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Big Data

Big Data, des métiers d’avenir

Avec une transformation digitale qui ne cesse de s’intensifier, des quantités colossales de données sont collectées au quotidien. Des informations cruciales pour les entreprises qui souhaitent les utiliser pour optimiser leurs processus. 

Devenus incontournables sur le marché de l’emploi, les métiers de la data sont de plus en plus sollicités pour exploiter ces données et les transformer en réelle valeur ajoutée.

Au travers de nombreuses formations, l’école Supérieur du Numérique AFTI, fait du Big Data une étape essentielle de ses divers programmes.

 

La donnée : comment et dans quel but ?

Qu’elles soient collectées par divers outils ou matériel de captation, les données emmagasinées par les entreprises sont issues de leurs activités ou de la clientèle. Le moindre email, jeu ou commentaire en ligne vient renchérir cette masse d’informations.

Chaque seconde plus de 50 000 gigaoctets transitaient dans le monde rien que sur l’année 2018. Une importante quantité qu’il faut compiler, analyser et sécuriser pour l’utiliser à bon escient.

 

La collecte :

Il faut différencier les informations dites autogénérées et l’open data. Les premières correspondent aux données textuelles fournies sur internet au travers des réseaux sociaux, commentaires, articles, forums et autres. La seconde représente la montagne de renseignements rendus disponibles en libre accès sur la toile par les organismes publics ou privés.

L’évolution des outils informatiques permet aujourd’hui de multiplier les sources de données à commencer par les supports mobiles, l’étude de l’activité sur les sites internet et les serveurs…

Selon une enquête OpinionWay, le principal intérêt de cette collecte intensive pour 78 % des entreprises est la personnalisation et l’amélioration de l’expérience client. La géolocalisation concerne la majeure partie de la data recueillie avec 62 %.

Des renseignements très utiles pour les sociétés d’immobilier, de transport, de construction ou encore de commerce de proximité. En seconde place on peut compter les réseaux sociaux à hauteur de 32 %, dont les données sont très demandées par les secteurs de la restauration, de l’hôtellerie, ainsi que les différents médias d’information. Gagnant sans cesse du terrain, on retrouve ensuite les objets connectés, utilisés par 29 % des entreprises.

Toutes les méthodes de collecte de données se modernisent en fonction de l’apparition des innovations technologiques en la matière. Tout comme les terminaux mobiles auparavant, l’internet des objets bouscule la manière d’appréhender la donnée.

 

L’analyse :

La valeur ajoutée du Big data n’est plus à prouver. Son analyse ouvre d’infinis champs d’application et d’amélioration pour les entreprises dans tous les domaines. Selon l’Insee, elles seraient 74 % à les traiter en interne, 42 % à faire appel à des prestataires extérieurs et 16 % à combiner les deux.

En plus de permettre de mieux adapter leurs modes de fonctionnement, l’analyse de données contribue à affiner les techniques de marketing et de vente, tout comme l’optimisation des produits et des services.

Le secteur marketing exerce une analyse dite de segment pour mieux cibler les consommateurs, à laquelle s’ajoute une analyse comportementale de la donnée. De son côté, le département production effectue un traitement du Big Data à des fins prédictives.

Le domaine du transport l’utilise pour mieux planifier les trajets en fonction des besoins. Enfin, l’analyse de données est importante pour la recherche afin de recouper les informations et établir des statistiques.

Essentielle au Big Data, l’informatique va permettre de trier et traiter rapidement une masse de données qui prendraient des heures et des jours de travail à un cerveau humain.

Dans tous les secteurs, la collecte et l’analyse représentent un levier d’amélioration considérable. Plébiscitées par la majeure partie des entreprises, elles changent la manière d’aborder une activité et ouvrent de nouvelles perspectives de développement.

 

Un manque de spécialistes de la data sur le marché

Les avantages de l’exploitation du Big Data sont tels que les spécialistes du domaine sont fortement demandés sur le marché de l’emploi. Pourtant, même si les offres se multiplient, les candidats sont encore trop peu nombreux et une pénurie s’installe.

Les profils capables d’aider les entreprises à affiner leur stratégie data sont si rares qu’elles doivent rivaliser pour les attirer. Ils constituent un moyen idéal de développer le chiffre d’affaires grâce au Big data.

Une récente étude du réseau social professionnel LinkedIn a permis de réaliser un classement des métiers les plus demandés par les recruteurs. Dans les 10 premiers, 3 gravitent autour de la collecte et l’analyse de données.

Ainsi, derrière les spécialistes en intelligence artificielle ou en cybersécurité, on retrouve  des postes dédiés à la protection des données, des ingénieurs data et des data scientists. Des métiers qui sont désormais stratégiques dans tous les secteurs et nécessitent des compétences bien précises.

Avec déjà un montant de 171 milliards en 2018, le marché du Big Data et de l’analytique pourrait atteindre 512 milliards en 2026 selon une étude réalisée par Valuates Reports. Un domaine plein de promesses pour des milliers d’ingénieurs informatiques ou informaticiens cherchant à diversifier leurs compétences.

 

Les principaux métiers de la data

L’ingénieur data :

Son rôle est de créer les infrastructures et les outils qui vont servir au traitement de la donnée. Très polyvalent, il intervient en amont de la chaîne des experts de la data.

Le data scientist :

Spécialisé en programmation et en analyse statistique, le data scientist interprète les données pour mieux prédire les tendances des consommateurs par exemple. Avec un salaire annuel de 50 000 € bruts, il est capable de réaliser des algorithmes de ciblage, d’élaborer des modèles prédictifs ou de rendre lisibles de résultats d’analyse…

Le data analyst :

Véritable explorateur au sein de l’écosystème de la donnée, la data analyst doit fouiller dans les données brutes issues des réseaux sociaux, des objets connectés et autres collectes via internet. Son rôle consiste à déterminer quelles informations sont susceptibles d’être une valeur ajoutée pour son entreprise. Il est fréquemment sous la direction d’un data scientist.

Délégué à la protection des données :

Avec les nouvelles règles du RGPD, le data protection officer est un poste clé pour veiller au respect de ces dernières lors de la collecte et l’exploitation des données. Avec un salaire avoisinant les 40 000 € bruts par an, il doit avoir une parfaite connaissance des outils employés.

Ingénieur en machine learning :

Lié à l’intelligence artificielle, le Machine Learning fréquemment utilisé par les entreprises tous secteurs confondus. Il développe des algorithmes pour favoriser l’apprentissage des machines à travers le Big Data. Il est à la fois un expert de la donnée et un développeur logiciels.