Pourquoi devriez-vous externaliser vos tâches de science des données

Nous vivons à l’ère du Big Data où la quantité de données dont nous disposons augmente de façon exponentielle. On estime qu'environ 901 TP3T des données existantes ont été créées au cours des deux dernières années. seul. De plus, d'ici 2025, la somme collective des données mondiales devrait atteindre un chiffre énorme. 175 zettaoctets!

À mesure que les données augmentent, notre capacité à en tirer des informations exploitables augmente également. Les entreprises du monde entier investissent désormais massivement dans la science des données afin d’exploiter les connaissances contenues dans leurs données et de faire passer leur activité au niveau supérieur. Cela se reflète également sur le marché de l'analyse Big Data, où le marché gagne $7 milliards en valeur chaque année et devrait à hauteur de $103 milliards d'ici 2023. Jetons un coup d'œil à ce que la science des données peut faire pour votre entreprise ainsi qu'aux avantages et aux inconvénients de l'externalisation de vos tâches de science des données.

Ce que la science des données peut faire pour votre entreprise

Analyse client : il s'agit du processus de collecte et d'analyse des données client pour obtenir des informations précieuses sur le comportement des clients. Cela peut aider votre entreprise à identifier les problèmes des clients, à concevoir des stratégies marketing robustes, à proposer des recommandations personnalisées aux clients, et bien plus encore.

Optimisation des processus : la science des données peut vous aider à identifier les inefficacités dans les opérations de votre lieu de travail afin que vous puissiez les corriger. L'analyse de données propose un ensemble varié de cas d'utilisation qui peuvent être mis en œuvre dans tous les secteurs. Vous pouvez identifier les points de friction, de temps perdu ou de résultats erronés au sein de votre entreprise.

Compétitivité du marché : investir dans l’exploitation de vos données et dans l’utilisation des dernières technologies d’apprentissage automatique et d’IA peut vous donner une longueur d’avance sur vos concurrents. Les outils avancés génèrent des informations avancées que vous pouvez ensuite transformer en objectifs concrets pour votre entreprise. Les outils avancés d'apprentissage automatique et de science des données peuvent également vous aider à identifier des problèmes dont vous ignoriez l'existence, ou à identifier les problèmes avant qu'ils ne surviennent.

Numérisation : l'analyse des données et la science des données vont de pair avec la transformation numérique. À mesure que les entreprises deviennent de plus en plus numériques, elles entrent dans le domaine de la collecte et de l’analyse de données. Les entreprises ont tout à gagner en numérisant dans autant de domaines que possible et en adoptant une approche de leur activité basée sur les données.

Les avantages et les inconvénients de l'externalisation de vos tâches de science des données

Accès à des data scientists hautement qualifiés

La Harvard Business Review, une publication appartenant à l'Université Harvard, a surnommé Data Scientist comme le « Le métier le plus sexy du 21e siècle ». On pourrait penser qu'avec une critique aussi élogieuse, il doit y avoir une abondance de data scientists. La réalité est bien différente. Il y a une énorme pénurie de data scientists mais une demande de plus en plus forte.

Cette pénurie de data scientists qualifiés est à l’origine de sérieuses contraintes dans certains secteurs, qui peinent à remplir ces rôles. Une étude menée par IBM évalue l'ouverture d'emplois en science des données en 2020 à atteindre environ 700 000 personnes dans le monde. En termes simples, tout le monde veut des data scientists, mais ils ont du mal à les trouver.

En choisissant d'externaliser vos tâches de science des données, vous bénéficiez d'un accès instantané à des data scientists hautement qualifiés possédant une riche expérience du secteur et prêts à commencer à travailler immédiatement.

Au début, il peut être difficile de décider dans quel niveau de science des données votre entreprise doit investir. Vous pouvez décider de concentrer vos efforts sur quelques tâches dans un premier temps. Cependant, à l’avenir, vous constaterez peut-être qu’une opération de science des données plus lourde sera nécessaire. En externalisant vos tâches de science des données, vous pouvez facilement faire évoluer vos opérations de science des données à mesure que le besoin de science des données augmente. Si vous gérez toute votre science des données en interne, cela peut être un processus beaucoup plus complexe qui implique l'embauche de nouveaux employés, la formation de nouveaux employés dans votre entreprise et la rédaction de plans d'affaires.

L'externalisation de vos tâches de science des données vous offre un haut degré de flexibilité lorsqu'il s'agit de décider sur quelles tâches vous concentrer. Votre attention peut changer au fil du temps à mesure que vous réalisez la valeur de certaines tâches de science des données pour votre entreprise, ainsi que des domaines qui, selon vous, nécessitent moins d'attention. Avec l'externalisation, vous pouvez adapter votre expérience à votre entreprise et vous permettre d'essayer de nouvelles idées et des preuves de concept (PoC) sans aucune autre obligation.

Si vous ne savez pas exactement à quoi ressembleront vos opérations de science des données, l'externalisation est la meilleure option. Vous pouvez choisir les tâches de science des données qui apporteront le plus d'avantages à votre entreprise et limiter vos dépenses dans ces domaines. Vous pouvez choisir d'augmenter ou de réduire le niveau des tâches de science des données en fonction de votre budget. Si vous gérez votre science des données en interne, vous risquez de dépenser plus d'argent en embauchant des employés pour constater qu'il n'y a pas assez de travail à faire ou que vos besoins en matière de science des données sont différents de ce que vous aviez initialement envisagé.

Même si l’externalisation est la plupart du temps plus rentable, il existe des situations où elle peut s’avérer plus coûteuse. C’est généralement lorsque vous souhaitez exécuter une vaste opération de science des données avec un ensemble d’objectifs rigides et un calendrier serré. Si vous avez un plan clair pour vos opérations de science des données, il peut être préférable d'embaucher du personnel en interne où vous pourrez surveiller de près leurs tâches et leurs résultats.

Étant donné que le personnel externalisé est généralement hors site, cela peut parfois entraîner une rupture de communication. Il existe des outils et des techniques que vous pouvez adopter pour réduire le risque que cela se produise, mais cela reste un risque lorsque vous ne pouvez pas simplement vous rendre au bureau de quelqu'un. De plus, si vous avez une culture d'entreprise unique, vous constaterez peut-être que cette culture ne s'intègre pas bien avec l'équipe d'externalisation.

Qu'est-ce qui convient à votre entreprise ?

Pour la majorité des entreprises, l’externalisation de la science des données sera la bonne option. L'externalisation vous offre un haut degré de flexibilité et d'évolutivité et vous libère du fardeau de trouver les bons employés dans un secteur hautement compétitif.

Si vous avez besoin d'aide pour mettre en œuvre des technologies d'IA de pointe – jus Contactez-nous. Nous vous contacterons immédiatement.