Profiling verbal

La présence du Data Scientist dévoile votre culture d’entreprise

eau

Le monde du Net et des nouvelles technologies nous fait parfois prendre du vieux pour du neuf.

J’ai lu ce matin un intéressant article sur une entreprise qui fabrique et commercialise un logiciel de gestion de flux de données.

L’actualité nous offre donc l’occasion de revenir sur le Big Data et le métier de Data Scientist, qui connaît un succès fulgurant malgré une définition de profil encore floue. Flou qu’il partage avec le Community Manager, d’ailleurs…

Voilà deux tendances qui valorisent les métiers de la veille, quoique sous une dénomination différente.

Car, confronté à un important volume de données, le principal souci du dirigeant, qui, lui, n’est pas nouveau, consiste à dégager les plus pertinentes pour déterminer les actions qui feront grandir et prospérer l’entreprise.

En parlant de pertinence des données, il est évident que l’on se positionne plus sur une démarche qualitative que quantitative. L’objectif n’est pas d’extraire le plus grand nombre de données, mais d’en tirer, grâce à une démarche analytique, les informations les plus pertinentes pour la définition d’actions à mener. Et la mise en œuvre d’une démarche d’analyse repose, avant tout, sur une délimitation précise du besoin en informations des services demandeurs. Cette démarche d’analyse est essentielle, car elle permet de convertir les données en informations, qui pourront être organisées sur un support, puis partagées dans l’entreprise. Ces informations deviendront alors des connaissances, qui intègreront le patrimoine immatériel de l’entreprise.

Il reste que, malgré l’aide apporté par la technologie dans l’extraction des données, leur traitement et la diffusion des informations, l’élément humain reste prépondérant.

Or, le Data Scientist est encore trop souvent présenté comme un statisticien. Résurgence d’entreprises ou le financier occupe une place importante, au point que tout se pèse, se compte ou se mesure, y compris l’information. Pourtant, un signal faible (quoique je préfère l’appellation de signal avant-coureur) ne se pèse ni ne se compte ou se mesure. Pourtant, il constitue une opportunité pour l’entreprise qui le prend en considération une opportunité à saisir.

De ce fait, le rôle du Data Scientist ne diffère pas de celui du…chargé de Veille. Comme lui, il évalue le besoin en informations des services de l’organisation, conçoit et met en place un SIAD (Système d’Information et d’Aide à la Décision), analyse et transmet les données qu’il recueille quotidiennement.

« Plus cela change, plus c’est la même chose » disait Alfred Capus. Un constat qui s’applique à ce Data Scientist qui fait de la veille sans le savoir.

10 réflexions au sujet de « La présence du Data Scientist dévoile votre culture d’entreprise »

  1. Théoriquement, le métier est « le même » oui, dans le sens ou tous les deux doivent identifier des choses dont « ils ignorent l’existence » : des traces et des pistes faibles ou précoces. Mais pour y parvenir, il est nécessaire de manipuler de la donnée (très hétérogène, parfois volumineuse, souvent non structurée et désordonnée) et des outils (en devenir, souvent complexes, parfois instables). A cet égard, c’est au niveau des « compétence de base et + si affinités » qu’il y a un gap entre le veilleur et le data scientist je crois… Je ne parle pas que d’Excel. Mais de bouts de code, de moulinettes, de nettoyage, d’exports et de conversion de données, etc…. fdat

    1. Il ne faut jamais dire « fontaine, je ne boirais pas de ton eau ».

      Comme tous les métiers, le chargé de veille est en constante évolution. Et rien ne dit qu’un jour, il ne sera pas amené à créer des algorithmes.

      D’ailleurs, c’est une des évolutions possibles du métier : passer de l’utilisation à la création d’outils de veille, pour coller au plus près des besoins de l’organisation pour laquelle il travaille.

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