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Ingénierie des données vs science des données : principales différences

Différences clés entre l'ingénierie des données et la science des données

Ingénierie des données vs science des données : principales différences

Quelle est la différence entre l'ingénierie des données et la science des données ? L'un est-il un sur-ensemble de l'autre ? L'un est-il encore plus important que l'autre ? Ce blog discutera de ces différences en profondeur.

La croissance exponentielle des données a permis aux entreprises d'accéder à un large éventail d'informations sur leurs clients, leur marché, leurs préférences de canaux, etc. Selon une estimation, 2,5 quintillions d'octets de données sont générés quotidiennement. Les vastes volumes de données permettent aux entreprises d'améliorer la qualité de leurs produits et services en tirant parti des informations issues de l'analyse de différents types de données.

Les données sont un actif stratégique, et elles se présentent sous différents formats, qui peuvent être classés en deux groupes, les données structurées et non structurées. Les données structurées, généralement classées comme données quantitatives, ont été prédéfinies et formatées avant d'être stockées dans un stockage de données, qui est une base de données relationnelle. Les données non structurées, généralement classées comme données qualitatives, n'ont pas de format prédéfini et sont stockées dans leur format natif dans une base de données non relationnelle. Alternativement, nuage lacs de données préserver la forme brute des données non structurées. Des recherches récentes ont indiqué que 80 % des données mondiales seront non structurées d'ici 2025, et même les entreprises donnent la priorité à la gestion des données non structurées.

Les différents types de données doivent être traités par étapes avant que les entreprises puissent les utiliser de manière significative. L'ingénierie des données et la science des données sont des fonctions clés qui aident les entreprises à la gestion et l'analyse des données pour les aider à prendre des décisions basées sur les données .

Il s'agit de la comparaison ultime entre l'ingénierie des données et la science des données en 2022.

Alors tu es au bon endroit.

Commençons.

Qu'est-ce que l'ingénierie des données ?

La valeur qu'une entreprise tire des données dépend de l' exactitude des données et de l' efficacité avec laquelle elle peut y accéder , qui sont d'ailleurs les deux principaux objectifs de la fonction d'ingénierie des données.

L'ingénierie des données aide les entreprises à concevoir et à créer des pipelines de données qui transforment les données brutes et les transportent dans un format hautement utilisable par les utilisateurs finaux respectifs, qui peuvent être des scientifiques des données, des parties prenantes commerciales, des applications et d'autres utilisateurs. Les pipelines de données sont des séquences d'étapes de traitement appliquées aux données pour un objectif spécifique, dans lesquelles la sortie d'une étape est l'entrée de l'étape suivante, qui se poursuit jusqu'à ce que le pipeline soit terminé. Les pipelines tirent les données de plusieurs applications et systèmes disparates et rassemblent les données dans un entrepôt unique qui devient une source unique de vérité dans toute l'entreprise. Il doit aussi s'assurer les normes de gouvernance des données sont respectées pour garantir la cohérence et la fiabilité des données, et seuls les utilisateurs autorisés ont accès pour éviter les abus.

Cadre de gouvernance des données Comment configurer et meilleures pratiques

L'ingénierie des données a évolué à partir de «l'ingénierie de l'information», qui a pris de l'importance dans les années 1980 lorsque les ordinateurs personnels sont devenus populaires et ont accéléré les applications des technologies de l'information dans les entreprises. Au fur et à mesure que les données devenaient disponibles pour les entreprises, l'ingénierie de l'information a émergé pour utiliser les données d'applications dans leur entreprise. Initialement, le terme faisait référence à la conception et à l'analyse de bases de données.

Avec l'avènement d'Internet dans les années 1990 et la montée de la consumérisation de l'informatique d'entreprise dans les années 2000, le volume et les types de données ont augmenté de façon exponentielle, bouleversant le paysage commercial. Les entreprises basées sur les données peuvent créer de nouvelles sources de revenus, améliorer l'acquisition et la fidélisation des clients et créer des campagnes marketing ciblées avec un meilleur retour sur investissement (ROI). Cela a obligé les entreprises à créer des bases de données solides pour créer un avantage concurrentiel basé sur les données pour leurs activités. L'ingénierie de l'information a évolué vers l'ingénierie des données à mesure que le besoin de données fiables et sécurisées devenait important. La principale responsabilité de l'ingénierie des données est de créer une infrastructure de données pour permettre l'accès aux bonnes données au bon moment dans le bon format pour différents utilisateurs.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de data engineering ?

Le manque d'infrastructure de données fiable est l'un des défis importants auxquels les entreprises sont confrontées pour le succès de leurs projets de science des données. Selon le CTO d'IBM, seuls 10 % des projets de science des données parviennent au stade de la production, ce qui correspond également à la prédiction de Gartner selon laquelle 85 % de tous les projets d'intelligence artificielle (IA) finiraient par échouer.

La principale raison en est les données, qui sont fragmentées entre différentes applications en raison de la nature hautement cloisonnée des organisations et de l'incapacité des équipes à collaborer. Le silo de données est une réalité qui retarde l'accès et la connexion aux différentes sources de données. Même si certains systèmes natifs du cloud garantissent un accès rapide et sécurisé aux données en temps réel, l'intégration avec d'autres applications d'entreprise et systèmes hérités reste un défi.

Au début des projets Big Data, la responsabilité consistait à construire l'infrastructure et les pipelines de données nécessaires dans le cadre des fonctions de science des données. Alors que les entreprises accéléraient leurs transformations numériques, le besoin d'un accès sécurisé et rapide aux données est devenu important, ce qui a conduit à l'émergence d'une fonction d'ingénierie des données distincte. Il aide à créer une base solide pour le succès des projets d'analyse de données volumineuses d'entreprise.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine multidisciplinaire qui extrait des informations exploitables de nombreuses entreprises de données collectées via de multiples applications commerciales et Internet. La fonction combine des compétences en programmation, des connaissances en mathématiques et en statistiques avec une expertise dans le domaine de l'entreprise pour identifier des modèles, extraire des informations commerciales significatives et les présenter dans un format visuellement attrayant.

La science des données englobe la préparation des données qui peut inclure le nettoyage, l'agrégation et la manipulation pour les préparer au traitement. La prochaine étape de l'analyse consiste à développer et à utiliser des algorithmes et des modèles de données pour identifier les modèles convertis en prédictions après des validations appropriées. Les résultats sont présentés dans un format facile à comprendre sous forme de tableaux et de graphiques à l'aide d'outils de visualisation de données (BI) . Les outils avancés de science des données ont permis aux entreprises d'utiliser les informations sur les données pour différents cas d'utilisation commerciale, ce qui n'était pas possible auparavant.

Comment la science des données peut-elle aider les entreprises ?

Les utilisations courantes de la science des données incluent la détection d'anomalies, les prévisions, la reconnaissance vocale et faciale, la détection de modèles et les moteurs de recommandation.

Certains secteurs verticaux de l'industrie où la science des données offre une valeur commerciale distincte sont :

  • Services bancaires et financiers

Détection d'anomalies à l'aide de techniques d' IA et d'apprentissage automatique (ML) dans le secteur bancaire aide les sociétés de détection des fraudes et de services financiers à surveiller chaque transaction. La gestion des risques basée sur la science des données aide les banques et les institutions financières à prendre des décisions en matière de fraude en quelques millisecondes et à fournir potentiellement jusqu'à 1 billion de dollars de valeur chaque année pour le secteur bancaire mondial.

  • Assurance

La science des données aide les compagnies d'assurance à détecter les réclamations frauduleuses et à automatiser le traitement des réclamations, leur permettant de traiter et de régler les réclamations en quelques heures. Les compagnies d'assurance tirent parti de cet avantage unique en tant que différenciateur sur le marché.

Comment l'analyse de données est-elle utilisée dans le secteur financier et bancaire
  • Sécurité informatique

La science des données aide le service informatique à prévenir les cyberattaques et les intrusions de sécurité et à résoudre les problèmes techniques des utilisateurs. Des algorithmes d'apprentissage automatique entraînés sur des logiciels malveillants précédemment détectés aident à identifier et à détecter de nouveaux logiciels malveillants grâce à la reconnaissance de formes.

  • Santé et sciences de la vie

Le rôle de la science des données dans les soins de santé aura un impact durable sur nos vies. Il aide les chercheurs à trouver de nouvelles options de traitement pour des maladies incurables comme le cancer en donnant accès aux données des patients à travers le monde et en trouvant de nouveaux modèles et tendances pour faire avancer la recherche plus rapidement. La science des données aide la population générale dans les soins de santé préventifs avec la collecte de données en temps réel et la surveillance de la santé.

  • Fabrication

La science des données aide à augmenter les capacités de maintenance prédictive des entreprises de fabrication grâce à l'analyse prédictive. Il aide les entreprises à économiser de l'argent en prévenant les temps d'arrêt et les pannes et prolonge la durée de vie des actifs physiques, améliorant ainsi le retour sur investissement (ROI). Les entreprises utilisent la science des données pour optimiser les itinéraires de livraison et améliorer l'efficacité énergétique de leur division logistique. Pour en savoir plus, consultez notre blog détaillé sur comment l'apprentissage automatique (ML) révolutionne l'industrie manufacturière .

La science des données modifie également le paysage concurrentiel dans les secteurs de la vente au détail, des communications et des médias, du voyage et de l'hôtellerie, de l'énergie et des services publics avec différents cas d'utilisation commerciale.

La science des données continuera d'évoluer et son champ d'application dans tous les secteurs s'élargira. Il est important que vous compreniez l'émergence tendances de la science des données pour pouvoir tirer parti efficacement des technologies d'analyse pour vos entreprises.

Ingénierie des données vs science des données : une comparaison rapide

Critère Ingénierie des données Science des données
Fonctionnalité clé Créer un cadre et des API pour le traitement, le stockage et la récupération de données à partir de différentes sources de données Développe des modèles statistiques pour tirer des informations significatives et utiles des données brutes.
Objectifs Créer et optimiser des pipelines de données. Performance du pipeline de données complet Développement et optimisation de ML / Modèles statistiques
Résultat Infrastructure de données couvrant le flux de données, le stockage et le système de récupération. Produits d'analyse de données tels que les moteurs de recommandation de données, les rapports, etc.
La source de données Applications d'entreprise et plateformes Internet Entrepôt de données
Utilisations finales Scientifiques des données, analystes commerciaux, applications et autres Acteurs et décideurs de l'entreprise
Ensemble de compétences Expertise en langage de programmation et middleware, ainsi que connaissances liées au matériel. Des connaissances en statistiques, en mathématiques, en informatique et dans le domaine des affaires sont requises.

Conclusion

À mesure que l'industrie des télécommunications évolue vers le réseau 5G, elle agira comme un catalyseur d'innovations et de nouvelles opportunités commerciales en connectant les humains et les machines à une échelle sans précédent. La vitesse Internet élevée et le téléchargement rapide de la technologie 5G augmenteront encore le volume de données disponibles pour les entreprises, et les données deviendront encore plus précieuses.

Une infrastructure robuste et fiable sera essentielle aux efforts des entreprises pour tirer parti des données en tant que catalyseur commercial. La pertinence de l'ingénierie des données dans l'ordre des choses de votre organisation continuera d'augmenter avec l'application accrue de l'IA et du ML, qui nécessitent un examen attentif des besoins de stockage, de mise en réseau et de traitement des données. La création d'une infrastructure flexible et évolutive et l'optimisation des coûts grâce à des services à des prix compétitifs pour différentes utilisations finales nécessiteront une fonction d'ingénierie des données distincte.

Le succès de la science des données dépend non seulement de l'excellence technique, mais aussi des compétences non techniques, de la collaboration et de la transparence. L'équipe doit travailler en collaboration avec d'autres parties prenantes pour identifier le bon problème commercial à résoudre, puis créer le modèle pertinent. La science des données doit combiner l'expertise technologique avec la connaissance du domaine pour obtenir des résultats qui soutiennent la prise de décision.

À mesure que l'importance stratégique des données dans les entreprises augmente, la différence entre les fonctions de science des données et d'ingénierie des données deviendra plus prononcée. Cependant, la collaboration entre les deux équipes sera importante pour améliorer le taux de réussite. La science des données et l'ingénierie des données, bien que distinctes, doivent travailler ensemble pour permettre aux entreprises de tirer pleinement parti de la valeur commerciale de leurs données.

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Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.