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Hadrien Diesbecq Le 19 juillet 2022

Citizen data scientist : le nouveau métier en vogue grâce aux outils no-code

Dans cet article, nous vous proposons de revenir sur le phénomène de montée en puissance des Citizen Data Scientists.

Qui sont les Citizen Data Scientists ?

Imaginons que vous vouliez analyser vos données pour optimiser vos ventes.

Qui allez-vous privilégier ? Un expert data-scientist ou un expert marketing ?

En première lecture, la réponse naturelle semble être le data scientist. Il a en effet toutes les compétences techniques pour, par exemple, analyser les données de vos prospects et vous guider à travers le tunnel de conversion qui vous permettra de les transformer en clients.

Mais attendez, est-il possible de faire mieux ?

Votre data scientist est-il capable de vous fournir des idées pertinentes de contenu pour votre site web et l’animation de vos réseaux sociaux ? Sait-il qui sont vos personnages ? Ou quelles données sont les plus pertinentes pour vos commerciaux ? Finalement, un expert marketing est lui aussi indispensable.

Oui, il est donc possible de faire mieux !

Et si vous aviez toutes ces compétences en une seule personne ? Vous l’aurez deviné, il s’agit du “Citizen Data Scientist”. Il est capable de réaliser des analyses de données sophistiquées, mais ses fonctions vont bien au-delà des simples analyses statistiques.

Le citizen data scientist utilise l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning pour développer des modèles, mais ils ne sont pas nécessairement des experts en data science. Aujourd’hui, les citizens data scientist sont complémentaires des experts en data.

Ils ne les remplacent pas et n’ont pas les mêmes compétences techniques, mais ils apportent des expériences et compétences complémentaires grâce à leur connaissance précise du métier de l’entreprise. Il/elle travaille donc en étroite collaboration avec l’IT et les métiers. Cette position centrale, ainsi que sa capacité à comprendre et à valoriser les datas, lui donne une vision unique des enjeux de l’entreprise.

Émergence de nouveaux insights, amélioration du time-to-market et de la précision des prévisions, toutes ces analyses doivent s’appuyer sur des données. Encore faut-il qu’elles existent et soient de bonne qualité ! Le citizen data scientist anticipe également les données qui seront nécessaires à l’analyse, ce qui lui permet de donner un cahier des charges précis aux data scientists.

L’apport du citizen data scientist est donc déterminant pour prendre des décisions métier éclairées par des données pertinentes et fiables.
C’est pourquoi les citizen data scientists sont aujourd’hui aussi recherchés !

Citizen DS No code 01

Citizen data scientist = Business + outils No-code

Pourquoi la population des citoyens scientifiques des données est-elle en augmentation ?

Le fait de disposer d’un grand nombre de citizen data scientists est une opportunité pour une meilleure performance analytique car les business insights conduisent toujours à une exploration plus importante. La raison de leur croissance est la suivante :

La démocratisation de l’utilisation des données amène les experts métier à s’appuyer sur des experts en données pour gérer toutes les opérations liées aux données. Cependant, les experts en données (ou data scientists) constituent une ressource humaine limitée. Ainsi, afin d’être indépendant des data scientists pour les opérations simples ou intermédiaires sur les données, il convient de créer un canal permettant de transférer les connaissances sur les données aux experts métier.

Les outils de données no-code sont la clé de ce canal. Les data scientists citoyens sont le meilleur choix pour travailler avec ces outils, car ils ont une connaissance complète de l’entreprise et n’ont pas besoin de compétences techniques informatiques pour utiliser ces outils.

Les outils Low-Code et No-Code se développent et sont intégrés dans les entreprises. À l’avenir, ces plates-formes continueront à se développer en offrant des fonctionnalités accrues et une meilleure compréhension des données, sans qu’il soit nécessaire d’avoir une spécialisation technique dans une plate-forme à service complet.

La capacité de prévoir les demandes du marché grâce à l’intelligence artificielle (IA) et aux technologies d’apprentissage automatique (MA) est une autre raison de l’augmentation de la population des citoyens scientifiques. Les technologies d’IA et de ML peuvent exporter des rapports préconstruits basés sur les informations les plus pertinentes.

L’avenir est à l’automatisation de l’analyse. La relation entre la génération de logiciels conviviaux et l’évolution des scientifiques de données citoyens vers les utilisateurs principaux crée une demande de recrutement basée sur les connaissances de l’utilisateur.

Gartner prévoit que les entreprises qui mettent en place des initiatives de Citizen Data Scientist seront plus performantes que celles qui n’adoptent pas cette approche et qu’elles seront plus compétitives et mieux préparées, en augmentant leur productivité et en optimisant leurs ressources.

 

Qui est le citoyen data scientist idéal ?

Le candidat idéal peut être un membre de l’équipe qui utilise des données pour faire son travail et il est assez bon avec les outils et désireux de les utiliser davantage. Ce sont les caractéristiques qu’il possède.
– Il connaît l’entreprise et, grâce à ses capacités d’analyse, il va toujours plus loin en approfondissant ses connaissances.
– Il veut faire de son mieux sur ce que la technologie a apporté au marché.
– Il agit comme un modérateur entre l’informatique, les scientifiques des données et les analystes.
– C’est un PUISSANT UTILISATEUR d’outils de veille stratégique et de compétences analytiques techniques qui a soif d’apprendre.

Vous avez peut-être remarqué qu’il y a déjà des citoyens data scientists dans votre entreprise, travaillant à différents postes. Certains sont fatigués de regarder les mêmes vieux rapports et veulent trouver de nouvelles façons d’aborder leurs tâches en apprenant la science moderne et en utilisant de nouveaux outils. Vous devez créer un environnement où les citoyens scientifiques des données peuvent s’épanouir et influencer les autres pour accroître la maturité analytique de l’organisation.

 

Les utilisateurs d’YZR sont pour la plupart des citoyens spécialistes des données !

La condition préalable à tout type d’analyse est un ensemble de données propres et claires. La normalisation des données est un processus inévitable pour chaque entreprise dans lequel les experts tentent de qualifier leurs données en supprimant les fautes d’orthographe, les abréviations, etc. et en les catégorisant. Dans la plupart des entreprises, le processus est effectué soit manuellement, ce qui prend du temps, soit par des experts, ce qui est coûteux. La normalisation manuelle des données ne permettra jamais d’obtenir un ensemble de données propre. C’est là qu’intervient YZR. YZR, en tant qu’outil sans code, offre aux entreprises la possibilité de normaliser leurs données sans aucune compétence technique, en peu de temps et à un coût raisonnable. Les utilisateurs d’YZR sont pour la plupart des citoyens spécialistes des données pour qui la qualité et le temps passent avant tout. Ils utilisent YZR pour fournir un jeu de données propre et applicable basé sur leurs connaissances professionnelles.

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