Les Citizen Data Scientists : donner des compétences techniques aux experts métier

Confrontées à une montagne de données à gérer, les entreprises peinent à trouver les talents pour les analyser. Les Data Scientists sont rares et, en tant que professionnels hautement qualifiés, ils sont également très coûteux. Pourtant, les entreprises savent combien il est crucial d’exploiter les données pour optimiser leurs processus, s’orienter vers des stratégies prédictives (plutôt que réactives) et, plus généralement, pour rester compétitives. La situation est devenue problématique pour de nombreuses organisations, mais heureusement, un phénomène est apparu ces dernières années qui peut facilement résoudre le problème : transformer vos équipes en Citizen Data Scientists ! Explications. 

Donnez à vos collaborateurs le pouvoir d’exploiter les données 

Les données font partie intégrante du mode de fonctionnement et de la stratégie des entreprises, mais elles constituent un véritable défi pour celles qui n’ont pas les connaissances nécessaires pour les utiliser. Aujourd’hui, l’arrivée de l’intelligence artificielle et du machine learning dans l’espace de la Business Intelligence a conduit à l’ère du “Citizen Data Scientist”. 

Ce terme est défini par Gartner comme une personne qui crée ou génère des modèles en utilisant des analyses diagnostiques avancées ou des capacités prédictives et normatives, mais dont la fonction principale se situe en dehors du domaine des statistiques et de l’analyse. Les Citizen Data Scientists sont issus de n’importe quel département de l’entreprise (marketing, finances, ventes), et peuvent effectuer des tâches analytiques basées sur des données qui auraient auparavant nécessité une plus grande expertise. 

Les Citizen Data Scientists complètent donc les efforts des Data Scientists et des analystes et comblent les lacunes qui surviennent lorsque les entreprises doivent dépendre d’experts techniques pour obtenir des réponses sur leurs données. Bien qu’un Citizen Data Scientist ne soit pas en mesure de programmer ou de construire des modèles statistiques avancés, il peut, grâce à une plateforme d’IA, utiliser des outils d’analyse en toute indépendance pour:

• Générer des rapports de routine
• Créer et personnaliser des visualisations de données
• Analyser les données pour prendre des décisions stratégiques

La démocratisation de la technologie est un facteur clé dans l’essor des Citizen Data Scientists

L’essor de la fonction de Citizen Data Scientist n’aurait pas pu avoir lieu sans l’incroyable démocratisation de la technologie que nous connaissons actuellement. Grâce à divers outils d’analyse et de BI, la Citizen Data Science se développe en tandem avec le Machine Learning, ce qui signifie qu’un monde de possibilités se profile à l’horizon. Les technologies de pointe deviennent accessibles aux non-spécialistes, principalement à l’aide de plateformes no-code ou low-code qui révolutionnent les workflows des entreprises. En effet, les plateformes d’analyses avancées qui intègrent l’IA supportent la charge technique, permettant aux professionnels non spécialisés d’accéder à l’analyse des données et de prendre des décisions stratégiques éclairées. La Citizen Data Science peut ainsi jouer un rôle unique et important pour une organisation en élargissant les variétés de données accessibles à l’analyse, en augmentant l’éventail des capacités analytiques mises à la disposition des utilisateurs et en rendant les analyses avancées accessibles à un public plus large.

Par exemple, un chef de projet télécom responsable de la qualité des interventions de déploiement de la fibre optique traite quotidiennement des questions numériques. Mais sa formation d’ingénieur ne lui permet pas d’exploiter pleinement ses données, qui sont pourtant une mine d’informations précieuses. Si sa société investissait dans une plateforme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’images par exemple, et le formait à l’utiliser, il deviendrait un Citizen Data Scientists. Il serait alors en mesure de configurer lui-même la plateforme et d’améliorer l’application de contrôle qualité afin de prendre de meilleures décisions sur la base des données qu’il est désormais capable d’analyser. Il serait d’autant plus autonome qu’il connaît très bien les problèmes de terrain liés à la fibre optique. Il peut désormais faire le travail de plusieurs personnes à lui seul : il réunit toutes les compétences nécessaires pour mener à bien ses missions (compétences métier et mise en œuvre technique). 

L’émergence des Citizen Data Scientists est bénéfique pour tous dans une entreprise: les collaborateurs gagnent en indépendance et en compétences, pouvant agir directement sur les données pour répondre à leurs besoins. Les Data Scientists et les analystes gagnent du temps  pour concentrer leur énergie sur des projets plus complexes, comme l’écriture de leurs propres algorithmes et la construction de modèles de données avancés. Enfin, les entreprises peuvent faire un meilleur usage des données, ce qui se traduit à la fois par des économies de coûts grâce à une plus grande efficacité et par une plus grande compétitivité grâce à l’accès aux données et à leur utilisation.

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