Data scientist (expert en mégadonnées) / Data scientist (experte en mégadonnées)

Les data scientists (experts en mégadonnées) sont missionnés par un service ou la direction de leur entreprise pour collecter, organiser, exploiter et valoriser des données très volumineuses, afin de les interpréter et de les valoriser dans un objectif d'aide à la décision.

Son travail commence par l'analyse de la demande : exploiter des données industrielles ou financières pour une meilleure productivité, améliorer la qualité ou faire de la maintenance préventive en analysant les pannes... Souvent, le ou la data scientist (expert ou experte en mégadonnées) travaille sur les données des clients ou des données publiques à des fins marketing. Il ou elle récupère les plus pertinentes sur des serveurs, des fichiers, des bases de données, etc. et les « nettoie », pour les mettre au bon format ou éliminer celles qui sont inexploitables.

Vient ensuite la modélisation et la création d'algorithmes pour croiser et analyser les données. Des essais et des ajustements sont nécessaires durant cette phase. La restitution des résultats se fait sous forme de rapports, de graphes, de tableaux ou d'applications. Les data scientists (experts en mégadonnées) sont chargés de l'ensemble de ces tâches dans lesquelles ils sont aidés par d'autres professionnels des données, des graphistes, etc.

Les data scientists (experts en mégadonnées) développent des outils et des solutions sur mesure pour automatiser les processus internes et participer à l’intégration de technologies innovantes (blockchain, big data (mégadonnées), cloud computing). Ils sont les garants de la conformité des processus de gestion des données avec les réglementations (IA Act, GDPR) et définissent des standards de qualité et des politiques de gouvernance des données.

Selon la taille et la structure de l'entreprise, le ou data scientist (expert ou experte en mégadonnées) travaille sur l'ensemble de la chaîne des données, depuis la collecte jusqu'à la restitution, ou seulement sur la partie analyse. Il ou elle est alors entouré/e d'analystes, de chargés de données spécifiques (marketing, ressources humaines, achats, etc.) ou d'une source particulière (internet, base de données...), et du data miner (explorateur de données) plus orienté sur l'identification des données pertinentes. Dans tous les cas, il ou elle travaille avec les chefs de projets et les métiers de l'entreprise impliqués dans son analyse.

Il ou elle passe beaucoup de temps sur ordinateur, mais rencontre aussi ses collègues pour comprendre leur demande et leur problématique, identifier les sources des données, expliquer pourquoi et comment les collecter et sous quelle forme.

Le ou la data scientist (expert ou experte en mégadonnées) occupe une place centrale au sein de l'entreprise dont il ou elle peut orienter la politique, grâce à ses analyses et recommandations. Selon le cas, il ou elle travaille sur la gestion des risques, la fidélisation des clients ou encore les campagnes marketing. Il ou elle peut être rattaché/e à la direction générale, à la direction des systèmes d'information, à la direction du marketing stratégique ou encore à la direction des études.