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Data scientist, ce nouveau venu à qui il va falloir faire confiance

Le data scientist ne doit pas se contenter d’exploiter les données en possession de l’entreprise. Il doit aussi être capable de déterminer lesquelles manquent pour créer de la valeur.

Le data scientist ne doit pas se contenter d’exploiter les données en possession de l’entreprise. Il doit aussi être capable de déterminer lesquelles manquent pour créer de la valeur. - Pixabay

Les spécialistes de la donnée ou data scientist font l’objet de toutes les convoitises. Une partie de la stratégie des entreprises repose sur leurs épaules. Difficile cependant de définir leur profil type tant il dépend des secteurs où il va être employé.

Dans cette nébuleuse qu’est le Big Data, un nouveau venu parmi les collaborateurs dans l'entreprise, le data scientist, a un rôle clé puisque c’est lui qui va les aider à extraire de la valeur des données qu’elles collectent et qu’elles créent. Selon l'EMC, les trois principales missions du data scientist seront de filtrer et d’organiser les données, de faciliter la prise de décision des métiers en s’appuyant sur ces informations et de proposer une représentation visuelle des données. Pour Emmanuel Stanislas, fondateur et dirigeant du cabinet de recrutement Clémentine, spécialisé dans le recrutement de profils liés aux enjeux du digital et de l’IT, son rôle ne se limite surtout pas à l’exploitation des données existantes. "Le data scientist doit par dessus tout être en mesure de déterminer l’information manquante, celle qui permettra à l’entreprise de créer de la valeur", explique-t-il. 

Autant de profils de que d'entreprises

Toutefois, selon l’expert en recrutement, il est aujourd'hui difficile de définir avec davantage de précision le profil type du data scientist tant les secteurs, les contextes et les situations sont différents d’une entreprise à une autre. En effet, d’un côté il y a les entreprises par nature très digitalisées dont l’activité repose sur l’analyse des données (sites de e-commerce et acteurs pure players tels que Google, Facebook…). De l’autre, il y a les industries et les administrations (automobile, santé, transports, gestion de la ville…) qui se transforment grâce au numérique et qui n’en sont qu’aux prémices de la collecte d’information. "Chacune va avoir une approche et des besoins différents, y compris au sein d’un même secteur", insiste Emmanuel Stanislas. Autrement dit, il y a autant de profils que de cas d’entreprise. Un esprit matheux, porté par les matières telles que les statistiques restera cependant un atout.

Eddye Dibar