les enjeux liés à la data science
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Qu’est-ce que la data science ?
La Data Science est un domaine assez vaste qui vise à donner du sens à des données brutes.
Pour créer ce sens, la Data science couvre plusieurs disciplines avec l’objectif de faire émerger de ces données, des tendances, des motifs, des connexions et des corrélations, des prédictions, etc. Pour ce faire, la Data Science met en œuvre une large variété d’outils et de techniques telles que le développement d’algorithmes, les mathématiques appliquées et statistiques avancées, jusqu’à l’intelligence artificielle, pour réaliser différents types de modèles. Ces derniers peuvent être déterminés ou bien apprenants, grâce au machine learning qui permet de façon supervisée ou non supervisée de faire de l’analyse et de la prédiction des données.
On retrouve différents objectifs classiques selon les approches de Data Science :
- L’analyse des liens entre les différentes variables, la recherche de motifs récurrents et d’anomalies statistiques, permet de trouver des associations et corrélations et d’identifier les plus fortes, mais aussi de regrouper et segmenter les données pour, par exemple, identifier des sous-populations dans des groupes d’études ou bien créer des persona de comportements client.
- La régression et la classification permettent de prédire dans le temps ou d’estimer au-delà des données disponibles la valeur d’une variable, tel que le nombre d’hospitalisations liées à une pathologie, l’appartenance d’un nouveau point de données à une catégorie, par exemple la prédiction de l’acceptation d’un vaccin en fonction du profil patient ou la probabilité d’un certain diagnostic basé sur des données médicales et radiologiques.
La Data science est un domaine spécifique du monde de la data et le Data Scientist se distingue des profils de Data Analyst, Data Engineer, etc. En effet, un processus de Data Science nécessite d’avoir une donnée accessible, ce qui peut être mis en œuvre dans les grandes organisations par des Data Architects ou Data Engineers qui vont structurer les systèmes et les bases de données. Rendre cette donnée accessible est souvent la première étape incontournable d’un projet de Data Science.
La différence entre le travail des Data Analysts et des Data Scientists repose principalement pour les seconds sur l’exploitation de « Big Data » et la réalisation de modèle complexes pour mener à bien les analyses.
Cette différence se résume par 5 grands concepts en « V » :
- Le Volume et la Vélocité, les données sont obtenues en grand nombre et sont accumulées par l’entreprise à une vitesse telle qu’elles ne peuvent être exploitées. Par exemple, de très nombreux indicateurs de performance, collectés lors d’une campagne marketing, sont reportés dans des templates qui doivent permettre aux experts métier d’en tirer les enseignements. Pourtant, sans l’aide de la Data science, ces données sont trop diffuses et brutes pour en tirer des enseignements sur la prochaine action à entreprendre.
- La Variété, contrairement aux business analysts qui vont souvent pouvoir utiliser des rapports produits annuellement par des agences et des études de marché, les données à exploiter sont parfois très hétérogènes, sous forme de données structurées ou de données brutes.
- La Véracité des données, qui sera liée à la rigueur et aux réflexes du Data Scientist dans la vérification de la qualité des données et à sa connaissance métier qui lui permettra d’en attester la crédibilité et de ne pas introduire de biais d’interprétation.
- La Valeur qui permet d’obtenir des insights nouveaux pour guider les décisions scientifiques, techniques, médicales ou business.
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Quels sont les enjeux liés à la data science ?
Les possibilités immenses offertes par la Data science ne doivent pas faire oublier les enjeux qui y sont associés. Parmi ces enjeux, on retrouve notamment :
Cette science de la donnée consiste à explorer et exploiter les gisements de données. Pour la mettre en œuvre, au-delà du nécessaire interfaçage avec les détenteurs de la donnée et le business, chaque Data Scientist est confronté à plusieurs enjeux, dont le premier est de faire comprendre ce qu’est la Data science et ses limites.
Quelles opportunités la Data science peut-elle générée pour mon activité ? Comment mieux valoriser cette activité dans mon entreprise ?
Quelles données sont suffisamment riches pour que leur analyse apporte de la valeur ? Comment tirer de la valeur de bases de données internes ou externes que l’on possède ?
Comment par exemple mieux cibler les centres cliniques pour atteindre une bonne représentativité de la population incluse ?
Comment adapter un modèle de forecast pour anticiper des scenarios avec des évènements n’ayant jamais eu lieu dans le passé ?
Comment rendre les résultats des analyses Data Science utilisables et compréhensibles pour une diffusion en interne ?
Vous avez un projet ? Écrivez-nous !
Comment nous vous accompagnons dans vos projets data science
Depuis plus de 25 ans, Alcimed accompagne ses clients dans leurs projets d’innovation et de développement de nouveaux marchés.
Fort de cette expérience métier et de compétences en Data science avec une équipe dédiée, Alcimed se positionne comme un Data Lab externe, au service de vos problématiques métiers, et visant via des projets Data à générer une POC, un modèle ou un outil. Cette démarche peut constituer aussi bien une brique d’un projet comme une étude de marché qu’une mission à part entière.
Les données utilisées peuvent être vos données internes, des données externes en OpenData, privées ou obtenues par Web scraping. Il peut s’agir de données chiffrées, de texte, d’image, etc. Enfin, nous utilisons toute la palette des outils de nos Data Scientists pour mener ces projets à bien.
Au-delà de ces réalisations concrètes, notre contribution peut également s’inscrire dans un cadre stratégique plus large : mise en place d’une stratégie et d’une culture Data driven, création d’un processus innovation drivé par la data, etc.
Un projet ? Contactez nos explorateurs !
EXEMPLES DE PROJETS RÉCENTS MENÉS POUR NOS CLIENTS DANS LE DOMAINE DE LA DATA SCIENCE
A partir des bases de données internes de son client, l’équipe Alcimed a imaginé une méthode d’agrégation permettant de prendre en compte l’impact de toutes les interactions de l’entreprise avec les professionnels de santé. L’indicateur permet de mesurer l’évolution de l’engagement client au niveau individuel ou par profil client au cours du temps pour mieux mesurer l’impact d’évènements et de campagnes marketing, par exemple.
Notre équipe a mis en place des techniques de NLP et une analyse statistique poussée des requêtes textuelles permettant une détection automatique des thèmes et des mots inhabituellement mentionnés et a accompagné le déploiement de cette démarche dans l’équipe produit et dans les systèmes de notre client.
Ce projet a ainsi permis à notre client d’anticiper ses projections de vente et d’adapter nombreuses de ses activités en amont en conséquence.
Notre analyse, publiée dans notre Data use case 2, permet de mettre en valeur 2 communautés concernées majoritairement par des thèmes différents avec la visualisation des données en réseau.
Notre vocation ? Aider les décideurs privés et publics à explorer et développer leurs terres inconnues : les nouvelles technologies, les nouvelles offres, les nouveaux enjeux géographiques, les futurs possibles et les nouvelles manières d’innover.
Répartie dans nos 8 bureaux dans le monde (en France, en Europe, à Singapour et aux Etats-Unis), notre équipe est composée de 220 explorateurs de haut niveau, multiculturels et passionnés, ayant une double culture scientifique/technologique et business.
Notre rêve ? Être 1000, pour dessiner toujours plus avec nos clients le monde de demain.
Nos explorations
- Voice of customer
- Analyse concurrentielle
Étudiez vos concurrents grâce à une étude concurrentielle approfondie
- Analyse réglementaire
Construisez votre veille et analyse réglementaire
- Audit stratégique
Réalisez un audit stratégique de votre activité
- Business case
Validez votre projet grâce au business case
- CCUS
Développez le captage, l’utilisation et le stockage du CO2 pour atteindre vos objectifs de décarbonation
- Coproduit
Créez de la valeur à partir des coproduits générés par votre processus de production
- Décarbonation
Combinez performance énergétique et performance industrielle
- Éco-conception
Développez des produits durables et respectueux de l’environnement grâce à l’éco-conception
- Étude de marché
Analysez et comprenez le fonctionnement réel d’un marché grâce à une étude de marché
- Expérience client
Améliorez durablement votre satisfaction client en travaillant votre expérience client
- Feuille de route
Structurez votre lancement de projet grâce à une feuille de route
- Innovation produits
Imaginez les produits innovants de demain en boostant votre innovation produits
- Lancement produit
Réussissez votre lancement de produit grâce à une stratégie marketing et commerciale robuste
- Market access
Élaborez une stratégie de market access solide et différenciante
- Nouveaux services
Enrichissez votre offre en développant de nouveaux services innovants
- Parcours patients
Construisez les parcours de soins de demain et fluidifiez la prise en charge des patients
- Preuve de concept
Démontrez la faisabilité de votre produit ou service avec une POC
- Relocalisation
Optimisez vos filières de production et d’approvisionnement, et accélérez votre transition écologique par la relocalisation de vos activités
- Résilience climatique et adaptation au changement climatique
Améliorez votre résilience face au changement climatique
- Stratégie commerciale
Définissez une stratégie commerciale efficace et adaptée à votre marché
- Stratégie d'innovation
Trouvez le bon modèle pour bâtir une stratégie d’innovation gagnante
- Stratégie de diversification
Élargissez vos activités en déployant une stratégie de diversification
- Stratégie de valorisation
Identifiez de nouveaux leviers de croissance avec une stratégie de valorisation
- Test and learn
Améliorez vos idées en les testant auprès de vos cibles
- Workshop
Organisez des workshops sur-mesure avec vos équipes
- Activation
- Business development
- Business models
- Business plan
- Conseil en innovation
- Due diligence
- État de l’art
- Étude de filières
- Évaluation d'opportunités
- Go to market
- Montage de dossier
- Nouvelles offres
- Open innovation
- Positionnement stratégique
- Processus d’innovation
- Projets collaboratifs
- Proposition de valeur
- Prospective
- Recherche de financement
- Recherche de partenaires
- Scouting
- Voyage d’étude