Traitement et application des données

Traitement des données et science des données

• Les métiers de la science des données ont connu une croissance rapide au cours des deux dernières décennies en raison de la prolifération massive des données et de la montée en puissance du numérique.
• La nécessité de développer de nouveaux outils d'analyse tels que la datavisualisation, d'accroître les capacités de stockage et d'accès aux données grâce au big data et au cloud, ainsi que de perfectionner les techniques d'apprentissage algorithmique, y compris le Machine Learning et le Deep Learning, a conduit à l'essor de ces métiers.

Secteurs d'application des données

• Le secteur du e-commerce et du transport utilise les données recueillies en ligne pour analyser et modéliser les comportements des utilisateurs et des consommateurs afin d'améliorer l'expérience client, de fournir des recommandations et des services personnalisés, de gérer la satisfaction client, le service après-vente, de réduire les invendus et d'optimiser les prix en temps réel.
• Le secteur financier utilise les données pour détecter en temps réel des signaux de fraude, permettant ainsi aux professionnels (agents bancaires, contrôleurs permanents, etc.) d'être rapidement alertés et de déclencher les procédures nécessaires sans délai.
• Le secteur de la santé utilise les données provenant d'applications et d'objets connectés pour surveiller les patients atteints de maladies chroniques en temps réel, prévenir les risques et fournir des systèmes d'aide à la décision.
• Le secteur de l'assurance utilise la technologie blockchain, notamment pour réduire les coûts administratifs liés au règlement de cas simples. Par exemple, une personne ayant souscrit une assurance annulation de voyage pourrait être automatiquement indemnisée dès qu'un retard ou une annulation de vol ou de train est enregistré. Cette automatisation est possible grâce à la mise en relation automatique des données de toutes les parties impliquées.
• Le secteur industriel utilise les données provenant d'objets connectés pour améliorer la sécurité et la maintenance sur les sites de production. Grâce à la collecte automatisée et à l'analyse des données, la prédiction des pannes est devenue courante, permettant d'anticiper les problèmes avant qu'ils ne surviennent.

Trois familles de métiers au cœur de l'univers de la donnée

• Les entreprises doivent rassembler un large éventail de compétences, notamment dans l'informatique, la statistique, le droit, etc., pour exploiter efficacement les données et faire face aux contraintes technologiques croissantes en termes de volume, de variété et de vitesse de traitement des données.
• Les activités liées aux données se divisent en trois familles de métiers interconnectées au sein des grandes entreprises :
  • Ingénierie de données: les équipes de data engineers et de data architectes gèrent la collecte et le stockage des données répondant aux besoins opérationnels ou au niveau du pilotage de l’entreprise.
  • Science des données: les data scientists construisent des modèles de machine learning qui sont ensuite industrialisés, tandis que les data analysts élaborent des tableaux de bord, produisent des modèles statistiques à partir de nombreux indicateurs.
  • Sécurité et protection des données: les délégués à la protection des données (DPO - Data Protection Officer) et les spécialistes de la cybersécurité travaillent transversalement avec toutes les équipes utilisateur des big data pour garantir que les solutions développées respectent les normes de sécurité.

Enjeux et compétences recherchées par les entreprises

• Les métiers de l'IT, et en particulier ceux du Big Data, connaissent une forte croissance de la demande d'emploi.
• Les rémunérations des métiers de la Data et de l'IA continuent d'augmenter.
• Les entreprises recherchent des profils dotés de compétences spécifiques, notamment en termes de :
  • Connaissance des bases de données (DBMS).
  • Maîtrise des langages de programmation (Python, R).
  • Expérience avec les outils de visualisation (Tableau, Power BI, Matplotlib).
  • Compétences en gestion de projet (Jira, Trello).

Conclusion

• Ce chapitre a permis de découvrir les métiers liés au traitement des données, en mettant l'accent sur les rôles cruciaux du Data Scientist, du Data Engineer et du Data Analyst.
• Les prochains chapitres permettront d'approfondir la compréhension de ces trois métiers et des compétences requises pour réussir dans ce domaine en constante évolution.