Constituez votre équipe de scientifiques de données citoyennes

"Il n'y a pas assez d'experts en science des données pour répondre aux demandes en matière de science des données et d'apprentissage automatique, d'où l'émergence de scientifiques citoyens. Les responsables des données et de l'analyse doivent donner aux "citoyens" les moyens d'intensifier leurs efforts, sous peine de ne pas réussir à faire de la science des données une compétence de base." - Gartner 2019

La science des données procurant des avantages concurrentiels aux entreprises, la demande en experts en science des données n'a jamais été aussi forte. Cependant, l'offre reste très limitée par rapport à cette demande ! Cette limitation constitue une menace pour la compétitivité des entreprises et, dans certains cas, pour leur survie sur le marché.

En réponse à ce défi, un rôle analytique important permettant de jeter un pont entre les scientifiques des données et les fonctions commerciales a vu le jour : le citoyen data scientist.

Qu'est-ce qu'un "Citizen Data Scientist" ?

Gartner définit le scientifique des données citoyen comme "un ensemble émergent de capacités et de pratiques qui permettent aux utilisateurs d'extraire des informations prédictives et prescriptives des données sans qu'ils aient besoin d'être aussi compétents et techniquement sophistiqués que les scientifiques des données experts". Un "citizen data scientist" n'est pas un titre de poste.. Il s'agit d'un "utilisateur puissant" capable d'effectuer des tâches analytiques simples ou sophistiquées.

Généralement, les scientifiques des données citoyens n'ont pas d'expertise en codage mais peuvent néanmoins construire des modèles à l'aide d'outils de type "glisser-déposer" et exécuter des pipelines de données et des modèles préconstruits à l'aide d'outils tels que Dataiku. Attention : les citoyens data scientists ne remplacent PAS les experts data scientists. Ils apportent leur expertise mais n'ont pas les compétences spécialisées pour la science des données avancée.

Le citizen data scientist est un rôle qui a évolué comme une "extension" d'autres rôles au sein de l'organisation ! Cela signifie que les organisations doivent développer un personnage de scientifique des données citoyen. Les scientifiques citoyens potentiels varient en fonction de leurs compétences et de leurs intérêts en matière de science des données et d'apprentissage automatique. Les rôles qui entrent dans la catégorie des scientifiques de données citoyens sont les suivants :

• Analystes commerciaux.
• Analystes/développeurs BI.
• Analystes de données.
• Ingénieurs des données.
• Développeurs d'applications.
• Responsable du secteur d'activité.

Comment responsabiliser les scientifiques de données citoyens

Étant donné que les compétences d'experts pour les initiatives de science des données ont tendance à être assez coûteuses et difficiles à trouver, l'utilisation d'un scientifique des données citoyen peut être un moyen efficace de combler le fossé actuel.

Voici comment vous pouvez responsabiliser vos équipes de science des données :

Casser les silos de l'entreprise

Comme je suis sûr que vous l'avez déjà entendu à maintes reprises, de nombreuses organisations ont tendance à fonctionner indépendamment en silos. Comme mentionné ci-dessus, tous les rôles sont importants dans la stratégie degestion des données d'une organisation, et ils ont tous exprimé leur intérêt pour l'apprentissage des compétences en science des données et en apprentissage automatique. Cependant, la plupart des connaissances en matière de science des données et d'apprentissage automatique sont en silo dans le département de science des données ou dans des rôles spécifiques. Par conséquent, les efforts en matière de science des données sont souvent invalidés et sans effet de levier. Le manque de collaboration entre les rôles de données rend difficile l'accès et la compréhension des données de l'entreprise par les citoyens data scientists !

En établissant une communauté de rôles commerciaux et informatiques qui fournit des lignes directrices et/ou des ressources détaillées, les entreprises peuvent responsabiliser les scientifiques de données citoyens. Il est important pour les organisations d'encourager le partage des efforts en matière de science des données dans l'ensemble de l'organisation et de briser ainsi les silos.

Fournir une technologie d'analyse de données augmentée

La technologie alimente la montée en puissance du scientifique de données citoyen. Les fournisseurs traditionnels de BI, tels que SAP, Microsoft et Tableau Software, proposent des statistiques avancées et des analyse prédictive dans le cadre de leurs offres. Parallèlement, les plateformes science des données et d'apprentissage automatique telles que SAS, H2O.ai et TIBCO Software, offrent aux utilisateurs qui manquent de capacités d'analytique avancée outils d'" analytique avancée augmentée". "l'analytique augmentée". L'analytique augmentée s'appuie sur l'apprentissage automatique pour transformer la façon dont le contenu analytique est développé, consommé et partagé. Il comprend :

Préparation améliorée des données : Automatisation de l'apprentissage automatique pour augmenter le profilage et la qualité des données, la modélisation, l'enrichissement et le catalogage des données.

découverte de données augmentée de découverte de données: Permet aux utilisateurs professionnels et informatiques de trouver, visualiser et analyser automatiquement des informations pertinentes, telles que des corrélations, des clusters, des segments et des prédictions, sans avoir à construire des modèles ou à écrire des algorithmes.

Science des données et apprentissage automatique augmentés : Automatise les aspects clés de la modélisation analytique avancée tels que la sélection des caractéristiques, la sélection des algorithmes et les processus d'étape qui prennent du temps.

En intégrant les outils et les solutions nécessaires et en étendant les ressources et les efforts, les entreprises peuvent donner aux citoyens scientifiques des données les moyens d'agir.

Une plateforme de gestion des métadonnées pour les scientifiques des données citoyennes

La gestion desmétadonnées est une discipline essentielle pour les entreprises qui souhaitent renforcer l'innovation ou les initiatives de conformité réglementaire sur leurs actifs de données. En mettant en œuvre une stratégie de gestion des métadonnées , où les métadonnées sont bien gérées et correctement documentées, les scientifiques des données citoyens sont en mesure de trouver et d'extraire facilement des informations pertinentes à partir d'une plateforme intuitive.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.