Big data : quelles compétences pour valoriser les données ?
Publié le mardi 23 septembre 2014 .
3 min. 55
La croissance exponentielle des données disponibles impose une réorganisation des entreprises, avec notamment le recrutement de nouveaux profils. C’est une condition sine qua non pour tirer pleinement profit du Big data. Pour en parler, Xerfi Canal a reçu Vianney de Raulin, directeur associé d’Oresys.
Vous êtes directeur associé chez Oresys. Avez-vous le sentiment que les entreprises ont pris la mesure de l’actif stratégique que représentent les données ?
Oui, il existe aujourd’hui un consensus sur la valeur potentielle que représente la masse de données générées chaque jour. Cependant, 1 dirigeant sur 2 déclare ne pas disposer des informations nécessaires pour décider, et 1 sur 3 dit ne pas avoir confiance dans l’information qu’il utilise pour prendre ses décisions.
Les entreprises vont donc devoir se réorganiser, et recruter de nouveaux profils…
Tout à fait. D’autant plus que seules 31% des entreprises estiment pouvoir lancer des projets Big Data en faisant appel à leur personnel interne.
Alors quels sont ces nouveaux profils à cibler pour les entreprises ?
On a deux types de nouveaux métiers qui émergent : d’abord ceux liés au traitement et à l’analyse des données. Ce sont des Data scientist et/ou des Data analyst dont le rôle est de donner du sens à la donnée. Il s’agit d’un profil polyvalent disposant d’une triple compétence informatique, statistique et métier.
C’est un peu un mouton à un cinq pattes …
Oui, effectivement…D’ailleurs une pénurie se profile. D’ici 5 ans, il devrait y avoir entre 20 et 30 000 postes de ce type non pourvus en France. Une solution pour les entreprises consiste à se doter de cellules d’analyses. Ces services s’appuient sur des équipes pluridisciplinaires : par exemple, un informaticien, un dataminer, un statisticien et un sachant métier qui collaborent pour produire les résultats.
Vous avez souligné plus tôt le problème de confiance dans la donnée… Est-ce que les data scientists et analysts auront aussi à charge de vérifier la qualité de la donnée ?
Non. C’est la tâche du deuxième métier qui va émerger : le data quality. C’est un véritable enjeu stratégique qui doit être traité spécifiquement car plus il y a de données, plus il y a de risques de données erronées ou d’informations obsolètes. C’est pourquoi on voit émerger des directions et des métiers transverses en charge de la gouvernance de la donnée.
Les fonctions liées à la donnée sont donc transverses…
Oui, d’ailleurs on voit même aux Etats-Unis l’émergence d’une nouvelle fonction : le Chef data officier. C’est en quelque sorte un ambassadeur au sein du Comité de Direction. Il a pour mission d’installer l’exploitation de la donnée au cœur du cycle de décision de l’entreprise.
A quels risques s’exposent les entreprises qui sous-estimeraient ces nouveaux défis liés à la donnée ?
Eh bien, pensez aux acteurs de l’assurance. Dans ce secteur, on se servait de données comme la CSP ou l’âge par exemple. Mais aujourd’hui, ces informations sont enrichies par des données qui peuvent être récoltées grâce aux objets connectés par exemple. Le Big Data introduit donc une rupture dans la façon de modéliser le risque. Autrement dit, s’ils ne se transforment pas, les acteurs risquent de devenir des simples sous-traitants de Google ou d’un autre géant de l’internet.
Vianney de Raulin, Big data : quelles compétences pour valoriser les données ?, une vidéo Xerfi Canal
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