La data science n'est pas morne et ennuyeuse, elle peut être amusante et gratifiante
Les compétences en data science se font rare alors que la demande est en pleine explosion. Comment peut-on inciter ses collaborateurs à s'intéresser à ce domaine ? Pourquoi l'acquisition de ces compétences doit être au cœur des stratégies des entreprises ?
Dans le contexte actuel, les données sont la clé du succès. Avec plus de 2,5 quintillions d'octets de données créées chaque jour, les informations tirées des données sont le principal moteur de chaque décision commerciale majeure et sont essentielles pour découvrir des processus plus efficaces, réduire des risques et trouver de nouvelles sources de revenus.
Cependant, l'exploitation de la puissance des données continue d'être un défi, en raison de la pénurie continue de compétences en data science sur le marché du travail, car la demande de compétences numériques dépasse toujours de loin l'offre. Le manque de compétences en entreprises n’est malheureusement pas nouveau. La Banque de France a récemment dévoilé son point sur la conjecture française à début juillet 2021, selon lequel 44% des entreprises auraient des difficultés à recruter. D’après François Villeroy de Galhau, gouverneur de la Banque de France, cela est notamment dû à des problèmes de formations ainsi qu’à des compétences disponibles n’étant pas forcément raccord avec les besoins des entreprises.
Le cabinet d’analyse IDC estime que d'ici 2025, nous aurons créé plus de 175 zettaoctets de données dans le monde. À mesure que le monde des affaires continue d'évoluer, les entreprises évoluent rapidement et ont besoin de solutions rapides. Elles ne peuvent plus tolérer que les collaborateurs ne fournissent que des résultats peu stratégiques en n’ayant à disposition que d'outils existants mais parfois obsolètes. En raison de l'abondance des données et de leur complexité croissante, les travailleurs qualifiés capables de les exploiter pour prendre des décisions rapides et judicieuses seront en première ligne sur le marché du travail au cours de la prochaine décennie.
Bien que tous les travailleurs n'aient pas besoin de devenir des data scientists, de nombreuses entreprises se tournent vers la montée en compétence de leurs employés pour surmonter cette pénurie. Elles créent leur propre vivier interne d’employés talentueux possédant les compétences, l’envie, les connaissances et l'expertise analytique nécessaires pour réussir et prospérer dans un environnement de plus en plus "riche en données".
Les organisations ont déjà commencé à reconnaître que la maîtrise des données est une compétence importante pour leur personnel. Une étude récente de McKinsey a révélé que 84% des dirigeants voulant accroître leur vivier de spécialistes des données ont obtenu de meilleurs résultats en améliorant les compétences de leur personnel existant - contre seulement 16 % qui ont réussi en recrutant à l'extérieur. En proposant des solutions d’analytique qui apporte aux collaborateurs les connaissances en matière de données, ils peuvent ainsi contribuer à la transformation de l'organisation. Les employés doivent résoudre des questions commerciales et disposent de la connaissance des actifs de données disponibles pouvant contribuer à apporter ces réponses grâce à l'analytique.
Créer une culture d'amélioration des compétences n'est pas une mince affaire. Obtenir l'engagement des employés peut représenter la moitié de la bataille. Il faut créer une nouvelle culture dans laquelle les données sont accessibles à tous les employés de l'entreprise, et investir massivement dans de nouveaux outils et de nouvelles plateformes qui ne nécessitent pas que les utilisateurs connaissent des langages de codage complexes. Les solutions "low code" et "no code" permettent aux employés qui le souhaitent de se perfectionner, d'apprendre et de s'entraîner pour devenir eux-mêmes des travailleurs qualifiés dans le domaine des données.
En mettant en œuvre des programmes formels de perfectionnement axés sur les compétences et les technologies clés, et en proposant un programme d'apprentissage qui peut déboucher sur des certifications concrètes, les entreprises et leurs employés peuvent augmenter leurs chances de succès. Toutefois, ces programmes ne doivent pas être arides et académiques. Cet apprentissage peut également être vu comme une expérience sociale.
Par exemple, les entreprises peuvent organiser des activités de "déjeuner et d'apprentissage" et des "défis de données" à l'échelle de l'entreprise qui rassemblent des personnes de toute l'organisation, présentent la data science au personnel et la rendent attrayante et accessible. Les stratégies de gamification peuvent également encourager le personnel à utiliser les ressources d'apprentissage en ligne et à développer ses compétences en matière de données grâce à des tableaux de classement, à l'attribution de points et à la création de défis et de réalisations personnels.
L'objectif est de créer une culture ouverte d'apprentissage où le personnel communique et travaille ensemble pour résoudre les problèmes de données. Les data scientists déjà présents au sein d'une entreprise peuvent faire office de mentors pour leurs collègues, les encourageant à penser de manière analytique et à poser les bonnes questions aux ensembles de données. Cela contribuera à renforcer les compétences en matière de données dans chaque équipe, de sorte que l'analyse des données devienne une initiative à l'échelle de l'entreprise, plutôt que d'être cloisonnée dans une seule équipe de professionnels de l'analytique.
L'autre avantage de cette approche plus sociale de la data science est son impact sur la diversité, qui constitue un enjeu majeur dans le secteur : seulement 15% des data scientists sont des femmes. Ce manque de diversité est une énorme préoccupation car, avec un éventail diversifié d'approches et de points de vue pour relever les défis liés aux données et s'assurer que les modèles de données et les algorithmes sont exempts de préjugés, les entreprises verront une amélioration des résultats. Ce n'est un secret pour personne : plus la main-d'œuvre est diversifiée, plus les résultats de l'entreprise sont riches. Une étude de McKinsey a montré que les organisations présentant une plus grande diversité sont plus susceptibles d'obtenir de meilleurs résultats. Lorsque nous valorisons nos expériences variées, elles ont un impact sur la manière dont nous résolvons les problèmes pour obtenir de meilleures réponses.
L'évolution du paysage de la data science et de l'analytique crée un besoin inhérent pour les organisations de favoriser et de développer des cultures d'analyse des données alimentées par la collaboration et la diversité, offrant une opportunité pour toutes les catégories démographiques traditionnellement sous-représentées dans la main-d'œuvre technologique d'accélérer leurs carrières en adoptant des rôles analytiques. Pour les chefs d'entreprise, c'est l'occasion de rechercher en leur sein des spécialistes ayant une bonne attitude à l'égard de la résolution des problèmes, et pas seulement des aptitudes techniques, afin de soutenir et d'améliorer les compétences en matière de données et d'analyse.
En investissant dans l'amélioration des compétences, les personnes de tout âge, sexe et origine peuvent acquérir des compétences essentielles en matière de données et faire progresser leur carrière. Cela permet également aux entreprises de recruter de nouvelles personnes qui n'ont pas nécessairement une formation universitaire ou des compétences spécifiques en codage, ce qui peut encourager un éventail plus diversifié de candidats.
La data science ne doit plus être réservée à une élite. Toute personne passionnée par la résolution d'énigmes et intéressée par les données est désormais en mesure de le faire, ce n’est plus l’apanage d’une poignée de spécialistes.
Avec les bons outils et les bons investissements, tout le monde peut acquérir des compétences en matière de données, et lorsque les gens sont encouragés à faire preuve de créativité et d'esprit critique, ils sont capables de poser les bonnes questions et de résoudre toutes sortes de problèmes. Grâce aux plateformes en libre-service et à l'automatisation, le pouvoir de l'analytique n'est plus limité à quelques élus, il est à la portée de tous. En permettant aux employés de poursuivre leur passion pour la data science, les entreprises accompagneront leurs collaborateurs afin qu'ils se concentrent sur la donnée, qu’ils soient mieux à même de débloquer des informations fondées sur les données et qu’ils puissent s’attaquer aux plus grands problèmes du monde grâce à un parcours de transformation numérique réussi.