Les fondements du succès en science des données

succès en science des données

La croissance de la quantité de données semble indiscutable. En 2020, on estime que chaque personne dans le monde a généré, en moyenne, 1,7 mégaoctet de données par seconde. Cela signifie qu’il faudrait aujourd’hui environ 180 millions d’années pour télécharger toutes les données d’Internet.

Sans aucun doute, un tel montant représente une opportunité d’utiliser ces données pour prendre des décisions, et c’est la raison pour laquelle 94% des entreprises déclarent que les données sont cruciales pour la croissance de leur entreprise à l’ère de la transformation numérique.

Dans ce contexte, Le domaine de la Data Science a pour mission de transformer ces données en informations utiles. Comment traiter cette quantité de matériel pour fournir des informations et des recommandations à une entreprise ? C’est l’une des questions en or auxquelles les data scientists sont embauchés pour répondre. Compte tenu de cela, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit que le nombre d’emplois dans le domaine de la science des données augmentera d’environ 28 % jusqu’en 2026.

Mais avez-vous déjà réfléchi au type de problèmes sur lesquels les data scientists peuvent travailler ? Juste à titre d’exemple, ici chez WK Transport-Logistique Content, nous travaillons pour prédire quand un client annulera un contrat avant que la décision ne soit prise, sur la base de données.

À partir de cette prise de conscience, il est possible d’impliquer d’autres équipes dans l’engagement client, économisant de manière proactive ces revenus. Des défis liés à l’acquisition de nouveaux clients aux opportunités de ventes croisées dans les entreprises : les data scientists se concentrent sur l’utilisation des données pour résoudre les problèmes.

Il est naturel pour ces professionnels d’aborder les problèmes d’une entreprise à travers différentes stratégies. Bien que ce soit sain, surtout lorsqu’une équipe est composée de professionnels d’horizons différents, j’aimerais souligner un trait qui est particulièrement important pour le succès.

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Les projets de Data Science dans la vraie vie ne sont pas les mêmes que ceux que l’on trouve dans les environnements d’apprentissage ou sur les sites de challenge comme Kaggle. Cela ne signifie pas que les concours sont mauvais, mais y participer ne signifie pas que le même succès sera obtenu dans des projets réels.

Différences entre les données dans la vie réelle et dans l’environnement d’apprentissage

Dans votre routine, vous n’aurez pas nécessairement un ensemble de données prêt pour chaque scénario. Et si c’est le cas, vous pourriez peut-être y réfléchir, car cet ensemble de données sera le principal moteur de votre livraison. Le point est : comment pouvez-vous assumer la responsabilité de votre résultat fourni par votre propulseur si vous ne l’avez pas analysé ?

A partir de cette question, il est important de renforcer : La science des données commence définitivement bien avant les données. J’encourage fortement les scientifiques des données à prêter attention à la définition du problème, pas seulement au rapport d’analyse des données qui sera livré à la fin. Les affaires passent avant tout. Jamais.

Cela se produit également lorsque les spécialistes du marketing effectuent une planification annuelle, par exemple. Il est tentant de sauter dans le métaverse simplement parce que tout le monde en parle. Mais réfléchissez : pourquoi voulez-vous être dans le métaverse ? Quels problèmes commerciaux souhaitez-vous résoudre ? Rappelez-vous : les stratégies passent toujours avant les tactiques.

En ce qui concerne les données, l’utilisation de cette approche garantira que la solution n’est pas créée avant même que l’équipe n’ait exploré ce qui doit vraiment être résolu. Ainsi, il est très important que les dirigeants travaillent avec des data scientists dès que possible.

Bien que 38 % des professionnels des données soient impliqués dans la prise de décision, ils peuvent avoir l’impression que leurs idées ne sont pas prises au sérieux. Plusieurs questions peuvent en découler, et une partie d’entre elles est liée à la différence entre comprendre les données et comprendre les affaires.

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Dans cet esprit, nous pouvons explorer une question plus profonde : comment les scientifiques des données peuvent-ils réfléchir aux problèmes de l’entreprise s’ils ne comprennent pas bien l’entreprise ? Je suis tout à fait d’accord qu’un projet de science des données n’est pas une activité individuelle, mais je crois fermement que les scientifiques des données peuvent contribuer au développement d’hypothèses.

Il est important de souligner que, dans un domaine où il y a une pénurie de talents, l’équilibre entre la connaissance du marché et les compétences techniques en analyse de données peut être crucial pour la réussite des projets.

Les données ne sont peut-être que la pointe de l’iceberg

Se plonger dans les rouages ​​d’une entreprise ne doit pas être vu comme une activité au-delà des devoirs du data scientist : cela fait partie intégrante du métier. En effet, cette analyse approfondie est une source d’informations pour définir la base qui guidera le projet Data Science, ainsi que pour faire face à d’autres défis techniques.

Notez que les données ne sont que la pointe d’un iceberg impliquant des réflexions beaucoup plus profondes sur les objectifs d’une entreprise. Donc, si vous considérez que votre travail commence à la pointe de l’iceberg, vous devez avoir déjà raté des milliers d’opportunités.

L’effort de contextualisation du problème rencontré par une entreprise est probablement la caractéristique la plus remarquable des data scientists d’horizons différents. Naturellement, cette tâche ne dépend pas seulement de ce professionnel, mais aussi du leadership, qui doit les mener jusqu’à la prise de décision.

Conclusion : il faut faire venir des data scientists pour discuter des stratégies business

En terminant, il est intéressant de dire qu’il existe de nombreuses discussions liées à l’idée que les data scientists sont remplacés par de nouveaux outils capables d’appliquer automatiquement le Machine Learning. Je suis totalement en désaccord. Ces outils remplacent probablement les professionnels qui ne font qu’écrire du code, sans aucune sorte d’interprétation – en d’autres termes, traitant de la pointe de l’iceberg.

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Les professionnels capables d’aller dans les profondeurs de l’océan ne sont pas facilement remplaçables. Cela nécessite un mélange de compétences qui entrent en jeu bien avant les dés. Et la science des données va au-delà de la discussion des algorithmes et des modèles.

C’est la réponse pour comprendre pourquoi nous avons tant de data scientists faisant un excellent travail et venant d’autres domaines, sans lien direct avec la science, la technologie, l’ingénierie et la gestion.

Il s’agit d’explorer et d’utiliser des compétences spécialisées comme outils d’apprentissage qui contribueront à apporter des améliorations dans une entreprise. C’est pourquoi il est important de s’assurer que les scientifiques des données comprennent l’entreprise avant de s’attaquer aux problèmes techniques.

L’exposition aux produits est l’un des meilleurs cadeaux qu’un leader puisse offrir à un scientifique des données, et le plus souvent, cet effort conduira à des informations précieuses et à une accélération du rythme des projets dans un avenir prévisible. Plus l’équipe technique est proche du produit, plus le nombre d’opportunités identifiées par celle-ci est important.

D’un autre côté, rappelez-vous que l’analyse des données n’est qu’un moyen parmi d’autres d’atteindre les objectifs de l’entreprise. En comprenant cette logique, nous pouvons conclure qu’il n’y a rien de mieux que des experts métiers pour accompagner l’avancement des projets data-driven.

Je vous invite à réfléchir au type de data scientist qui peut faire la différence dans votre entreprise. Je vous recommande également de vous abonner à notre newsletter pour recevoir des mises à jour sur de nouveaux sujets liés au marketing et aux affaires.

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