Collecter de vastes volumes de données est une chose. Les exploiter, en les analysant, pour stimuler la croissance de l'entreprise, en est une autre. C'est la raison pour laquelle les métiers de data scientist et data analyst sont de plus en plus recherchés dans les entreprises de tous les secteurs.

Une récente étude de LinkedIn sur les métiers émergents révèle que le nombre d'embauches de data scientists a augmenté de 37% entre 2017 et 2019. De même, selon l'édition 2020 du Salary Report de Dice, entre 2018 et 2019, le nombre d'offres d'emploi de data scientist a augmenté de 7%. Toujours selon ce rapport, sur la même période, le salaire moyen d'un data scientist a augmenté de 95 504 $ à 106 298 $. C'est une croissance de 11%.

Concernant le métier de data analyst, le Bureau of Labor Statistics (BLS) des Etats-Unis anticipe une croissance de 20% entre 2019 et 2029. C'est nettement plus que la croissance moyenne de tous les métiers.

Cet essor s'explique par plusieurs facteurs. D'abord, les entreprises de nombreuses industries collectent toujours plus de données. C'est notamment le cas dans la finance.

Selon IDC, le volume total de données à l'échelle mondiale atteignait 1,2 zettabytes en 2010. En 2020, on l'estime à 40 zettabytes. Ce volume a donc doublé tous les deux ans, à cinq reprises au cours des dix dernières années.

Comment acquérir les compétences de data analyst en interne ?

Deux choix s'offrent à vous : soit vous cherchez à recruter de jeunes talents en data science pour votre entreprise, soit vous optez pour une formation de data analyst ou une formation de data scientist à vos propres équipes. Des cursus experts spécialisés sont également disponibles, à l'image de la formation de machine learning engineer. Cette stratégie vous permettra de profiter rapidement des compétences requises pour commencer à exploiter la science des données pour stimuler et orienter la croissance de votre activité.

De plus, les entreprises ont désormais saisi la valeur que peut apporter l'analyse de données. En effet, la data science peut alimenter la croissance de multiples façons.

En s'appuyant sur les données, en évaluant les différentes probabilités grâce à l'analyse prédictive, il est tout d'abord possible de prendre de meilleures décisions pour obtenir les résultats les plus bénéfiques. Au fil du temps, des tendances récurrentes se dégagent et permettent également d'aiguiller les décisions.

Les méthodologies de science des données permettent aussi de s'appuyer sur l'historique, sur les comparaisons avec la concurrence et sur les tendances du marché pour adapter les produits et services aux besoins et attentes réelles des consommateurs. Les ventes seront ainsi maximisées.

En analysant les données collectées via les réseaux sociaux, les sites web ou les sondages par email, il est d'ailleurs possible de mieux comprendre la clientèle. De cette manière, l'audience peut être ciblée plus efficacement.

Les produits et services peuvent être personnalisés, au même titre que l'expérience client et les campagnes marketing. C'est la raison pour laquelle les utilisations de Python dans le marketing sont de plus en plus courantes, au même titre que l'usage d'autres langages de programmation liés à la data science.

Cependant, profiter des avantages de la science des données requiert une véritable expertise. À l'heure où 80% des données sont non-structurées, l'analyse de ces informations brutes nécessite des compétences techniques de pointe dans plusieurs domaines et la maîtrise d'un large éventail d'outils.

L'exploitation des données requiert des aptitudes en programmation, en bases de données, en Business Intelligence et en visualisation de données, mais aussi en Machine Learning, en Deep Learning et en intelligence artificielle. Or, les spécialistes dotés de telles capacités restent rares à l'heure actuelle.