Les projets liés au management des données menés par tous les secteurs d’activités confondus ont pris, depuis quelque temps, un nouveau virage. C’est celui de l’interprétation de ces données pour un métier permettant un pilotage intelligent et efficient.
La science des données ou Data Science est un domaine permettant d’analyser un volume de données important, l’objectif étant de pouvoir en déduire des tendances. Ces tendances seront la matière sur laquelle se basent les entreprises afin de prendre des décisions vertueuses pour leur activité.
Cette discipline permet, in fine, d’analyser la santé d’une entreprise ou d’un service, en faisant ainsi, un aspect hautement stratégique pour un business.
Pourquoi la demande autour de ces compétences en data science est-elle en constante augmentation ? Quels types de projets nécessitent l’intervention de Data Scientist ? A-t-on toujours besoin de spécialistes pour assurer ce type de mission ?
Des projets data nécessitant des compétences de plus en plus pointues
Depuis quelques années, un grand nombre de sociétés, tous secteurs confondus, ont entamé un processus d’amélioration de leur productivité en voulant analyser avec précision les statistiques liées à leur activité.
La première étape de ce changement était d’avoir une meilleure connaissance de leur activité, cela passait souvent par la collecte de données propre à leur activité. Cette collecte de données ne représente que la première étape de ce processus, la réelle valeur réside dans l’interprétation de ces données.
Avec autant d’informations exploitables pour ces entreprises, il est impératif d’en extraire la substantifique moelle pour en comprendre le sens et en améliorer les performances. Mais au-delà du volume de données collectées par ces organisations, les avancées technologiques et leurs nombreuses applications professionnelles rendent les compétences en Data science indispensables. C’est notamment le cas du Machine learning qui est une technologie très utile pour avoir une meilleure connaissance client et pouvoir proposer des services et produits personnalisés.
La demande est d’autant plus exacerbée que certains marchés sont très concurrentiels d’où un besoin continu et en croissance de spécialistes en Data Science.
Les projets de data science sont-ils vraiment destinés seulement aux experts ?
D’après Gartner, en 2021 près de 40 % des missions de data science seront assurées par des ressources qui n’ont pas les compétences.
Ces experts polyvalents doivent avoir une bonne connaissance du secteur et du métier pour savoir précisément quelle est la problématique à résoudre au sein de l’entreprise. Il doit être en mesure de transformer ces problématiques en modèles mathématiques, la dernière étape dans le traitement de ces données est de traduire cela en langage informatique.
C’est donc un profil « couteau suisse » qui allie connaissance du métier, mais également bonne maîtrise des technologies de machine learning et en programmation informatique. Le langage par excellence pour ces technologies avancées est le Python, mais également R (langage dédié à la visualisation de données et à l’analytique prédictif). Ces langages se sont démocratisés depuis quelques années avec la montée en flèche des projets liés à la mise en œuvre d’applications faisant intervenir des algorithmes.
Pour les organisations qui veulent mettre à profit ces technologies, ce type de projet complexe et transversal implique de nouveaux questionnements. Ces nouvelles problématiques constituent des points de vigilance pour ces sociétés. Notamment sur la question de la gouvernance des données, mais aussi sur la propriété intellectuelle.
Une minorité d’ingénieurs en développement, environ 5,4 % d’entre eux, auraient des compétences en data sur la majorité des plateformes de mise en relation. Le marché connaît une telle pénurie concernant les profils spécialisés dans la science des données, que cela laisse encore la place à de nombreux spécialistes de faire leur entrée sur le marché. La marketplace MyDataSpecialist offre de la visibilité à ce type de profil en permettant d’être référencé et facilite ainsi l’arrivée sur le marché.
