Que font vraiment les data scientists aujourd'hui ?

À l’ère du Big data, les entreprises manipulent aujourd’hui un volume colossal de données clients. Au regard du flux d’information qui circule, la gestion de ces données peut devenir difficile. Heureusement, un scientifique est en mesure d’assurer cette tâche selon les normes : le data scientist. À travers ces lignes, vous comprendrez son rôle, ses missions, ses qualifications... et surtout si vous avez besoin d'un data scientist dans votre agence digitale.

Que fait le data scientist ?

Le data scientist est un néologisme apparu en 2008, désignant un expert qui excelle dans la maîtrise de la science des données.

Les missions des data scientists

Le travail du data scientist s’articule autour de quatre axes :

• Il essaie de comprendre les problématiques marketing de l'entreprise : fidélisation des clients, stratégie commerciale, RH
• Il monte une statistique afin de résoudre le problème en question
• Il repère les données pertinentes à utiliser 
• Il analyse ces données, afin d’en dégager les résultats et de monter une stratégie efficace

À tous les égards, son rôle est d’assurer la qualité des données et d’établir des data solides que les différents services de l’entreprise peuvent ensuite utiliser.

Le quotidien du data scientist

L’extraction des données résume son activité quotidienne. Il est aussi en charge de la valorisation et de la visualisation précise de ces informations. Ses journées se composent d’un cycle de travail comprenant :

• L’extraction des données depuis la source 
• Le traitement des données au moyen de méthodes statistiques
• Le remaniement de ces données

La diversité de ses missions l’oblige à être polyvalent. En fonction de la structure où il exerce, il peut être rattaché au pôle marketing, à la direction des Systèmes d’Informations ou à la Direction Financière. Il collabore souvent avec des développeurs, des statisticiens, des chefs de produit, des webmarketers et des directeurs marketing.

Quelles sont les compétences qu'a à vous offrir un data scientist ?

Le traitement des données à des fins d’exploitation résume l’objectif des data scientists. Cet enjeu fait appel à une diversité de compétences.

La formation du data scientist

Les universités américaines ont été les précurseures de la formation au data science. Puis, les universités françaises ont suivi cette voie. ENSAI Paris Tech, Télécom Nancy, GEM, ESIEA et HETIC comptent parmi les campus français à proposer une formation en ce domaine et au Big Data.

Le métier est accessible à partir d’un Master, voire d’un doctorat en mathématique et en statistique. Certains étudiants en sciences informatiques se spécialisent vers la science des données également : malin, pour obtenir une double-casquette sur les projets ! D’autres sortants des écoles d’ingénieurs s’orientent également vers le métier.

Des experts à l’aise dans la manipulation des chiffres

À mi-chemin entre les statisticiens et les mathématiciens, les data scientists jonglent sans difficulté avec les chiffres. Ces connaissances sont essentielles à l’analyse des données. Elles convergent avec les compétences en algèbre linéaire et aux fonctions de plusieurs variables. L’ensemble leur sert de base pour l’élaboration des techniques de calculs statistiques et de machine learning (l’apprentissage automatique des machines).

Certes, il existe des outils performants en mesure d’effectuer des opérations complexes (comme Sklearn). Cependant, ces dispositifs s’avèreront inefficaces si l’entreprise souhaite développer son propre algorithme et améliorer sa performance prédictive.

Une maîtrise parfaite des outils informatiques

Les data scientists sont toujours en avance sur leurs temps. Ils utilisent aisément les outils analytiques (en l’occurrence SAS et R : le langage informatique essentielle à l’analyse et à l’exploitation des données).

Ils assurent les techniques de machine learning. Ces compétences favorisent la création d’un produit contrôlé à partir de données. À ces connaissances s’ajoute la maîtrise des langages de programmation, en l’occurrence : Python. Cependant, les data scientists peuvent être amenés à exploiter les langages Java, C/C++, Perl, SQL.

Une connaissance dans la gestion des données

Bien que facultative, la maîtrise de la plateforme Hadoop s’inscrit dans les conditions de recrutement des entreprises. Ce projet Open Source écrit en langage Java consiste en un système de traitement de données évolutif. Combiné aux bases de données NoSQL, cet outil est incontournable au Big Data. Ces compétences sont essentielles à la formulation et à l’exécution des requêtes.

Les data scientists doivent aussi maîtriser la gestion des données non-structurées. Ils sont en mesure d’administrer les flux d’informations issus des réseaux sociaux, des vidéos et des fichiers audio. Ils sont capables d’exploiter tous les formats de données, même celles qui présentent des défaillances.

La place du data scientist dans la gestion de données des entreprises

L’intervention d’un data scientist est indispensable lorsqu’une entreprise présente une quantité massive de données à comprendre et à analyser.

L’analyse de donnée au cœur du métier de data scientist

Le scientifique prépare les données en vue d’une analyse fructueuse. Sa démarche consiste à chercher, localiser, collecter, organiser, traiter et modéliser le flux d’informations. Son champ d’intervention comprend aussi bien les données structurées que les données non-structurées. La différence entre ces deux formats réside dans la complexité de l’organisation (les données structurées étant plus faciles à contrôler).

Après l’analyse viennent la préparation et la présentation des données. L’opération rend les informations accessibles à tous les utilisateurs, grâce notamment à la data vizualisation.

L’usage des plateformes analytiques en libre-service

Les plateformes en libre-service désignent des outils en ligne aux fonctions multiples. Elles peuvent :

• Faire apparaître les résultats des procédures de data science
• Exploiter des flux des données 
• Partager les découvertes avec d’autres utilisateurs

L’interface crée des tableaux de bord pour chaque utilisateur. Cette fonctionnalité leur permet de poser leurs problématiques, d’effectuer leur propre analyse et d’apprécier le résultat.

Dans l’usage des plateformes analytiques en libre-service, le rôle du data scientist est de cerner son utilité. Il doit initier les utilisateurs à adopter les bonnes pratiques pour un meilleur usage de l’outil.

Le data scientist dans l’amélioration des processus en entreprise

Le data scientist s’invite en entreprise quand celle-ci souhaite apporter quelques axes d’amélioration dans ses produits ou services, son action commerciale et ses stratégies marketing.

Le data scientist, ce centralisateur des données clients

L’intervention d’un data scientist est nécessaire lorsque l’entreprise se heurte à des difficultés dans les phases de prospection et de vente. Le data scientist centralise alors les données grâce à la création d’un buyer persona. Il s’agit d’une technique marketing visant à imaginer une série de profils de clients.

Puis, il calcule la rentabilité de chaque profil, afin de mettre en lumière les segments de clients les plus rentables. De cette manière, vous pouvez scinder vos services en différentes formes, en fonction du niveau de sensibilité des cibles.

La data science pour l’analyse du comportement client

Le risque de perdre un client est une menace qui concerne toutes les entreprises. L’intervention du data scientist réduit heureusement ce risque. À travers les statistiques, les calculs et les chiffres, il analyse le comportement des consommateurs. Il en dégage les informations les plus juteuses, en l’occurrence les pensées et les sentiments des consommateurs. En cernant le désir de votre audience, vous serez à même de proposer une solution adaptée. Cette approche s’inscrit dans une stratégie marketing innovante, ayant comme objectif l’expérience client.

La data science au service de l’expérience client

La data science contribue à l’amélioration de la connaissance client via la création d’une base de données clients. Ce volume d’informations constitue une mine d’or pour les secteurs marketing et commercial. Les renseignements collectés les aident à construire une stratégie de vente infaillible.

Le data scientist se place en tant que collecteur et intégrateur de données. Dans cette optique, il fait usage du datamining ou de la datavisualisation. La première approche se concentre sur le traitement de données massives, afin d’en ressortir des indicateurs pertinents. La seconde propose une communication harmonisée fondée sur un traitement interactif de données. Cette approche rend les informations compréhensibles par le plus grand nombre.

Le data scientist et le marketing prédictif

Le marketing prédictif est un concept fondé sur l’anticipation, en vue d’une meilleure production. Associée à la data science, cette stratégie permet d’appréhender les besoins futurs des clients et d’adapter le produit en conséquence.

Qu’est-ce que le marketing prédictif ?

Le marketing prédictif (database marketing en anglais) est une technique d’exploitation des données des clients. Il se focalise sur les habitudes des consommateurs, afin d’en ressortir leurs besoins. Les informations sont puisées sur Internet, en l’occurrence :

• Les réseaux sociaux
• Les blogs 
• Les forums
• Les questionnaires 
• Les historiques d’achats 
• Les abonnements
• Les commentaires 
• Les cartes de fidélité... 

Il appartient ensuite au data scientist d’assurer la partie analyse des données utilisateurs. Son rôle consiste à imaginer des algorithmes complexes, capables de prédire avec précision le futur comportement d’un individu, en s’appuyant sur ses interactions passées.

Quel est l’intérêt du marketing prédictif combiné à la data science ?

Le marketing prédictif est une technique avancée qui applique l’Intelligence Artificielle au service du marketing. Il élucide les besoins des cibles en temps réel. Cette stratégie innovante permet de saisir les meilleures opportunités, afin de trouver de nouveaux prospects.

Le data scientist étudie efficacement les masses de données dans le but de faciliter le ciblage de clients potentiels. Il identifie le stade d’avancement des prospects dans le cycle d’achat et pousse les indécis à franchir le pas par la suite. Pour finir, la technique permet de fidéliser la base clientèle, par une amélioration du taux de rétention.

Alors, avez-vous réellement besoin d'un data scientist dans votre équipe, pour mener vos projets plus loin grâce à la puissance de la data ?