Quels sont les défis auxquels les équipes de science des données seront confrontées en 2021 ?

Le monde de l'entreprise est entré dans une nouvelle ère technologique où il cherche de plus en plus à exploiter son patrimoine de données. Organiser, traiter et valoriser d'énormes volumes de données sont des priorités stratégiques qui reposent avant tout sur les talents. Les équipes de Data Science, menées par les Chief Data Officer et les Data Scientists, sont au cœur de ces transformations et font face à des défis majeurs. Jetons un coup d'œil à certains de ces défis.

Les données sont le nouvel or du 21e siècle. En effet, selon le Digital Economy Compass 2019 de Statista, le volume annuel mondial de données a été multiplié par plus de vingt entre 2010 et 2020. L'année dernière, 50 zettaoctets de données ont été générés, et ce chiffre croît de manière exponentielle. Il devrait atteindre 2100 zettaoctets d'ici 2035.

Les entreprises ne veulent plus de promesses de Big Data : elles réorganisent leur organisation pour exploiter des données rationnelles et basées sur le retour sur investissement.

Au-delà des solutions technologiques, c'est le talent humain qui fait la différence pour aujourd'hui et demain. Le défi majeur auquel les entreprises sont confrontées aujourd'hui est de recruter des Data Scientists. En 2019, Indeed, la célèbre plateforme de recrutement mettait déjà en avant la difficulté à pourvoir ces postes à forte valeur ajoutée. Le poste de Data Scientist se classait en huitième position des profils les plus recherchés sur la plateforme en 2019... alors qu'il n'était même pas mentionné en 2018. LinkedIn a fait un constat similaire en annonçant qu'en 2020, la fonction de Data Scientist était le dixième poste le plus recherché. Un profil rare dans un monde professionnel toujours aussi exigeant...et à juste titre, car leurs missions sont complexes.

Scientifique des données : Des missions variées, un rôle complexe

Identifier le type de données disponibles dans l'entreprise, être capable de cartographier les sources de données internes afin de les exploiter pour améliorer la performance, construire des algorithmes, développer des modèles prédictifs...Les missions des Data Scientists et des équipes de Data Science sont variées.

Les défis techniques sont nombreux, mais les Data Scientists ont également d'autres missions connexes telles que la définition des meilleures solutions de stockage de données au sein du département informatique ou l'investissement dans la R&D liée au traitement de grands volumes de données.

Le rôle du Data Scientist est avant tout celui d'un technicien de la donnée. Mais, parce qu'il est au cœur de la transformation digitale de l'entreprise, il ne peut se limiter à ce savoir-faire technique et scientifique. Véritable ambassadeur de la donnée au sein de l'entreprise, il doit concevoir son travail comme un trait d'union entre les différents métiers, un point de convergence vers l'excellence opérationnelle.

Qualités humaines et techniques

Les data scientists et les équipes de data scientists ne doivent pas être considérés comme étant uniquement des scientifiques. Bien au contraire, ils sont constamment en contact avec tous les métiers de l'entreprise.

Les équipes de science des données doivent démontrer et partager leur connaissance des données, parfois avec compréhension, et souvent avec patience, afin de mettre l'ensemble de l'entreprise sur la voie de l'amélioration constante de la valeur de leurs actifs de données.

Parce que chaque département de l'entreprise produit ses propres données, pour ses propres usages, la mission première du Data Scientist est de réconcilier les données avec les usages empiriques. Une fois les données passées entre les mains des équipes de Data Science, elles se transforment naturellement en insights business, en opportunités de développement et en perspectives de performance de manière compréhensible par tous.

Entre goût du partage et pédagogie

Alors que l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning sont de plus en plus fréquemment utilisés dans les entreprises, les Data Scientists doivent aussi régulièrement devenir des pédagogues. Sans transformer les cadres des entreprises en experts de l'enrichissement des données, le partage des connaissances est crucial.

 Les équipes de science des données doivent entraîner et sensibiliser l'ensemble de l'organisation aux meilleures pratiques en matière de données.

Et pour cause : pour entamer une transformation data-driven, tous les acteurs de l'entreprise doivent comprendre et mesurer l'importance de penser " données " à tous les niveaux de l'entreprise, et pas seulement lorsqu'il s'agit de comprendre un parcours client. Sensibilité, compétences humaines, expertise technique : trois qualités essentielles que le Data Scientist doit savoir mettre en œuvre s'il veut mener à bien sa mission.

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.