Pourquoi vos Data Scientists quittent-ils votre entreprise ?

En 2019, le data scientist a été désigné comme le métier le plus prometteur par LinkedIn. Des entreprises du Fortune 500 aux petites entreprises du monde entier, la constitution d'une équipe de professionnels de la science des données était une priorité dans leurs stratégies commerciales. Pour support cette affirmation, l'année 2019 a battu tous les records d'investissement dans l'IA et la science des données.

Malgré toutes ces tendances positives, les Data Scientists démissionnent et changent d'entreprise à un rythme rapide. Comment cela se fait-il ? Analysons la situation.

Ils ne passent pas leur temps à faire ce pour quoi ils ont été embauchés

Malheureusement, de nombreuses entreprises qui recrutent des data scientists ne disposent pas d'une infrastructure d'IA adaptée. Des enquêtes suggèrent encore qu'environ 80 % du temps des data scientists est consacré au nettoyage, à l'organisation et à la recherche de données (plutôt qu'à leur analyse), ce qui est l'une des dernières choses auxquelles ils souhaitent consacrer leur temps. Dans son article intitulé "How We Improved découverte de données for Data Scientists at Spotify", Spotify explique qu'au début, ses "ensembles de données n'avaient pas de propriétaire ou de documentation claire, ce qui rendait leur recherche difficile pour les data scientists". Même les data scientists travaillant pour les géants du web ont ressenti de la frustration dans leur parcours de données.

La plupart des data scientists finissent par quitter leur entreprise parce qu'ils finissent par filtrer les déchets dans leurs environnements de données. Disposer de données propres et bien documentées est essentiel pour que vos data scientists puissent non seulement mieux trouver, découvrir et comprendre les données de l'entreprise, mais aussi gagner du temps sur des tâches fastidieuses et produire des informations exploitables.

Les objectifs de l'entreprise et de la science des données ne sont pas alignés

Avec tout le battage médiatique autour de l'IA et du Machine Learning, les dirigeants et les investisseurs veulent présenter leurs projets de science des données à la pointe des dernières avancées technologiques. Ils embauchent souvent des experts en IA et en données en pensant qu'ils atteindront leurs objectifs commerciaux en deux fois plus de temps. Cependant, c'est rarement le cas. Les projets de science des données impliquent généralement de nombreuses expérimentations, des méthodes d'essai et d'erreur et des itérations du même processus avant d'atteindre le résultat final.

De nombreuses entreprises recrutent des spécialistes des données afin d'accroître la recherche et la production d'informations dans l'ensemble de l'entreprise. Cependant, cette recherche n'a souvent qu'un "impact local" dans des parties spécifiques de l'entreprise, passant inaperçue pour d'autres départements qui pourraient la trouver utile dans leur prise de décision.

Il est donc important que les deux parties travaillent ensemble de manière efficace et efficiente en établissant une communication solide. Aligner les objectifs de l'entreprise sur ceux de la science des données est la clé pour ne pas perdre ses data scientists. En utilisant une approche Data Ops, les data scientists sont en mesure de travailler dans un environnement agile, collaboratif et propice au changement, qui favorise la communication entre les départements métier et informatique.

Elles peinent à comprendre et à contextualiser les données au niveau de l'entreprise

La plupart des organisations ont mis en place de nombreuses solutions complexes, généralement mal comprises par la majorité de l'entreprise, ce qui rend difficile la entraîner nouveaux employés dans le domaine de la science des données. En l'absence d'une solution unique et centralisée, les data scientists se retrouvent à passer par différentes technologies, perdant de vue les données qui sont utiles, à jour et de qualité pour leur utilisation.

Ce manque de visibilité sur les données est frustrant pour les data scientists qui, comme nous l'avons mentionné plus haut, passent la majorité de leur temps à rechercher des données dans de multiples outils et sources.

En mettant en place une source unique de vérité, les experts en science des données sont en mesure de visualiser les données de l'entreprise et de produire des informations fondées sur les données.

Accélérer le travail de vos Data Scientists avec une solution de gestion des métadonnées

La gestion des métadonnées 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 data scientists sont en mesure de trouver et d'extraire facilement des informations pertinentes à partir d'une plateforme intuitive. Donnez du pouvoir à vos équipes de science des données en leur fournissant les bons outils qui leur permettent de créer de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique pour leurs projets de données et, par conséquent, de la valeur pour votre entreprise.

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.