Choisir sa voie parmi les nouveaux métiers de la Data en 2024
La Data, surnommée « nouvel or noir du 21e siècle », occupera d’ici 2025 un volume mondial de stockage de 175 Zettaoctets (1 Zo = 121 octets) . Près de la moitié des entreprises la considère comme cruciale pour leurs opérations et se base sur son analyse pour élaborer leurs stratégies de développement . Cette frénésie générale de consommation de données crée des avancées techniques et nécessite de nouveaux savoir-faire. Les talents de la Data Science sont très recherchés sur le marché de l’emploi ; une bonne raison de faire le point sur les compétences clés essentielles et l’intérêt de se former aux nouveaux métiers de la Data.
La Data et ses applications dans tous les secteurs d’activités
Le champ d’application de ces nouveaux métiers est vaste. Un expert Data peut officier partout où la donnée est exploitée. Dans le commerce en ligne, l’analyse du parcours client permet de lui suggérer des articles. Sur les réseaux sociaux ou les plateformes de divertissement, les habitudes de l’internaute sont stockées et servent à lui soumettre des publications, musiques ou vidéos, selon ses goûts. Dans la banque, la science des données organise des systèmes de détection d’opérations frauduleuses. De la même manière, la Data participe à la cybersécurité en surveillant les usagers, les terminaux ou les transactions qui sortent de l’ordinaire. L’analyse d’utilisation permet aux développeurs informatiques d’améliorer leurs applications. Les magasins prévoient leur fréquentation et les restaurants proposent des plats inédits… Les débouchés du Data Scientist n’ont pas de limites : d’après le cabinet McKinsey, une entreprise Data Driven est 23 fois plus performante en termes d’acquisition de nouveaux marchés[1].
Les métiers de la collecte et de la qualification des données
En début de chaîne d’analyse de données se trouve la collecte. Les entreprises disposent de deux principales sources d’alimentation. Les données externes représentent l’ensemble des informations récupérables librement (renseignements concurrentiels, tarifs, localisations, délais, avis…). En interne, le Data Analyste peut s’appuyer sur les informations générées par son organisation elle-même. Il peut exploiter l’ensemble des ressources, du CRM du service commercial à la facturation déclenchée par la comptabilité. Il doit faire preuve de compétences techniques pour appréhender les différents outils utilisés, en extraire de précieuses données et les manipuler à l’aide de langages comme Python ou SQL. Le Data Analyste doit s’intégrer et communiquer dans les différentes entités. Dans les grandes organisations, sur de vastes collections de données, il se base sur les structures définies par l’Architecte Big Data et délègue les missions d’extraction à un Data Miner.
Les métiers de la Data Science et de l’analyse des informations
Lorsque les données sont extraites, stockées et classifiées vient le moment de leur exploitation. Le Data Scientist définit les méthodes d’analyse et les moyens pour convertir la Data brute en indications stratégiques. Ce professionnel fait montre d’une approche plus théorique par ses capacités en mathématiques et en statistiques avancées. La croissance exponentielle des volumes et la grande disparité des données stockées dans les datalakes transforment progressivement le métier de Data Scientist en celui d’expert machine learning. L’intelligence artificielle se rend indispensable pour accélérer les traitements d’analyse et les calculs de probabilités. Elle permet d’obtenir le fin du fin de la science des données : des prédictions. C’est l’arme suprême des entreprises, celle qui leur offre un avantage substantiel sur la concurrence. Le Data Scientist est apprécié pour ses capacités à développer des modèles complexes d’IA et à expliquer leurs résultats auprès des services bénéficiaires de ses interprétations.
Les métiers de la gestion et de la protection des données en entreprise
La Data ne vaut que si sa qualité est irréprochable. Ici encore, de nouveaux métiers émergent pour raffiner le nouvel or noir. Le Data Steward est le technicien responsable de la fiabilité et de la disponibilité des informations stockées. Il garantit que les données sont organisées et triées. Il s’assure de la qualité des sources en mettant en place des systèmes de détection et de contrôle des données. Le Steward (ou intendant en français) gère et limite strictement l’accès aux informations. Il maîtrise lui aussi des langages tels que Python et SQL et doit être familier de l’univers du cloud computing. Le Data Steward travaille en collaboration étroite avec un DPO ou Data Protection Officer ; ce poste de délégué à la protection des données a été rendu obligatoire par le RGPD depuis son adoption en 2018.
Choisir de s’orienter vers les nouveaux métiers de la Data est incontestablement un pari d’avenir. Les expertises Data Analyst ou Data Scientist sont d’ores et déjà très demandées et le resteront à l’avenir, tant que les entreprises seront attachées à « faire parler » les données. L’importance capitale de cette discipline, dans de nombreux secteurs d’activités, n’en présage pas la disparition soudaine. Il ne faut cependant pas négliger que son évolution vers la Business Intelligence assistée par IA la réserve à des profils scientifiques, prêts à s’impliquer dans les rouages de l’apprentissage automatique ; des compétences clés à acquérir avec ib Cegos.
[1] : https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/five-facts-how-customer-analytics-boosts-corporate-performance
