Data scientist : zoom sur un métier tendance

Il a été élu “métier le plus sexy du 21ème siècle” par la Harvard Business Review : le data scientist est né des nouveaux besoins des entreprises en digital, tout particulièrement en matière de Big Data et de cybersécurité. Selon LinkedIn, il figurera parmi les métiers les plus recherchés en 2020.

En quoi consiste l’activité de data scientist ?

Chargé de modélisation des données, explorateur de données ou encore analyste données : le data scientist, quelle que soit sa dénomination, est “un expert de la gestion et de l'analyse pointue de données massives (Big Data)”, comme le précise le référentiel de l’OPIIEC.

Le data scientist est le spécialiste des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques responsable du croisement des données de l’entreprise avec celles générées par les services web et les canaux digitaux. Son objectif : extraire de la valeur de ces données pour accompagner l’entreprise dans sa prise de décisions stratégiques ou opérationnelles.

Il est également responsable de la création de modèles et d’algorithmes pour collecter, stocker, traiter et restituer des données brutes et hétérogènes difficilement analysables via les outils classiques de gestion des bases de données.

Le métier de data scientist est directement lié à l’émergence du Big Data, qui intéresse aussi bien les industries et les grandes entreprises que le secteur de la finance et de la santé.

C’est quoi, déjà, le Big Data ?

Le Big Data désigne les “mégadonnées”, c’est-à-dire l’ensemble des données numériques produites dans le cadre de l’utilisation des nouvelles technologies, que ce soit dans un contexte personnel ou à des fins professionnelles.

Ces données sont donc multiples puisque les informations viennent de partout : des mails que nous envoyons, des contenus que nous publions sur le web (images, vidéos, sons, textes), des signaux GPS qui nous géolocalisent, des enregistrements de transactions que nous passons en ligne, mais aussi des objets connectés, des bases de données, des historiques de processus métier… Leur volume est massif : il atteint près de 2,5 trillions d’octets de données chaque jour !

L’essor du Big Data est forcément corrélé à l’évolution des systèmes de stockage et de traitement des données, qui a vu l’avènement du cloud computing et des supercalculateurs. Et son exploitation a ouvert des perspectives incroyables dans de nombreux domaines, parmi lesquels les sciences, le commerce et le marketing.

Data scientist, le spécialiste de la science des données

Ces données brutes, stockées dans des datacenters, doivent nécessairement être traitées et analysées : c’est le data scientist qui vient leur donner du sens et de la valeur, dans une approche à la fois marketing, statistique et informatique.

Ce spécialiste de la science des données analyse l’ensemble des data dont dispose l’entreprise (clients, prospects, employés, etc.) autour de quatre missions principales.

• Compréhension de la stratégie de l’entreprise et de sa problématique (marketing, commerciale, marché, RH, fidélisation client…).
• Modélisation statistique en réponse à la problématique.
• Définition des données utiles, disponibles ou non, à consolider ou modifier, permettant de résoudre la problématique.
• Analyse des données et restitution des résultats : prospectives, conseils d’amélioration, analyse tendancielle ou prédictive, anticipation de risques, suivi de phénomènes en temps réel…

Ce travail sur la donnée lui permet de passer de “Big Data” à “Smart Data”.

Sans se limiter à une activité de statisticien, le data scientist travaille de manière transverse avec les différentes directions de l’entreprise, et collabore avec des profils variés : informaticiens, statisticiens, data analysts, data miners, marketers, webmarketers… Ensemble, ils agissent dans une perspective d’amélioration de la performance et de la rentabilité de l’entreprise.