Data Scientist et Big Data : un duo vers le succès en entreprise

Le Big Data fait aujourd’hui partie de notre quotidien. Que ce soit en entreprise ou dans notre vie privée, les données sont collectées et traitées pour se décliner telle une infographie pour une lecture intelligible de ces informations.

Pour les sociétés, ce n’est pas dans l’extraction des données que réside le principal challenge mais dans leur exploitation.
A l’heure actuelle, les entreprises sont bon nombre à stocker des masses de données, mais beaucoup ne sont pas en mesure d’évaluer la valeur de ces informations. Par exemple, selon une étude pan-européenne sur le secteur du « Retail », menée par Novametrie pour Fujitsu, 20 % des enseignes récoltant les données de leurs clients ne les utilisent pas.  En effet, certaines de ces entreprises n’ont pas les outils nécessaires à l’analyse de ces informations. Or tout l’enjeu réside dans la rapidité à déterminer la valeur des données, pour ainsi l’exploiter. Dans le cadre du Big Data, il est alors primordial de savoir comment traiter, analyser et utiliser l’ensemble de ces données. Pour cela il est donc nécessaire de se munir de nouvelles méthodes analytiques.
C’est pourquoi le métier d’analyste, ou plus spécifiquement de « Data Scientist » se développe. Allant au-delà des pratiques conventionnelles de la Business Intelligence pour analyser les importants volumes de données. Cet analyste d’un nouveau genre a un rôle de courtier, d'administrateur mais aussi de consultant. Les experts dans ce domaine proposeront des projets innovants et commercialement viables sur une utilisation optimisée de diverses sources de données.
Afin d'obtenir une vision plus large et plus complète, l'ajout régulier de données à partir d'un maximum de sources possibles ne constituera plus une exception mais une règle. Il sera même possible qu'une partie de ces données ne provienne pas d'événements enregistrés dans le passé, mais des résultats de simulations effectuées à l'aide de scénarios sociaux ou commerciaux sophistiqués.
Grâce au Big Data et aux compétences du « Data Scientist », faire des prévisions est désormais plus simple. Parce que l’on dispose d’un panel de données provenant de sources différentes, une modélisation très réaliste de certains cas de figure est possible. Dans l’idée, la synergie des données recueillies sur la page Facebook d’un client et de son compte de shopping en ligne permet à une entreprise de mieux cerner le consommateur. Si l’on y ajoute des informations supplémentaires le profil n’en sera que plus précis, permettant de mieux comprendre les attentes et les goûts de celui-ci, pour mieux le satisfaire.

En matière de stratégie économique, le Big Data offre des perspectives  extraordinaires

A condition que les données brutes collectées soient maîtrisées et organisées, celles-ci deviennent des outils précieux pour faciliter la prise de décision. Cet avantage n'est pas proportionnel au volume de données, mais dépend uniquement des perspectives facilitées par le croisement de ces informations.
Pour les entreprises, par exemple, cela peut devenir un avantage concurrentiel de taille. Ainsi, pour une analyse de marché détaillée et approfondie, le Big Data peut présenter des réponses que l’on n’aurait pu soupçonner, et ainsi permettre à une entreprise d’élaborer une stratégie relevant les défis que représente un secteur.
Si le Big Data fait grand bruit aujourd’hui, c’est qu’il annonce des visions sans limites dont nous nous ne saisissons pas encore toute la portée. D’ici 2015, on estime que le trafic de données transitant par le Cloud va être multiplié par douze, ce qui témoigne de l’importance croissante de ce phénomène.
Le « Data Scientist » est donc la clef pour exploiter la richesse de nos données.
Cependant, si le cabinet MCKinsey prédit justement une pénurie de ces précieux analystes à l’horizon 2018, il nous faut anticiper rapidement les besoins des entreprises et créer d’avantage de cursus universitaires dédiés à la formation des « Data Scientists » de demain.

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