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Le phénomène des data scientists

La police de Suède dans la traque du serial killer de Malmo aurait dû mettre 43 ans pour éplucher toutes les informations dont elle disposait là où elle n’a mis que quelques jours pour charger les données et en sortir les premières pistes grâce à QlikView, le désormais célèbre « petit » logiciel de business intelligence.

Le petit monde économique est en train de vivre une révolution silencieuse. La montée en puissance de la big data dans les entreprises mais aussi dans les différentes administrations – et oui même la police a besoin de spécialistes en data pour mener l’enquête- est en marche.

Toujours plus de datas

Les progrès de l’informatique conjugués aux capacités toujours plus importantes de stockage d’information ont permis ces dernières décennies de diminuer le coût marginal de chaque information stockée. Résultat des courses, chaque octet d’information stockable est dorénavant enregistré quelque part dans une base de données. La question ne se pose même plus de savoir si on peut enregistrer l’information ou non: on le fait et c’est tout.

Quand vous faîtes vos courses dans un supermarché, tout est enregistré: le nombre de personnes entrant dans le magasin, tous vos achats et pour peu que vous possédiez une carte de fidélité, vos habitudes de consommation, votre fréquence d’achat, votre panier moyen, les magasins de l’enseigne fréquentés. Idem sur Facebook ou Google. Des masses d’informations dorment dans des bases de données.

Dans le monde judiciaire, les données sont numérisées pour permettre un recoupement des données toujours plus pointu et un profilage toujours plus efficace des individus. La police se met à utiliser des technologies de plus en plus pointues.

La recherche scientifique n’est pas en reste non plus dans le domaine de l’informatisation: ce qui aurait pris une vie entière il y a 200 ans pourrait être effectué en quelques jours grâce aux progrès de l’informatique et des sciences modernes. Souvenez-vous de Tycho Brahé qui passé près de 20 ans sur son île à la fin du 16ème siècle à cartographier minutieusement les étoiles, à relever méthodiquement les positions des étoiles, son travail ayant servi de « matière première » à d’autres générations d’astronomes illustres comme Kepler. Quelques photos prises par satellite et un peu de jus de cerveau permettraient d’effectuer le même travail en quelques jours.

Une question: qui va analyser cette masse d’information? Le data scientist!

Le contrôleur est mort, vive le data scientist!

Il ne suffit plus de faire du reporting, l’objectif est maintenant de faire parler toute cette information.

Seulement voilà, alors que la demande en analystes va se multiplier, la pénurie de gens capables de faire parler les données et de les transformer en levier d’action va se faire ressentir dans les prochaines années.

Une étude produite par le cabinet McKinsey montre que les entreprises se trouveront en pénurie de data scientist dans les prochaines années: Rien qu’aux US en 2018, le pays devrait faire face à un manque de spécialistes de la data d’environ 140 000 – 190 000 personnes et d’environ 1.5 millions de managers/analystes capables d’analyser cette big data pour prendre des décisions pertinentes.

Le data scientist est appelé à jouer un grand rôle et à prendre la place de la business intelligence traditionnelle. Il sera le gourou en data de l’entreprise: les business analystes et reponsables de datawarehouse joueront avec les datas préparées par le data scientist.

Cependant, cette pénurie va assurer encore quelques longues années à la BI traditionnelle au sein des entreprises. Le monde de l’analyse ne doit plus se contenter d’outils comme Excel mais doit passer des aujourd’hui à des étapes bien plus avancées ayant recours à des notions de SQL avancées pour pouvoir exploiter le plus rapidement possible toutes ces informations disponibles.

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