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Analyse de données : comment pallier la pénurie de Data Scientists

La pénurie de Data Scientists est aujourd’hui un vrai problème pour les entreprises qui souhaitent profiter des vertus de l’analyse de données. Découvrez plusieurs solutions pour surmonter cet obstacle…

L’analyse de données est aujourd’hui un véritable atout compétitif pour les entreprises de tous les secteurs. En s’appuyant sur les informations dégagées par ces analyses, les dirigeants d’entreprises data-driven peuvent prendre de meilleures décisions pour améliorer leurs performances et atteindre leurs objectifs.

Malheureusement, à l’heure actuelle, les outils d’aide à la décision existants sont bien souvent insuffisants. Pour cause, les modèles d’analyse doivent faire face à la hausse de volumétrie et de complexité des ensembles de données à l’ère du Big Data.

L’option la plus simple semblerait être de créer de nouveaux outils, mais le développement de tels modèles d’analyse en interne nécessite l’expertise d’analystes de données professionnels cumulant des compétences techniques et une capacité à comprendre les problématiques opérationnelles de l’entreprise.

Or, ces experts se font rares, très rares. La demande dépasse largement l’offre, et les entreprises s’arrachent littéralement ces spécialistes de haut niveau. Ainsi, en 2018, rien qu’aux États-Unis, près de 190 000 offres d’emploi sont restées sans réponse.

La pénurie de Data Scientists est un réel problème, auquel sont confrontées la plupart des entreprises qui souhaitent s’en remettre à l’analyse de données. Il existe toutefois plusieurs solutions pour y remédier. En voici quelques-unes…

Recruter des spécialistes pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise

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En réalité, de nombreuses entreprises n’ont pas réellement besoin de techniques de pointe de Data Science pour profiter d’un avantage compétitif grâce à l’analyse de données. C’est particulièrement le cas pour les petites et moyennes entreprises.

Plutôt que de chercher à recruter un Data Scientist, vous pouvez chercher à compléter les compétences en Data Science qui manquent à votre entreprise. Beaucoup d’organisations recherchent un expert cumulant les compétences de Data Engineer, de spécialiste en Machine Learning, d’analyste business et de décisionnaire.

Pourtant, il est fort probable que certains de ces rôles soient déjà remplis au sein de votre entreprise. De fait, la priorité est de trouver un expert en Machine Learning capable d’utiliser R, Python ou SAS et de comprendre quels algorithmes utiliser en fonction des différentes situations. Cet expert pourra ensuite unir ses compétences avec celles dont vous disposez déjà en interne.

Former vos propres experts en Data Science

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Plutôt que de chercher à recruter un Data Scientist, vous pouvez financer des formations à vos employés. Il existe de nombreuses certifications, MOOC, et formations universitaires permettant d’acquérir des compétences en science des données. Bien évidemment, toutes ne se valent pas et il convient de vous renseigner au préalable pour choisir la meilleure option.

Cependant, pour former des Data Scientists en interne, il est nécessaire de disposer au préalable d’employés ayant à la fois le profil d’ingénieurs et de développeurs et disposant d’importantes compétences en mathématiques. De plus, ce recours est long et coûteux. Il faudra compter au moins un an de formation pour pouvoir compter dans ses rangs un expert qualifié et opérationnel. Dans le même temps, il est probable que la concurrence prenne de l’avance…

Notons toutefois que cette prolifération de formations pourrait prochainement mettre un terme à la pénurie de Data Scientists. Une autre solution consiste donc à attendre quelques années de plus, afin que les Data Scientists soient moins rares et donc plus simples à recruter.

DataMa, Google AI Hub, Salesforce Einstein… les plateformes qui remplacent ou assistent vos Data Scientists

La dernière des options consiste à se tourner vers une plateforme logicielle permettant de remplacer ou d’assister les Data Scientists. Salesforce Einstein, DataRobot, ou encore Google AI Hub… ces plateformes de Machine Learning ” self-service “ sont de plus en plus nombreuses, et permettent aux décisionnaires de profiter des avantages offerts par l’analyse de données même sans compétences en Data Science.

Prenons l’exemple de la plateforme DataMa, qui permet d’alléger la charge de travail des Data Scientists. Il s’agit d’une solution Cloud SaaS de type ” Analytics as a Service “.  Grâce à une suite d’outils d’analyse de données clés en main, accessibles depuis un simple navigateur web, les dirigeants d’entreprise peuvent s’appuyer sur les données pour prendre de meilleures décisions sans avoir besoin de développer leurs propres modèles d’analyse en interne.

La plateforme DataMa regroupe différents modèles d’analyse codés en R et développés pour répondre à des problèmes métiers concrets et récurrents. Ces modèles configurables en quelques clics peuvent être déployés et exploités directement.

Par exemple, l’outil DataMa Compare permet d’identifier et de comprendre les facteurs à l’origine des variations de vos indicateurs de performances : hausse ou baisse de performances de vos ventes, de vos campagnes marketing, de vos tests A/B, de vos sites web, ou encore de vos taux de conversions. Ces facteurs seront présentées sous forme d’un graphique en cascade très simple à interpréter.

Ainsi, si vous ne disposez pas de Data Scientists ou que ces derniers sont submergés par le travail, une telle plateforme logicielle peut se révéler très utile. Elle vous permettra de profiter des avantages de l’analyse de données plus rapidement, et à moindre coût.

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