Le data scientist, un moteur pour l'innovation

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Si la collecte de grandes quantités de données et leur restitution sont des tâches automatisables, il n’en est pas de même lorsqu’il s’agit d’interpréter ces informations. Tirer de la valeur des Big Data est une mission qui requiert une intervention humaine : c’est le rôle du data scientist !

 

De la donnée à la valeur
La progression du Big Data et des objets connectés en entreprise a permis à ces dernières de collecter d’importants volumes de données. Brutes, ces informations ont peu de valeur : tout l’enjeu est de savoir les analyser, de faire émerger des corrélations, ou d’interpréter des évolutions… C’est le rôle du Data Scientist, traducteur des données de l’entreprise, au carrefour de l’informatique, des statistiques, des mathématiques et des métiers.

 

De la donnée à l’innovation
Les informations tirées de ces données en nombre sont, bien souvent, pour l’entreprise des informations « inédites », auxquelles elle n’avait pas accès jusqu’alors. Si bien que l'exploitation des renseignements fournis par le data scientist permet de répondre à des questions qui n'avaient encore jamais été posées, et de les transformer en opportunités pour l'entreprise.

Ainsi, en ouvrant de nouvelles pistes de réflexion, le data scientist va permettre de fiabiliser la prise de décision – la donnée débouche sur la « business intelligence » – et de stimuler l’apparition de solutions innovantes. Mieux encore, il devient aujourd’hui pour l’entreprise la principale source d’innovation et le moteur de sa transformation.


Tous les secteurs et métiers concernés
Très tôt, le cabinet McKinsey Global Institute*, a souligné que les applications du Big Data concernaient tous les secteurs d’activité et nécessitait l’implication de tous les métiers : commercial, relation clients, marketing… De fait, le data scientist ne peut travailler en autonomie : il collabore avec les métiers, au sein d’une équipe pluridisciplinaire composée selon la thématique retenue.

 

Solliciter la communauté des data scientists
Si le data scientist est devenu un élément différenciateur du processus d’innovation pour l’entreprise, il n’est pas nécessairement une ressource interne. Explorant de nouveaux territoires, le data scientist gagne parfois à apporter un regard extérieur à l’entreprise.

Sur cette idée – mais aussi pour pallier au manque de data scientists sur le marché du travail – se sont développées des plateformes proposant des challenges Open Innovation invitant les data scientists à se confronter à une problématique soumise par une entreprise, à l’instar de Kaggle.com, ou de Datascience.net. Ces concours comparables à des « hackathons au pays des data scientists », permettent à l’entreprise de stimuler l’innovation avec efficacité. Mais les organisateurs de ces challenges ont aussi bien souvent une autre idée en tête : détecter les plus talentueux des data scientists, pour ensuite les recruter !

¹  Source : “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity”, McKinsey Global Institute, 2011.


Pour aller plus loin

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