Data-Science

Data-science : Définition

La data-science – aussi appelée science de la donnée – a pour objectifs de collecter, décrypter et analyser des données afin de faciliter le processus de prise de décision. La data-science permet de mettre à disposition des différentes parties prenantes des données triées et enrichies grâce à des méthodes statistiques, informatiques ou mathématiques. Depuis les années 90, le succès de la data-science repose sur les NTIC (Nouvelles Technologies de l’Information et de la Communication) et les données numériques issues d’Internet. En entreprise, les logiciels de Business Intelligence ont vulgarisé l’analyse multidimensionnelle, et donc l’utilisation de la data-science.

La data-science appliquée à l’energy management

La data-science permet d’améliorer la compréhension des consommations énergétiques et d’approfondir leur analyse afin de permettre aux entreprises une prise de décision éclairée et explicite. 

La data-science peut notamment permettre de détecter des bâtiments présentant des consommations énergétiques anormales au sein d’un parc immobilier. La data-science permet alors de mettre en évidence des économies d’énergie potentielles en collectant et croisant les données existantes d’un patrimoine immobilier.

Une méthode possible pour la détection d’économie d’énergie repose sur l’analyse comparative des sites sur la base des données existantes collectées :

    • données patrimoniales,
    • données d’activité,
    • données énergétiques,
    • données en open data.

Ainsi, la data-science et l’Energy Management sont complémentaires. Mais de quelle façon ?

Les 6 étapes clés pour un energy management efficient grâce à la data-science

  1. La collecte de données : Il est indispensable de vous fixer des objectifs clairs pour savoir quels types de données vous devrez collecter. Les données sont la plupart du temps éparses et leur collecte manuelle complexe et chronophage. Ainsi, l’automatisation de la collecte des données représente actuellement un enjeu majeur pour les entreprises.  De plus, la collecte de données est primordiale pour une guidance stratégique de l’entreprise. Cette première étape vous permettra de mettre en place une politique de data management qui correspond à vos attentes. 
  2. Les sources des données : Plusieurs sources sont souvent disponibles  : données des fournisseurs, prestataires, services internes à l’entreprise, open data, etc. Soyez pragmatique quant au choix de la source de données. La meilleure source sera celle qui sera sobre en énergie humaine.
  3. La propriété de la donnée :  Se pose ensuite la question de la propriété de la donnée. Il est notamment important de s’assurer d’être conforme au RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) lorsque l’on stock de la donnée pour la traiter ensuite.
  4. Le choix de la méthode de collecte : À ce stade, il est question de choisir une méthode collecte adaptée et pertinente en fonction de la fréquence de collecte et de la quantité de données à récupérer.
  5. L’analyse de la complétude des données : Il s’agit de s’assurer que l’on dispose de la totalité des données afin d’avoir accès à une information complète.
  6. L’analyse de la fiabilité des données : Une fois les données collectées, il s’agira de s’assurer qu’il n’y a pas d’erreur ou doublon dans les données remontées pour ne pas fausser l’analyse.

Utiliser la data-science à des fins d’energy management ne peut qu’être bénéfique pour une entreprise. Aujourd’hui la data est une source d’économie d’énergie non-négligeable. Découvrez comment réaliser des économies d’énergie en 4 étapes grâce à l’analyse de données existantes :