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Qui fait partie de votre équipe de données de rêve ? – La structure optimale de l’équipe de données

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La plupart des entreprises comprennent aujourd’hui l’importance d’exploiter les données et de les transformer en informations exploitables qui ajoutent de la valeur à l’entreprise. Cependant, de nombreuses entreprises sont encore bloquées lorsqu’il s’agit de mettre cela en œuvre. Comment mobiliser une équipe de data science ? Et quelle est la structure optimale de l’équipe de données ? Nous avons les réponses.

Scientifiques des données

Vous ne pouvez pas diriger une équipe de données performante sans des data scientists. Les data scientists analysent et interprètent des données numériques complexes pour aider à la prise de décision commerciale. Bien que le rôle du data scientist soit encore relativement nouveau, les data scientists existent sous de nombreuses formes depuis plusieurs années maintenant. Avec l’ère du Big Data et le boom actuel des données, le nombre de data scientists a rapidement augmenté. Cela est principalement dû à deux facteurs.

Premièrement, la sphère mondiale des données (la quantité de données que nous créons, capturons, copions et consommons à l’échelle mondiale) augmente de façon exponentielle. En tant que collectif, nous générerons plus de données au cours des trois prochaines années qu’au cours des 30 dernières années . Plus de données signifie que davantage d’experts en données, tels que des data scientists, sont nécessaires pour analyser les données. Les données le confirment ; le nombre de data scientists a doublé au cours des quatre dernières années .

Deuxièmement, notre capacité à analyser les données s’est considérablement améliorée au cours de la dernière décennie et même au cours des années précédentes. Les outils, techniques, solutions et processus d’analyse de données sont désormais hautement perfectionnés et génèrent par conséquent des avantages significatifs pour les entreprises.

Le rôle de data scientist comprend les responsabilités suivantes, et bien plus encore :

  • Créer des services qui automatisent les processus métier. Par exemple, la notation des risques en finance, l'optimisation des politiques tarifaires en assurance ou l'amélioration des processus de contrôle qualité dans le secteur manufacturier.
  • Extraire des informations cachées des données pour aider les gens dans la prise de décision. Par exemple, la détection du cancer sur les images CT ou l'amélioration des environnements urbains en utilisant la dynamique du trafic et l'analyse d'images satellite.
  • Travailler en étroite collaboration avec l'entreprise pour identifier les problèmes et les modèles dans les données et proposer des solutions
  • Utiliser des outils d'apprentissage automatique, des techniques statistiques et l'intelligence artificielle pour créer des solutions
  • Tester et déterminer les meilleurs modèles d'exploration de données pour différents projets
  • Créer des rapports clairs.

Quelles compétences sont essentielles pour les data scientists ?

Si vous recrutez des data scientists pour votre entreprise, vous devez rechercher des candidats possédant les compétences suivantes :

  • Une solide expérience en programmation, statistiques et apprentissage automatique
  • Excellentes compétences en résolution de problèmes, en pensée critique et en analyse
  • Compétences exceptionnelles en communication et en présentation. Les data scientists doivent être capables de traduire leurs conclusions dans l'entreprise d'une manière qui soutient et encourage une meilleure prise de décision.
  • Bonne attention aux détails
  • Capacités de dynamisme, de résilience et de pensée créative. Les data scientists doivent être capables de travailler avec un minimum de supervision mais de diriger continuellement des initiatives de science des données.

Ingénieurs de données

Les ingénieurs de données sont un élément crucial de toute équipe de science des données. L'objectif principal des ingénieurs de données est de créer une infrastructure permettant une collecte, un traitement et un stockage efficaces des données. Ils doivent être capables de développer des solutions évolutives qui garantissent, entre autres, une capture de données de haute qualité. Les gens utilisent souvent les termes data scientist et data Engineer de manière interchangeable, mais ce sont des rôles distincts. Les ingénieurs de données peuvent être considérés comme des ingénieurs logiciels, mais avec un accent spécifique sur les données. Leur tâche principale est de transformer les données dans un format pouvant être facilement analysé, et ce, en maintenant, en développant et en testant l'infrastructure. Ils travaillent en étroite collaboration avec des data scientists et sont principalement responsables de l'architecture des solutions pour les data scientists. En termes simples, les ingénieurs de données permettent aux data scientists de faire leur travail.

Au-delà de ce qui précède, les ingénieurs de données effectuent les tâches suivantes :

  • Créer et maintenir une architecture de pipeline de données
  • Déployer des solutions d'apprentissage automatique dans des environnements de production
  • Écrivez le code des solutions de données avec l'aide de data scientists et de DevOps
  • Créez des solutions optimales d'extraction ou de transformation de données à l'aide de SQL, AWS et d'autres technologies.
  • Gardez les données séparées et sécurisées
  • Documenter les mappages source-cible.

Quelles compétences sont essentielles pour les ingénieurs de données ?

  • Solide expérience en développement de logiciels et compréhension approfondie des bases de données et des algorithmes
  • Connaissance approfondie du processus de développement de données (doit être capable d'intégrer et de séparer des flux de données pour transformer, cartographier ou produire de nouveaux produits de données)
  • Comprendre les solutions d'entreposage de données, la modélisation des données, la modélisation prédictive, les outils ETL, les statistiques et les mathématiques, ainsi que l'apprentissage automatique
  • De solides compétences en communication.

Les rôles ci-dessus capturent les principales responsabilités au sein d'une équipe de données ; cependant, la liste n'est pas exhaustive. C'est toujours une bonne idée de combiner l'équipe de science des données avec un ensemble diversifié de professionnels. Par exemple, les professionnels ayant une formation en MBA et en statistiques sont un excellent ajout à toute équipe de données car ils possèdent de solides compétences transférables. Les professionnels issus de ces milieux excellent dans la définition des problèmes commerciaux et dans le développement de solutions en utilisant les données. De même, un spécialiste résilient titulaire d’un doctorat en physique ou dans une discipline mathématique connexe possédera également de solides compétences techniques en résolution de problèmes et sera capable de créer des solutions élégantes à des problèmes complexes.

Spécialistes en intelligence d'affaires

Les spécialistes de la Business Intelligence définissent des indicateurs clés de performance (KPI) en fonction des exigences de l'entreprise. Ils utilisent également des tableaux de bord pour créer des visualisations perspicaces afin d'aider les décideurs commerciaux à comprendre les données et les KPI. En termes simples, les spécialistes de la business intelligence convertissent les données froides dans un format facilement compréhensible par les utilisateurs, quel que soit leur parcours. Les données ne sont utiles que si elles sont comprises, et elles doivent surtout être utilisables par les principaux décideurs.

Les principales compétences spécialisées en business intelligence sont :

  • Compétences analytiques
  • Compréhension des besoins de l'entreprise
  • Connaissance d'ETL, SQL, Tableau, Looker
  • Bonne maîtrise des méthodologies de visualisation (comment rendre les données compréhensibles et digestibles en un coup d'œil, utilisation efficace de la couleur, etc.).
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