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Les étapes pour implémenter un projet analylitque


Un projet analytique, comme tout autre projet, se déroule en plusieurs étapes structurées pour assurer son succès. Cette structuration permet de clarifier les objectifs, d’aligner les équipes et d’assurer une exécution optimale des tâches. Une méthodologie rigoureuse est essentielle pour garantir la réussite. Je vous propose d'explorer deux méthodologies CRISP-DM et SEMMA.

Expression de besoin & Étude de faisabilité

Tout projet débute par un besoin exprimé par les équipes métier. Ce besoin peut être aussi simple que la création de rapports pour suivre les performances, ou aussi complexe que l’implémentation de modèles de machine learning. Le rôle des analystes est de comprendre ce besoin et de proposer une solution adaptée.

Avant d’aller plus loin, il est crucial d’évaluer la faisabilité du projet. Certaines idées, bien que prometteuses, ne sont pas toujours réalisables immédiatement. Une étude approfondie est nécessaire pour vérifier la disponibilité des données, identifier les contraintes techniques et s'assurer des ressources disponibles pour mener à bien le projet. Cette phase sert de fondation à toutes les étapes suivantes.

Définition du besoin

Lorsque l’étude de faisabilité est achevée, il est temps de reformuler le besoin initial de manière claire et précise. Cette reformulation permet de cadrer le projet autour d’objectifs réalistes et mesurables, tout en tenant compte des contraintes identifiées.

Le besoin défini doit être validé par les parties prenantes afin de garantir que tous les acteurs sont alignés sur les objectifs à atteindre. Cette validation aboutit généralement à la création d’un cahier des charges détaillé, qui servira de guide tout au long de l’implémentation. À ce stade, l’adoption d’une méthodologie de gestion de projet, comme CRISP-DM ou une autre approche structurée, devient essentielle pour organiser et exécuter les tâches de manière cohérente.

CRISP-DM

CRISP-DM qui siginifie Cross-Industry Standard Process for Data Mining est une méthodologie développée dans les années 1990 par des entreprises telles que IBM, pour offrir un cadre robuste et universel pour structurer les projets analytiques. Elle repose sur six grandes étapes cycliques :

  1. Business Understanding : Comprendre le besoin métier et définir les objectifs analytiques.
  2. Data Understanding : Explorer et évaluer les données disponibles.
  3. Data Preparation : Collecter, nettoyer et transformer les données.
  4. Modeling : Appliquer des techniques analytiques ou des algorithmes de modélisation.
  5. Evaluation : Tester les résultats pour s’assurer qu’ils répondent aux besoins métiers.
  6. Deployment : Livrer le projet et intégrer la solution dans les processus métier.

Ce cadre garantit une approche systématique et itérative, augmentant les chances de réussite des projets analytiques.

SEMMA

SEMMA qui siginifie Sample, Explore, Modify, Model, and Assess est une autre méthodologie développée par SAS Institute pour gérer les projets de Data Mining et de Machine Learning. Contrairement à CRISP-DM, SEMMA se concentre principalement sur les étapes techniques du traitement et de l’analyse des données. Elle comporte cinq étapes :

  1. Sample : Sélectionner un échantillon représentatif des données pour l’analyse.
  2. Explore : Examiner les données pour identifier des patterns ou des anomalies.
  3. Modify : Transformer les données pour les rendre prêtes à l’analyse.
  4. Model : Construire des modèles prédictifs basés sur les données transformées.
  5. Assess : Évaluer la performance et la fiabilité des modèles construits.

CRISP-DM vs SEMMA

Alors que CRISP-DM couvre toutes les étapes d’un projet analytique, y compris la compréhension métier et le déploiement, SEMMA se concentre principalement sur les aspects techniques de la préparation et de l’analyse des données.

Méthodologie Caractéristiques
CRISP-DM
  • Portée globale : Couvre toutes les étapes d’un projet analytique, de la compréhension métier au déploiement.
  • Flexibilité : S’adapte à des projets variés, incluant les analyses exploratoires, descriptives, prédictives et le déploiement opérationnel.
  • Popularité en entreprise : Préférée pour les projets nécessitant une couverture complète et une gestion structurée.
  • Focus métier : Inclut des étapes pour comprendre et aligner les objectifs métier avec les analyses.
SEMMA
  • Focus technique : Se concentre principalement sur les étapes techniques liées au traitement et à l’analyse des données.
  • Optimisé pour le Data Mining : Idéal pour des projets centrés sur le développement de modèles prédictifs ou l’exploration de grands ensembles de données.
  • Approche modulaire : Suit un flux simple allant de la préparation à l’évaluation des modèles, avec moins d’accent sur le contexte métier ou le déploiement.

En résumé, CRISP-DM est privilégié pour les projets nécessitant une vision globale et une implication des parties prenantes métier, tandis que SEMMA est particulièrement adapté aux environnements techniques, où l’objectif principal est de construire et d’évaluer des modèles analytiques. Toutefois ces deux méthodogies peuvent être utilisées de manière hybride.

Communication des résultats

Quelque soit la nature du projet, il faut une bonne communication derrière pour obtenir l'adpation des. L’étape finale consiste à présenter les résultats de manière claire et accessible, à travers des tableaux de bord, des rapports ou des visualisations interactives.

Références

Dans la prochaine section, nous passerons les différents un sujet tout aussi fondamental : la gouvernance des données. Cette discipline est cruciale pour garantir le succès à long terme de.

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