Le DataOps résumé en 5 questions
Vous connaissez un peu le DataOps, mais vous voulez en savoir davantage sur ses plus-values ? Comment mettre en place le DataOps de manière efficace ? En quoi le DataOps et le DevOps sont-ils complémentaires pour les projets data ? Le DataOps, contraction des mots « data » et « opérations », est une pratique consistant en une gestion collaborative des données. […]
Les tests A/B, une étape essentielle pour valider vos modèles de machine learning
Le machine learning (ou ML) est un domaine complexe requérant méthode et minutie. L’une des difficultés provient de la complexité des modèles développés, qui ressemblent trop souvent à des boîtes noires peu interprétables. Pour cette raison, il est essentiel de mettre en place un protocole de test pertinent pour évaluer un modèle une fois déployé. L’un […]
DataOps : comment définir de bons indicateurs ?
« You can’t manage what you can’t measure. » – Peter Drucker Une citation simpliste rappelle cette nécessité de mesurer pour mieux comprendre et améliorer. Elle s’applique parfaitement en data science et en DataOps, qui se développe de plus en plus avec le Big Data et l’émergence des services cloud comme ceux de Microsoft Azure. Cependant, il faut identifier […]
Projet data : bien lister les sources de données disponibles
Les données sont le carburant de tout projet data, elles conditionnent sa réussite ou son échec. De plus, l’extraction et le nettoyage des données représentent une part majeure du temps de travail pour les data scientists (environ 45 % selon une étude menée par Anaconda en 2020). Pour ces raisons, il faut apporter une attention très […]
DataOps rime avec pipeline : de quoi s’agit-il et comment les mettre en place ?
89 % des entreprises auraient des difficultés à gérer leurs données selon une étude menée en 2019 par l’entreprise Experian. Les principaux problèmes cités sont le délai d’accès aux données, le manque de fiabilité et la difficulté technique pour y accéder. Apporter une solution à tous ces problèmes est justement l’un des objectifs du DataOps. Le […]
SQL et NoSQL : Quelle est la différence et lequel choisir ?
Vous connaissez un peu le SQL, mais avez entendu parler du NoSQL et vous ne savez pas lequel choisir pour vos projets ? L’une des bonnes pratiques à adopter dans un projet data science est de bien choisir ces technologies dès le début du projet pour qu’il n’y ait pas de frein à celui-ci. Nous […]
DataOps : pourquoi communiquer ses résultats est-il une étape cruciale ?
Vous utilisez le DataOps dans votre entreprise, mais communiquez-vous suffisamment sur les résultats ? Vous souhaitez savoir en quoi la communication des résultats est essentielle ? Cet article est fait pour vous. Le DataOps, contraction des mots « data » et « opérations », est une méthodologie reposant sur trois piliers : le développement Agile pour une gestion plus réactive des […]
Pour réussir un projet data, privilégiez le process et l’organisation à la performance et la complexité
La data est un domaine qui se plaît à paraître complexe et très technique. Pour certains, on est presque à la frontière avec la science-fiction, mais si on revient aux fondamentaux, la data science n’est rien d’autre que de l’analyse des données. Pour caricaturer, une moyenne dans un tableur Excel rentre dans cette catégorie. En […]
Chef de projet data : comment convaincre votre hiérarchie de recruter ce profil ?
Vous souhaitez mettre en place un projet data dans votre entreprise et recruter un chef de projet data, mais vous ne savez pas comment convaincre les décideurs ? Quelles sont les plus-values du projet data ? Nous vous expliquons tout dans cet article. Pendant longtemps, la data et son traitement concernaient uniquement le domaine informatique. Les données […]
Comment bien démarrer un projet data
De plus en plus d’entreprises se lancent dans des projets d’analyse de données. Pourtant, une vaste majorité de ces projets ne voit jamais le jour, notamment par manque d’organisation et de process. En effet, tout projet doit respecter différentes phases clés pour aboutir, parmi lesquelles on retrouve la phase d’exploration que nous allons aborder dans […]
Comprendre le DataOps : définition, avantages, mise en place
Vous avez entendu parler du DataOps, mais vous voulez en savoir plus sur ses plus-values ? Comment le DataOps vous aide-t-il à réduire la complexité de votre organisation ? Nous avons tout synthétisé pour vous dans cet article. Le DataOps : méthode d’inclusion dans les processus pour améliorer les projets data Le DataOps, contraction des mots « data » […]
La phase pilote, étape de validation essentielle en DataOps avant le passage en production
Entre la naissance d’une idée et la mise en production d’un algorithme fonctionnel, un projet data passe par différentes étapes. Dans le cadre d’une approche DataOps, l’une de ces étapes est la phase pilote. Cette étape est une phase intermédiaire ayant lieu après la partie exploratrice et avant la mise en production. On pourrait être […]
