Data scientist : un métier stratégique au service de la Direction

De plus en plus de données à traiter

À l’ère du numérique, la coexistence des réseaux sociaux, des sites internet en tout genre et des commerces en ligne impliquent d’importants volumes de données qu’il faut être capable de gérer ou d’archiver. Il est possible de classer ces données afin de dégager des tendances sociétales. Il est aisé de déterminer ce que préfèrent les internautes pour les cibler le mieux possible et attirer leur attention dans le but de les encourager à agir.

Pour y parvenir, on peut par exemple utiliser les données concernant les achats en ligne, le trafic d’un site sur le net, le comportement de ses utilisateurs ou encore les informations partagées sur les réseaux sociaux. Ces données collectées massivement représentent le « big data ». Elles sont analysées et utilisées à des fins commerciales, mais pas seulement.

L’importance du machine learning pour la data science

Ces analyses de données se font principalement par le biais de technologies en ligne avec le machine learning, un sous domaine de l’intelligence artificielle qui a vu le jour grâce à l’augmentation exponentielle de la puissance de calcul des ordinateurs. Ainsi, il est possible d’analyser les informations et de les classer, mais aussi de faire des prédictions en temps réel.

Pour cela, il est essentiel de savoir exploiter correctement les différentes données et les résultats qui en ressortent. C’est en cela que le data scientist est spécialisé : il aide ceux qui font appel à lui pour traiter les informations et en extraire les éléments essentiels.

Data scientist : un métier qui a le vent en poupe

Les data scientists sont une aide indispensable à la prise de décisions en entreprise. Leur métier consiste à organiser et à analyser de grandes quantités de données. Pour atteindre leur objectif, ils ont à leur disposition des programmes informatiques de plus en plus perfectionnés qui se basent sur “l’apprentissage des machines” et participent très souvent à la conception de systèmes d’information sur mesure, afin d’approfondir leur activité.

Un long processus de travail

Le travail du data scientist commence dès l’établissement du processus de collecte des données pertinentes et se termine lors des prises de décisions qui s’appuient sur les résultats produits par les analyses effectuées. Comme nous l’avons expliqué précédemment, les sources pour collecter des données sont très diverses. La première chose à faire est donc de mettre en place des outils destinés à les collecter pour les trier.

Les données structurées sont évidemment les plus simples à gérer. Celles-ci proviennent par exemple de vos données comptables, de coordonnées GPS ou encore de données de trafic en provenance d’un site Internet. Les données non structurées sont par exemple issues d’évaluations de clients, d’emails ou de vidéos. Un travail plus important est nécessaire pour donner du sens à ces dernières données.

Un objectif : donner du sens aux données

Que les informations soient structurées ou non, les data scientists sont en mesure de traiter des données et de leur donner du sens. Les résultats finaux d’une analyse doivent être suffisamment simples pour être compris par tous les acteurs concernés, en particulier ceux qui travaillent en dehors du domaine des nouvelles technologies.

L’approche d’un data scientist en matière d’analyse de l’information dépend non seulement de l’industrie, mais aussi des besoins spécifiques de la société ou du département dans lequel il travaille. Pour qu’un spécialiste en mégadonnées puisse trouver un sens à des données structurées ou non structurées, les chefs d’entreprise et les gestionnaires doivent évoquer ce qu’ils recherchent.

Comment se forme un data scientist ?

Il y a quelques années encore, il n’existait pas de cursus spécifique pour les data scientists. De ce fait, les postes étaient occupés par des ingénieurs en informatique, des individus titulaires d’un master et des docteurs. Les docteurs étaient d’ailleurs les premières personnes réellement compétentes dans le domaine, dans la mesure où ils ont ouvert le chemin en travaillant sur le sujet et en publiant un grand nombre d’études.

Avec le temps, les universités ont pu s’appuyer sur ce groupe d’enseignants-chercheurs pour développer des cours spécifiques. Dans un premier temps, des options dans les data sciences se sont mises en place dans les différents cursus. Des études complètes dans le domaine sont apparues parallèlement à une demande croissante des entreprises. Actuellement, cette demande est toujours supérieure à l’offre.

Un profil pluridisciplinaire dont les formations complémentaires sont très appréciées

Dans la majorité des cas, une connaissance approfondie de la science des données, de l’intelligence artificielle ou des mathématiques appliquées ne sont malheureusement pas suffisantes pour faire un bon data scientist. En effet, certains secteurs nécessitent la maîtrise de compétences dans des domaines supplémentaires. Par exemple, dans des industries hautement spécialisées, des connaissances très spécifiques seront indispensables. Les compétences requises par le secteur du marketing seront différentes de celles exigées pour travailler dans le milieu de la santé ou de l’éducation. Des formations complémentaires sont donc très souvent appréciées.

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