Q: Pourquoi la Data Science est devenue importante pour les entreprises ?

La digitalisation de l’économie a entrainé une hausse exponentielle des informations collectées et stockées au sein des systèmes informatiques des entreprises sur leurs prospects, leurs clients, leurs concurrents, etc. C’est ce que l’on appelle communément le « Big Data ».Or, la collecte de ces données brutes n’est d’aucune utilité pour une société en l’état. Par conséquent, trouver un moyen de les exploiter et d’en tirer profit pour soutenir la croissance de son activité constitue un véritable enjeu. C’est là qu’intervient la Data Science et plus précisément le Data Scientist.En effet, le Data Scientist s’attache à développer des outils capables de conserver uniquement les données les plus fiables et les plus pertinentes afin de les transformer en éléments stratégiques pour les autres départements de l’entreprise.Pour ce faire, la Data Science couvre l’intégralité du parcours des données :La collecte omnicanal ;Le nettoyage ;La classification et la synthétisation pour faciliter leur exploitation ;La recherche de schémas récurrents pour réaliser des prédictions ;La création de tableaux de bord pour aider les managers dans la prise de décisions.

Question 1

Pourquoi la Data Science est devenue importante pour les entreprises ?

Accepted Answer

Pourquoi la Data Science est devenue importante pour les entreprises ?

La digitalisation de l’économie a entrainé une hausse exponentielle des informations collectées et stockées au sein des systèmes informatiques des entreprises sur leurs prospects, leurs clients, leurs concurrents, etc. C’est ce que l’on appelle communément le « Big Data ».

Or, la collecte de ces données brutes n’est d’aucune utilité pour une société en l’état. Par conséquent, trouver un moyen de les exploiter et d’en tirer profit pour soutenir la croissance de son activité constitue un véritable enjeu. C’est là qu’intervient la Data Science et plus précisément le Data Scientist.

En effet, le Data Scientist s’attache à développer des outils capables de conserver uniquement les données les plus fiables et les plus pertinentes afin de les transformer en éléments stratégiques pour les autres départements de l’entreprise.

Pour ce faire, la Data Science couvre l’intégralité du parcours des données :

La collecte omnicanal ;
Le nettoyage ;
La classification et la synthétisation pour faciliter leur exploitation ;
La recherche de schémas récurrents pour réaliser des prédictions ;
La création de tableaux de bord pour aider les managers dans la prise de décisions.

Question 2

Quel est le rôle d’un Data Analyst ?

Accepted Answer

Quel est le rôle d’un Data Analyst ?

Au sein de l’équipe « Big Data », le Data Analyst a pour mission d’exploiter et d’interpréter l’ensemble des données collectées. Ses reportings servent de support à la prise de décisions pour les dirigeants de l’entreprise et ils orientent la stratégie marketing de la société.

Voici les principales missions qui rythment le quotidien d’un Data Analyst :

Extraire les données pertinentes parmi toutes celles collectées par le Data Engineer ;
Intégrer ces données au sein d’un espace dédié pour pouvoir les traiter ;
Sélectionner les KPIs et réaliser des dashboards pour analyser la performance ;
Développer des requêtes pour automatiser les process ;
Communiquer ses recommandations aux managers des différentes équipes.

Par ailleurs, le Data Analyst se retrouve confronté à un défi : développer de nouveaux outils pour pouvoir traiter la masse de données que collecte une entreprise. En effet, un grand nombre de ces données demeurent inutilisées à ce jour.

Pour analyser efficacement les données, le Data Analyst doit s’appuyer sur d’excellentes compétences statistiques et maîtriser différents logiciels et langages comme SAS, SQL, VBA, Access ou R.

Question 3

Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?

Accepted Answer

Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?

Au sein de l’équipe Tech & Growth, le Data Engineer travaille en étroite collaboration avec le Data Scientist. En effet, le Data Engineer se charge de préparer la structure pour collecter les données afin que le Data Scientist puisse les exploiter.

Par conséquent, le Data Engineer correspond au premier maillon du traitement des données au sein de l’entreprise.

Le principal enjeu de ce métier consiste à traiter des volumes de données conséquents tout en garantissant un excellent niveau de sécurité. Pour ce faire, il doit effectuer une gestion quotidienne des systèmes de traitement des données pour s’assurer de leur qualité et de leur pertinence.

Outre la collecte des données, le travail du Data Engineer requiert également leur nettoyage. En effet, stocker des données inexploitables surcharge inutilement les réseaux.

Pour remplir sa mission, un Data Engineer doit maîtriser certaines compétences techniques indispensables telles que :

L’architecture de base de données ;
Les outils de modélisation ;
Le code et plus spécifiquement Python, Java et C/C++ ;
Les technologies SQL et NoSQL ;
L’intelligence artificielle.

Question 4

Qu’est-ce qu’un Machine Learning Engineer ?

Accepted Answer

Qu’est-ce qu’un Machine Learning Engineer ?

À l’image du Data Scientist, le Machine Learning Engineer possède d’excellentes compétences pour le traitement des données et la mise en place de modélisations complexes pour travailler des systèmes de données dynamiques.

Son rôle au sein de l’équipe Tech & Growth consiste à implémenter des modèles prédictifs qui fonctionnent de façon automatique à l’aide de logiciels « self-running ». En effet, le Machine Learning s’appuie sur la capacité de la machine à « apprendre » afin d’affiner les prévisions en fonction des opérations déjà réalisées.

Le travail du Machine Learning Engineer permet donc d’améliorer la précision des algorithmes tout en réduisant les risques d’erreur grâce à l’absence d’intervention humaine dans ces opérations.

Au quotidien, le Machine Learning Engineer œuvre en étroite collaboration avec d’autres membres de l’équipe Tech & Growth comme les Data Scientists, les ingénieurs logiciels et les Data Engineers, ainsi qu’avec les spécialistes UX/UI au sein du département Product & Design.

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