À l’ère de la digitalisation, toutes les entreprises, peu importe le secteur, sont confrontées à de grands volumes de données hétérogènes (on parle de Big Data) dont la manipulation s’avère vraiment difficile. Or, pour accroître les performances de l’organisation, il est important d’effectuer le traitement de ces données pour en faire des analyses pointues présentées sous forme de recommandations stratégiques. Et c’est là qu’intervient le Data Scientist. Ce dernier est un haut responsable de la gestion et de l’analyse de « données massives ». Cet article vous permettra d’en savoir davantage sur cette profession qui a le vent en poupe.

Data Scientist : un métier très convoité sur le marché

Le Big Data s’impose aujourd’hui comme le principal levier de croissance pour les grands groupes, les start-ups et même les PME. Lorsque ce gigantesque volume d’informations sauvegardées est bien organisé et traité, cela permet aux décideurs dans les entreprises (direction, RH) de prendre les meilleures décisions, d’identifier de nouvelles opportunités commerciales, de fidéliser les clients, de créer de nouveaux services et d’avoir une valeur ajoutée important.

On comprend donc pourquoi les dirigeants se battent pour recruter les meilleurs Data Scientists afin d’avoir une longueur d’avance sur leurs concurrents. Ainsi, suivre une formation data science offre des opportunités intéressantes pour s’épanouir professionnellement. Il faut dire que ce nouveau métier de la Data trouve sa place dans plusieurs secteurs à savoir :

• l’animation 3D et jeux vidéo ;
• l’informatique ;
• l’e-commerce ;
• la cybersécurité ;
• le webmarketing ;
• la finance ;
• le sport ;
• la santé ;
• l’aérospatial ;

Anecdote : Le Data Scientist a été élu « métier le plus sexy du XXIe siècle » par la Harvard Business Review.

Les principales responsabilités du Data Scientist

Vous le savez déjà, Data Scientist est le spécialiste de la science des données. Généralement rattaché à la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise, son principal rôle consiste à analyser et à exploiter toutes les datas des clients, des prospects et même des employés qui sont récupérés par la société via les services web et autres canaux digitaux (téléphone mobile…).

Le but est de donner du sens à ces données et en extraire de la valeur pour fournir des indicateurs permettant d’optimiser les offres et les services de l’entreprise. Dans cette optique, les missions du Data Scientist sont variées et dépendent de la structure de l’organisation :

• Identification des besoins ainsi que de la problématique des directions métiers ;
• Conception d’une modélisation statistique devant permettre de répondre à la problématique ;
• Définition de solutions de stockage des données ;
• Construction des outils d’analyse pour traiter les données brutes et hétérogènes de l’entreprise ne pouvant pas être analysées à l’aide d’outils classiques de gestion de bases de données ;
• Élaboration de modèles de prédictions permettant d’anticiper les évolutions des données et les tendances du marché (besoins et attentes des clients…) ;
• Identification des sources de données pertinentes et de nouvelles opportunités de revenus pour l’entreprise ;
• Création de tableaux de bord adaptés pour rendre les résultats lisibles et exploitables par tous les métiers ;
• suivie des outils datamining pour étudier l’impact des actions marketing ;
• Modélisation des comportements pour en extraire de nouveaux usages utilisateurs ;
• Réaliser régulièrement des reportings…

Quelles compétences et qualités pour devenir Data Scientist  ?

Le spécialiste de la science des données doit disposer de bonnes compétences en mathématiques, statistiques et informatiques pour analyser de manière systématique et en temps réel l’énorme potentiel des données gravitant dans et autour de l’entreprise. Pour assurer convenablement toutes les missions qui lui sont assignées, le Data Scientist doit également savoir bien utiliser les outils et technologies relatifs à la Big Data (Hadoop, SQL…).

Aussi, ce professionnel doit avoir une bonne maitrise du machine learning. Autrement, il ne pourra pas concevoir des modèles prédictifs, qui lui serviront par la suite pour faire des prévisions des tendances du marché. Avoir de réelles compétences en marketing est également indispensable pour exercer ce métier.

Côté qualité, le Data Scientist doit être créatif et avoir le sens de l’innovation. Ce n’est pas tout, il doit posséder également un bon sens des affaires, un excellent sens d’analyse et de synthèse, de la rigueur, et une bonne aptitude à la communication.