Qu’est-ce la Small Data, et comment puis-je l’utiliser pour mon
entreprise ?

La Data est partout !

Des plus petites start-ups aux plus grandes entreprises, les données sont utilisées pour créer de nouvelles applications et de nouveaux services, améliorer le service de la clientèle, accélérer les processus internes, et même l’amélioration des processus de  recherche dans la médecine.

Bien que la Big Data soit désormais clairement identifiée comme un sujet majeur par les entreprises, les médias et les gouvernements, la Small Data est encore un peu floue bien qu’elle ait le potentiel de changer la vie de la plupart des organisations et des Experts Métier – experts dans leur domaine.

Nous définissons les petits datasets  – Small Data – comme des données utiles, facilement accessibles et utiles pour le service d’une organisation. Les petites données sont régulièrement utilisées par les Experts Métier et sont rarement des données centralisées appartenant uniquement au département informatique.
La Small Data n’est pas une alternative à la Big Data mais un complément. Elles travaillent toutes deux ensembles au sein d’une organisation car elles s’adressent à des niveaux et des publics différents.

De quelles données disposez-vous ? Effectuez un rapide audit.

La première étape consiste à connaître les petits “ensembles” de données que vous possédez, leur qualité et le nombre de Datasets auxquels vous avez accès.

Comme les petites données sont présentes dans tous les services, comment savoir où les trouver et comment en tirer le meilleur parti ? Découvrons-le en faisant un audit de Small Data.

Tout d’abord, dressons une liste des différents types de données dont vous pourriez disposer. 

Selon votre emploi et votre secteur d’activité, la liste sera différente, mais voici quelques exemples :

  • Extraits de CRM
  • Achat d’informations sur les matières premières, l’équipement, le matériel marketing 
  • Données du panier d’achat en ligne
  • Ventes par client et par produit/service 
  • Données comportementales de votre site web 
  • Données provenant d’une machine 
  • Données sur les performances
  • Données médicales
  • Données de surveillance d’une chaîne de production.

Une fois que vous avez dressé la liste des types de données auxquels vous avez accès, il vous suffit de suivre les étapes suivantes :

  • Cherchez où se trouvent vos données 
  • Interrogez les principaux utilisateurs de ces données 
  • Classer les données et organiser-les par ordre de priorité 
  • Suivez la manière dont ces données sont utilisées.

Maintenant que vous avez créé vos datasets, voyons comment nous pouvons en tirer profit !

Comment travailler avec de petits ensembles de données ?

Deux problèmes se posent lorsque l’on travaille avec de petits ensembles de données en utilisant les approches scientifiques traditionnelles :

  • Le premier problème est “la surcharge”. Pour de nombreux algorithmes, de petits ensembles de données conduisent à des modèles qui exploitent les détails de vos données plutôt que de modéliser la mécanique sous-jacente. Cela signifie essentiellement que le modèle est bon pour prédire les données que vous possédez déjà, mais pas pour modéliser autre chose.
  • Le deuxième problème est celui des valeurs aberrantes. Les valeurs aberrantes sont de petites quantités de données dont les valeurs diffèrent beaucoup de la plupart des données. Pour une grande classe d’algorithmes de modélisation, les valeurs aberrantes peuvent être très dommageables pour la précision prédictive du modèle final.

Alors, que faire lorsque les approches traditionnelles ne fonctionnent pas avec la Small Data ?

La meilleure façon de travailler avec de petits ensembles de données est d’utiliser TADA de MyDataModels !

Conçue pour aider les Experts dans leurs métiers à extraire la valeur de leurs petites jeux données, TADA ne nécessite aucune connaissance en Data Science ou en code.

Rapide et intuitif, TADA aide les utilisateurs à construire des modèles prédictifs en quelques clics et fournit des modèles explicites. TADA peut être utilisé directement sur un ordinateur, dans le Cloud ou sur des appareils mobiles.

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Donc, que faire lorsque les approches traditionnelles ne fonctionnent pas avec la Small Data ? Le meilleur moyen et le plus facile pour travailler vos ensembles de données est d’utiliser TADA de MyDataModels

Conçu pour aider les experts métier à extraire de la valeur à partir de leurs Small Data, TADA ne requiert aucune connaissance en code ou en data science.

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Si vous avez des Small Data et voulez essayer TADA, contactez vos équipes !

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