Data Analysts and Data Scientists, the Indispensable Tandem

Les entreprises doivent développer des profils capables de comprendre la chaîne de production des données, leur environnement métier et d’en définir l’exploitation. Ces compétences d’analyste de données sont essentielles pour optimiser l’impact des data scientists.

La pertinence des projets d’IA dépend autant de la compréhension des enjeux métier que de la qualité des données. Les entreprises doivent donc former des profils capables de comprendre la chaîne de production des données, leur environnement métier et d’en définir l’exploitation. Ces compétences d’analyste de données sont cruciales pour amplifier l’impact des data scientists.

Alors que les entreprises déploient de plus en plus de projets d’IA et de ML, les résultats obtenus peuvent parfois être décevants, voire déconnectés des véritables enjeux métier. Et pour cause : une IA construite sur des données biaisées et sorties de leur contexte peut aboutir à des conclusions absurdes. Par exemple, un modèle d’apprentissage automatique développé par un laboratoire pharmaceutique pour déterminer le meilleur canal de communication avec les médecins a conclu que l’envoi massif d’e-mails non personnalisés était la meilleure approche. C’est absurde quand on connaît le secteur et l’importance de la relation entre le médecin et le professionnel pharmaceutique.

Comment l’IA peut-elle exploiter tout son potentiel et aider les entreprises à relever leurs défis de développement, tels que mieux comprendre leur marché, augmenter leurs ventes, améliorer leur productivité, réduire leurs coûts ou personnaliser leurs offres et leur relation client ? La réponse est simple : toute IA pertinente doit provenir d’une source de données de qualité, bien gérée et comprise.

Comprendre la chaîne de production des données

Les entreprises n’ont pas attendu l’essor de l’IA pour structurer leurs initiatives autour des données. L’inventaire des données, la compréhension des processus de production, la responsabilité, les niveaux de qualité et la distribution sont autant de sujets d’actualité pour de nombreuses entreprises. Cependant, l’IA apporte un éclairage différent sur ce sujet, car la capacité d’une entreprise à créer des modèles d’IA performants et à les maintenir dans le temps est étroitement liée aux données.

Ce besoin va bien au-delà des simples processus. Les données sont dynamiques, en constante évolution, et nécessitent une compréhension de leur contexte métier pour être exploitées efficacement. Une partie de la réponse à ces défis réside dans le développement de rôles d’analystes de données, positionnés à l’intersection des processus métier, de la compréhension des données et de la production d’analyses.

Ces nouveaux rôles, souvent issus des équipes métier elles-mêmes, jouent un rôle crucial dans la réussite de toute initiative d’IA. Ils garantissent une compréhension complète de la chaîne de production sous-jacente, contribuent à la préparation et à l’analyse initiales des données avec le data scientist, et valident les résultats des modèles d’IA.

Par exemple, lorsqu’il traite des bases de données clients dans une banque, l’analyste de données doit comprendre leur mode de production (achats en magasin, achats en ligne, frais d’abonnement, heures d’occurrence, etc.) pour ensuite les analyser et discuter de leur utilisation optimale avec un data scientist susceptible d’identifier les mécanismes de fraude.

Cette compréhension de la production permet de replacer les données dans leur contexte, évitant ainsi des conclusions erronées. Il est bien connu que les données extraites de leur environnement peuvent avoir des significations différentes.

Les data scientists se concentrent sur la production de modèles, les data analysts se concentrent sur la connaissance des données.

En tant que statisticien et mathématicien, le data scientist produit des algorithmes (souvent complexes) pour répondre à une problématique métier. Son rôle est de construire des modèles, alimenté par les interactions avec les équipes métier et les data analysts. L’émergence de ces rôles est donc essentielle à la réussite des initiatives d’IA, permettant aux data scientists de travailler dans un cadre de données robuste et bien géré et de se concentrer sur des contributions à forte valeur ajoutée.

Pour certains, ces rôles d’analystes de données deviendront des postes à temps plein. Ils seront les gardiens de la compréhension et de la maintenance des données clés d’une organisation. Pour d’autres, cette mission s’intégrera progressivement à leur rôle, contribuant à créer une culture de la donnée forte au sein de l’organisation.

En tout état de cause, une chose est sûre : l’IA ne peut jouer un rôle stratégique dans une organisation sans ces rôles et sans une collaboration étroite entre eux et les data scientists. Chaque organisation gagnera à promouvoir ces rôles d’analystes de données au sein de ses différentes équipes, en alliant expertise métier et culture de la donnée pour mener des initiatives d’IA performantes.

Sans cette prise en compte des données, une entreprise ne peut devenir une entreprise axée sur l’IA. Elle ne peut le devenir que si tous les producteurs et utilisateurs de données au sein de l’organisation ont le réflexe d’explicabilité et de contextualisation.

Data Valorization: A New Structural Challenge

ata has become a fundamental element of any organization, yet it remains complex in managing its lifecycle. Its valorization is somewhat akin to the quest for the Holy Grail, making one wonder if it’s just a legend.

The data and IT departments of organizations are sometimes also victims of trends. Each technological era is marked by one or more trends driven by innovation, societal changes, or new needs and business models pushed by organizations.

With increasing digitalization, which accelerated in certain sectors following the COVID-19 pandemic, and data present in every nook and cranny of a company, IT, data, and business leaders are united around the same question: how to valorize data?

In this quest for valorization, and even monetization, data analysis is becoming increasingly important within organizations. To achieve this goal, companies are enhancing their analytical capabilities with technologies like artificial intelligence. With the emergence of technologies such as Machine Learning, the discipline of data science has become a “must-have,” led by data scientists.

However, many organizations realize that mastering data science alone is not enough to valorize their data. What are they missing? Is there an ideal team that could better understand the business challenges of data? Between change management and structural organization, how can we successfully unite around data?

From Theory to Practice

A simple Google search for “data scientist job offer” yields nearly 3 million results. While it’s not just a passing trend, 2020 saw the number of new job offers decline by 45%, according to Indeed. This trend may be explained by the reduction or cessation of AI investments due to the COVID-19 crisis.

This phenomenon is also explained by sometimes incomplete strategies and poorly identified needs, with many organizations just beginning their work around data science. The development and use of AI technologies are still in their infancy. Some companies with data scientists in place struggle to operationalize their skills.

When we look at the volumes of data handled by organizations, the different networks, and architectures, it is not imperative to have a data scientist among the ranks of data experts. For companies managing an astronomical amount of data across multiple channels with a complex structure, the expertise of a data scientist will be very valuable for modeling the data, querying it, and making predictions. One of the first questions to ask is related to data and business needs and the necessity of organizing the structure based on the type of organization and its data strategy.

Companies have also realized that having a data scientist does not solve the problem of valorizing their data. This is partly due to a lack of understanding of the data’s surrounding environment. A data scientist may understand the data but not its purposes, environments, or business applications. Take, for example, a marketing department working on implementing AI to accelerate its web ROI.

Data scientists might develop and implement the algorithm without considering this specific environment and its behavior; if the website takes much longer to load than the algorithm, the combination doesn’t work.

A Holistic Approach to Data Management

Data has become a fundamental element of any organization, yet it remains complex in managing its lifecycle. Its valorization is somewhat akin to the quest for the Holy Grail, making one wonder if it’s just a legend.

This Grail does exist, but like in the story, one must surround oneself with the right data knights. So, what does this new data round table look like? To optimize and leverage data analysis, more and more companies are deciding to centralize the analytical function within a single department and team.

Among the ten data and analytics trends identified by Gartner, central analytics—no longer scattered across different business departments—stands out, with an increasingly important role given to Chief Data Officers.

Centralizing analytics solves communication problems that can arise when this function is dispersed within an organization, creating as many silos as there are departments or stakeholders. With this centralized approach, managing data and its lifecycle and value becomes a collective project, with the Chief Data Officer as the leader.

Moving from a role of influence with little power, the Chief Data Officer becomes a decision-maker. They will be supported by data scientists if necessary, data engineers, and increasingly by business analysts. These analysts play a key role as they bridge the gap between the theory of data and its practical business application, understanding the business expectations related to the data. They will provide the missing key to unlocking the value of data.

This central team, often linked to operations, will work alongside IT, security, and compliance teams to ensure maximum alignment in any data valorization or transformation project, in line with business objectives and needs.

 
 

 

IT salaries: the jobs that pay in 2021

In France, data and cybersecurity experts are the most in-demand. And digital transformation is paying off, according to Robert Walters.

The recruitment firm Robert Walters has outlined the key findings of its 2021 salary survey. In France, despite the uncertain economic and health context, IT and digital executives are benefiting from a “still dynamic market.”

In a context of widespread remote work, increased data exchange volumes, and expanded cybersecurity attack surfaces, certain professionals are more in demand than others. This is particularly true for data scientists and Chief Information Security Officers (CISOs).

CISOs, Data Scientists, and Transformation Program Managers

In France, according to Robert Walters, the average gross salary (excluding bonuses, incentives, or benefits) for a data scientist with 5 to 10 years of experience ranges from 60,000 to 70,000 euros. It can reach 100,000 euros for a lead data scientist.

Additionally, a CISO with 10 to 15 years of experience can earn an annual salary ranging from 90,000 to 120,000 euros, depending on the company’s size, industry, and geographical location.

For comparison, a Chief Information Officer (CIO) with 10 to 15 years of experience can earn between 95,000 and 140,000 euros.

Overall, salary levels are expected to remain stable in 2021, except for certain profiles. Digital transformation program managers are among the most likely to see a salary increase (an average of +10%).

External mobility and the mismatch between supply and demand for skills benefit these profiles. In the “IT & Digital” sector, 78% of these positions are held by men.