Depuis plusieurs années, des spécialistes des données sont recherchés de toute urgence par les entreprises du monde entier. Au départ, la demande provenait principalement de grandes institutions financières, de sociétés informatiques et de conseil, mais l’expert actuel en données, souvent appelé data scientist, est nécessaire dans presque toutes les entreprises.
Qu’est-ce qu’un Data Scientist?
Jusqu’à récemment, les structures organisationnelles de nombreuses organisations comprenaient des postes de spécialistes chargés du traitement des données et de son analyse ultérieure. Au fil du temps, les grandes entreprises ont commencé à développer leurs équipes de Business Intelligence et Big Data, et la spécialisation progressive dans le domaine des données, le volume croissant de données et le développement de technologies modernes ont conduit à l’émergence de postes complètement nouveaux. L’un d’eux est un Data Scientist. Quelles compétences doit posséder une personne occupant ce poste? La réponse à cette question peut être trouvée directement à la source, c’est-à-dire sur les sites Web d’entreprises spécialisées dans la fourniture de services dans le domaine de la science des données – par exemple DS Stream.
La science des données est un département au sein d’une entreprise qui vise à utiliser les données disponibles de manière à générer des avantages supplémentaires pour l’organisation. C’est l’une des raisons pour lesquelles le Data Scientist est un véritable homme de la Renaissance. Un spécialiste qui possède une connaissance approfondie des affaires, une excellente connaissance des mathématiques et des statistiques, et est en outre capable de programmer et de visualiser des données. Il est indéniable que trouver un candidat qui satisfait aux exigences ci-dessus est extrêmement difficile aujourd’hui. C’est l’une des raisons pour lesquelles les entreprises se disputent si férocement les meilleurs spécialistes et leurs salaires ne cessent de croître.
Que fait un Data Scientist?
Le département Data Science de l’organisation a une fonction extrêmement importante, d’où l’étendue de ses responsabilités est extrêmement large. Ce que font les spécialistes qui y travaillent au quotidien dépend en grande partie de la nature de l’entreprise. De manière générale, on peut dire que les spécialistes des données optimisent efficacement les processus commerciaux, prédisent les tendances, améliorent les produits, analysent l’impact potentiel de changements spécifiques sur les résultats financiers, les coûts ou les marges, prédisent le taux d’attrition des clients, etc.
Indépendamment de la spécificité et du secteur dans lesquels l’organisation opère, les activités exercées par les professionnels des données suivent généralement un schéma similaire. Quelles étapes spécifiques un chercheur de données prend-il dans son processus d’analyse?
Identifie un problème commercial
La connaissance métier dans le domaine de la Data Science est extrêmement importante car elle permet d’identifier rapidement et efficacement les problèmes métier, de reconnaître de nouvelles opportunités de développement ou d’optimisation, puis de formuler des hypothèses appropriées et de les vérifier. En regardant les affaires du point de vue du gestionnaire, c’est-à-dire du point de vue du compte de profits et pertes, il est beaucoup plus facile d’identifier les projets qui peuvent avoir une justification commerciale et contribuer à la croissance de l’organisation.
Acquiert les données nécessaires
Une fois le problème identifié et l’hypothèse formulée, l’étape suivante consiste à obtenir les données nécessaires. C’est un processus extrêmement crucial et malheureusement très long. La raison en est que dans de nombreuses organisations, les données sont très désordonnées et collectées de manière négligente ou pas du tout collectées. La conservation de données avec un historique suffisamment long aide sans aucun doute beaucoup, mais il faut également se rappeler qu’elles doivent être analysées, nettoyées, agrégées au niveau souhaité et combinées avec d’autres données nécessaires à une analyse plus approfondie.
Met en œuvre une solution optimale
Le processus de collecte et de nettoyage des données est sans aucun doute le plus difficile et le plus gênant, mais il est nécessaire de passer à l’étape clé de l’analyse. Pour cela, un Data Scientist construit un modèle, visualise les données, à l’aide d’outils appropriés, ou utilise les données d’une autre manière qui permet de vérifier l’hypothèse. À ce stade, les connaissances techniques sont essentielles – les compétences en programmation (par exemple en R, Python ou Java) ou la connaissance des outils de visualisation de données (par exemple Tableau ou Power BI) sont utiles.
Tire des conclusions
Même le modèle le plus avancé et un tableau de bord conçu avec précision ne valent rien si les conclusions appropriées n’en sont pas tirées. Le Data Scientist doit soutenir les décisions commerciales, par conséquent, la capacité de tirer des conclusions et de communiquer efficacement avec l’entreprise est absolument cruciale.