DataBakers : mais quel est le rôle du Data Scientist ?

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Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Le Data Scientist est l’extracteur de connaissance à partir d’un grand volume de données. Son rôle est de produire des algorithmes sur les données pour anticiper leur comportement, recommander des actions, et catégoriser les données.

Il chasse dans la vaste étendue des données générées et/ou importées par une entreprise les informations pertinentes à l’analyse et la prise de décision (Business Intelligence).

Il doit notamment gérer les données produites, collectées, et stockées pour les analyser, les exploiter et les transformer afin de créer de la valeur pour les métiers fonctionnels.

Pourquoi le Data Scientist est-il important ?

Les données sont devenues trop nombreuses et complexes pour que leur étude soit confiée aux équipes SI. Extraire des informations cruciales et pertinentes depuis des données brutes (structurées ET déstructurées) est une tâche qui requiert une analyse approfondie et une agilité d’esprit: celle d’un Data Scientist.

C’est le chercheur d’or de la Data, qui s’aventure dans le nouveau Far West: celui du Big Data. Le Data Scientist est indispensable, tout secteur confondu, si il y a besoin de:

  • Résoudre des problèmes induisant une large quantité de données.
  • Valoriser des données pour toutes les fonctions de l’entreprise.
  • Prendre des décisions basées sur des données de confiance (BI).

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Quels sont les bénéfices à attendre du Data Scientist ?

Il crée et applique des algorithmes pour jouer avec les données et fournir aux équipes métiers des atouts, qu’il s’agisse de compte rendu, d’analyses en temps réel, comme d’analyses prédictives.

Le Data Scientist utilise les données existantes mais toute sa valeur ajoutée s’exerce lorsqu’il crée des données pertinentes nouvelles en recoupant les données existantes.

Ainsi, il est en position d’insuffler la transformation digitale d’une entreprise.
Un Data Scientist est une vrai contribution à votre processus de décision (business intelligence), et il est facteur d’agilité, à condition que le business embrasse le changement induit, et choisisse cette agilité.

Quelles sont les compétences à avoir pour devenir un Data Scientist ?

Les compétences requises pour un Data Scientist sont aussi nombreuses que techniques et spécifiques. Avec l’arrivée du Big Data, le Data Scientist est un profil hybride, qui combine l’ensemble des savoirs-faire de la data et se bonifie avec l’expérience, en gagnant une vision business plus pertinente.

Il doit en effet comprendre et connaître les enjeux économiques de l’organisation pour fournir des prédictions pertinentes. Le Data Scientist peut ainsi faire le lien entre les aspects techniques et les besoins métiers et ainsi:

  • Résoudre des problèmes métiers (réel) à l’aide des données.
  • Communiquer avec les équipes concernées, techniques ET fonctionnelles, afin de mieux comprendre les problèmes, et ainsi mieux transmettre des solutions.
  • Vulgariser, et évangéliser la culture du “data-driven business”.

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Le Data Scientist en chiffres :

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Ce que DataGalaxy peut apporter au Data Scientist.

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