De nombreux métiers du digital sont devenus cruciaux pour les entreprises. En particulier, ces dernières basent la majorité de leurs décisions sur les recommandations du datascientist. Appelé aussi data miner, ce professionnel recueille en effet des données en ligne pour optimiser la gestion de la relation client. En effet, pour construire ou améliorer un modèle commercial, il est essentiel d’identifier les besoins et les nouvelles tendances du marché. Cette nouvelle technique de gestion est notamment basée sur la notion de CRM ou Customer Relationship Management. D’ailleurs, les analystes de données peuvent aussi exploiter de nombreux indicateurs provenant de la concurrence pour optimiser les performances de l’entreprise. Dans cet article, découvrez pourquoi le métier de data scientist a de beaux jours devant lui et comment y accéder.
Les responsabilités du datascientist pour le bon fonctionnement de l’entreprise
L’analyste data a pour rôle de récolter de nombreux types de données au niveau de divers canaux pour permettre d’améliorer l’expérience client et le fonctionnement des entreprises. Pour ce faire, il utilise des outils qui sont primordiaux pour regrouper et interpréter les données provenant des sites internet de l’entreprise, des stratégies d’email marketing, des réseaux sociaux, des services clientèles, des publicités en ligne et d’autres sources. Grâce aux rapports transmis par le data miner, les différents services de l’entreprise peuvent mieux identifier les besoins des clients et les meilleures stratégies à mettre en œuvre.
Dans ce cadre, sachez que le travail du datascientist a une importance capitale pour les différents départements de l’entreprise. En particulier, il permet aux entreprises d’établir et d’améliorer leurs stratégies commerciales. De plus, il se base sur des outils qui sont dédiés à l’analyse des données clients, afin de faire émerger de nouvelles stratégies marketing. Une formation de datascientist s’avère cependant essentielle pour faire en sorte que les données soient exploitables. Cette formation permet par exemple d’extrapoler les données pour orienter le département R&D lors de la création d’un nouveau produit / service ou pour améliorer le modèle économique de l’entreprise. Le travail d’analyse du data scientist est en effet essentiel dans l’identification des nouvelles tendances de consommation.
Les missions du datascientist
Afin d’optimiser la relation client, le datascientist doit savoir identifier les sources de données à exploiter. De plus, il doit aussi être capable de recueillir les informations les plus pertinentes. Dans cette optique, ce professionnel de l’informatique est particulièrement spécialisé dans la création de bases de données. De plus, il doit également être capable d’administrer et de modéliser ces dernières. Par ailleurs, comme les différents départements de l’entreprise sont amenés à exploiter ces bases de données, ces dernières doivent être continuellement mises à jour.
Par ailleurs, le datascientist a aussi pour tâche de modéliser les données, afin de les traduire en statistiques et d’y intégrer des indicateurs de performances facilement compréhensibles pour tous les départements de l’entreprise. Les bases de données pourront ainsi servir de recommandations stratégiques pour les décisions financières, marketing et commerciales. Toutefois, pour pouvoir transformer des données massives en informations exploitables pour l’entreprise, le datascientist doit mettre en place un processus automatisé pour collecter, extrapoler et modéliser les données. Cela permet ainsi à l’entreprise de mieux surveiller ses performances.
Quelles compétences doit avoir le datascientist ?
Spécialisé dans le Big Data, le data scientist doit posséder des compétences informatiques avancées. En particulier, la maîtrise de Python est la colonne vertébrale pour l’analyse, la création et la gestion des bases de données. Les langages informatiques, comme SQL, Java, VBA et C++, font également partie de la panoplie d’outils utilisés par le datascientist pour la data analyse. Par ailleurs, pour faire émerger des recommandations commerciales utiles, le datascientist doit également présenter une grande aisance avec les statistiques et les données chiffrées. De plus, pour la modélisation des données, le data miner doit aussi maîtriser les bases du machine learning. Les modèles peuvent ainsi être codés en langage Python, pour pouvoir être appliqués pour le traitement des données massives du Cloud.
