Le métier de datascientist

Voici un métier dont tout le monde parle et dont personne n’a une idée bien précise… ne serait-ce que parce que son intitulé prête à confusion. Qui sont les datascientists, sur quelles compétences s’appuient-ils, et que font-ils exactement?

Paris Innovation Review – Le terme de datascientist était quasiment inconnu il y a dix ans. En 2017, on a presque l’impression qu’il est déjà trop général, par rapport aux spécialités parfois très différentes qui émergent aujourd’hui.

Arnaud Contival – Le terme conserve une cohérence, mais il est évident que la discipline autour de la data évolue. À côté des catégories initiales comme le datamining, on voit apparaître des spécialités nouvelles, par exemple les marketing scientists. Plus généralement on assiste à une segmentation progressive. Mais, en pratique, les professionnels ont tous deux ou trois « casquettes », ne serait-ce que parce qu’ils ont commencé à travailler dans ce domaine il y a quelques années, quand le champ de la data n’était pas aussi segmenté. La plupart ont commencé autour des Big Data, et il est peut-être utile de remonter de dix ans en arrière pour comprendre les évolutions en cours.

Comme tendance de marché, c’est vers 2008-2010 que les Big Data apparaissent réellement. Cela prend la forme d’une série d’acquisitions aux États-Unis, qui signale que les grands acteurs mondiaux de l’édition de logiciels ont atteint leurs limites, qu’ils voient apparaître un nouveau marché et cherchent à prendre des positions. Ils s’approprient des modules pour les vendre, avec une stratégie de push vers leurs grands clients.

Au sein des grandes entreprises, des domaines comme la finance, le marketing, les RH commencent alors à s’intéresser de près aux possibilités offertes par les Big Data, et c’est à ce moment que des métiers différenciés commencent à émerger. Après les grands acteurs du logiciel, c’est au tour des entreprises de services du numérique (ESN, les anciennes SSII) de s’approprier le cycle – et les clients ! – avec un effet retard dû en partie à la nécessité de former des professionnels. Les masters spécialisés qui forment aujourd’hui les datascientists n’ont été créés qu’un peu plus tard, en 2013 par exemple pour celui de Telecom ParisTech.

Fondamentalement, on peut ramener l’émergence des datascientists à un phénomène fondamental : la sortie de la « data warehouse ». Jusqu’alors, les données étaient conservées dans des « entrepôts », où l’on stockait méthodiquement des informations provenant de bases de données opérationnelles, dans une perspective d’aide à la décision. Avec les Big Data, on quitte ce monde bien organisé pour entrer dans des logiques très différentes : la capture et l’exploitation de données beaucoup plus variées et incomparablement plus nombreuses mobilisent des compétences nouvelles.

Lien source: http://parisinnovationreview.com/article/le-metier-de-datascientist

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *