Administrateur de Systèmes d’Information (AdminSys) : tout savoir sur ce métier

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Autrefois responsable de la gestion et de l’optimisation des systèmes informatiques, l’administrateur de systèmes d’information (SI) est devenu un acteur clé de l’intégration de la Data Science et de l’analyse de données au sein des entreprises. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ce métier et son évolution à l’ère du Big Data !

Par le passé, la responsabilité principale de l’administrateur SI était de veiller au bon fonctionnement des infrastructures informatiques, à la gestion des bases de données et à la cybersécurité.

Il était chargé de maintenir l’intégrité et la disponibilité des systèmes, notamment par la surveillance de l’infrastructure et la résolution des problèmes techniques. Son travail impliquait aussi l’application des mises à jour et correctifs.

Toutefois, avec l’explosion du volume de données, les entreprises ont réalisé l’importance stratégique d’exploiter ces ressources pour prendre des décisions éclairées.

Peu à peu, le rôle de l’administrateur de systèmes d’information s’est donc élargi pour répondre aux défis et saisir les opportunités offertes par la Data Science.

Comment le rôle d’administrateur SI a-t-il évolué ?

Aujourd’hui, ce professionnel doit aussi comprendre les besoins des utilisateurs en matière de data et d’analyse. Il doit être capable de collecter, de stocker et de gérer les données de façon efficace et sécurisée, tout en les rendant accessibles aux Data Scientists.

En collaborant avec les équipes, il doit comprendre leurs besoins et assurer la mise à disposition des ressources informatiques requises pour mener à bien les projets. Identifier les outils et plateformes appropriés et superviser l’infrastructure font partie de son quotidien.

Il joue également un rôle clé dans la définition des normes et des politiques de gestion de données au sein de l’organisation. Sa responsabilité est notamment de s’assurer que les données sont de qualité, fiables et conformes aux réglementations en vigueur.

Dans certains cas, il peut aussi être chargé de la mise en place de solutions de gestions de données comme les Data Warehouses, les systèmes de gestion de contenu (CMS) ou les outils de gouvernance.

L'importance de la Data Science dans les systèmes d'information

Pour les organisations modernes, la Data Science est devenue un domaine clé. Elle offre un puissant moyen d’exploiter les données, afin d’obtenir des informations précieuses et de prendre les meilleures décisions stratégiques.

Beaucoup d’entreprises modernes collectent et génèrent des données en quantité massive. Ces informations proviennent d’une multitude de sources diverses comme les transactions commerciales, les interactions clients sur le web, les réseaux sociaux, ou encore les capteurs et appareils connectés.

Grâce à la Data Science, ces données brutes peuvent être converties en informations exploitables. Ainsi, l’intégration de cette science aux systèmes d’information offre plusieurs avantages majeurs.

une illustration du secteur de la data science

Cela permet tout d’abord aux décideurs de se baser sur des faits, et non sur l’intuition ou l’expérience comme c’était jadis le cas.

Des modèles prédictifs, des analyses approfondies permettent de cerner les tendances, de comprendre les comportements des clients et de déceler les schémas cachés et les relations causales.

C’est aussi une très bonne façon d’optimiser les processus métiers. L’analyse aide à identifier les inefficacités, les goulots d’étranglement et les opportunités d’amélioration dans les opérations quotidiennes.

Par exemple, il est possible d’optimiser les chaînes d’approvisionnement, de prévoir la demande, d’optimiser les stockages ou d’automatiser les processus répétitifs et de réduire les coûts opérationnels.

En explorant les données, il est aussi possible d’identifier de nouvelles opportunités commerciales. Une entreprise peut découvrir de nouveaux segments de marché, de nouvelles tendances émergentes. C’est donc un véritable stimulateur d’innovation pour le développement de nouveaux produits et services.

Enfin, la Data Science est l’un des moteurs de la transformation numérique des entreprises. L’exploitation des données, de l’Intelligence artificielle ou du Machine Learning permettent l’automatisation, l’amélioration de l’expérience client et le développement de nouveaux modèles commerciaux.

Une organisation saisissant cette opportunité peut donc rester compétitive dans un monde en perpétuelle évolution. Toutefois, ceci exige des compétences, des ressources et des infrastructures. Et c’est là que l’administrateur SI occupe une place cruciale.

Une double expertise indispensable

Pour accomplir cette mission efficacement, un professionnel doit développer certaines compétences clés en plus de son expertise traditionnelle en gestion de systèmes d’information.Il doit impérativement acquérir une compréhension approfondie des concepts et techniques de Data Science. Une solide maîtrise des mathématiques est requise, au même titre que les principes fondamentaux des statistiques comme la probabilité, les distributions ou les tests d’hypothèses et de régression.

C’est ce qui permettra à l’administrateur SI de comprendre les modèles et les analyses statistiques utilisés dans la Data Science. Une connaissance qu’il pourra appliquer lui-même, ou utiliser pour collaborer avec les experts.

Les aptitudes en programmation sont aussi indispensables, notamment en ce qui concerne les langages comme Python, R et SQL très utilisés pour l’analyse de données ou la construction de modèles prédictifs.

De même, les techniques de Data Mining, de Machine Learning et d’analyse prédictive doivent être connues sur le bout des doigts. Ceci inclut les algorithmes couramment utilisés comme les réseaux de neurones, les arbres de décision ou les méthodes d’ensembles.

Un administrateur moderne doit aussi connaître les outils et plateformes de Data Science populaires comme TensorFlow, Scikit-learn ou encore Spark.

Les compétences en gestion de projet ou de ressources sont également un précieux atout. Elles permettent de prendre en charge les tâches de gestion et d’organisation de science des données : coordination des parties prenantes, établissement des priorités, allocation des ressources, suivi des progrès…

Au-delà des aptitudes techniques, les compétences personnelles en communication et collaboration sont aussi essentielles. Pour cause, l’administrateur SI travaille aujourd’hui main dans la main avec les Data Scientists.

La collaboration entre administrateur SI et Data Scientist

Si les scientifiques des données ont une maîtrise approfondie en analyse de données et manient les techniques de modélisation, les administrateurs de systèmes d’information ont quant à eux une connaissance avancée des SI et des besoins des utilisateurs.

C’est la combinaison de ces deux domaines d’expertise qui permet de maximiser l’impact de la Data Science au sein des organisations.

Ensemble, ces professionnels peuvent comprendre les demandes en termes de données et d’analyses. L’administrateur peut aussi faire office d’intermédiaire entre les Data Scientists et les équipes métiers, en recueillant leurs exigences et en identifiant les sources d’informations pertinentes.

À partir de cette base, les Data Scientists peuvent accéder aux données requises et développer les modèles prédictifs adaptés. En outre, l’administrateur peut faciliter la préparation et la gestion des données.

Il peut se charger de collecter, nettoyer, transformer et stocker les données dans des formats adaptés à l’analyse. Son rôle peut impliquer la mise en place des systèmes d’entreposage ou des bases de données spécifiques les plus adaptés au projet.

Pour que les scientifiques puissent mener à bien leurs missions, il doit aussi s’assurer que l’infrastructure et les ressources telles que la puissance de calcul soient disponibles.

Au-delà de la phase de préparation des données, la collaboration peut s’étendre tout au long du processus d’analyse et d’interprétation. En effet, l’administrateur peut aider à valider les résultats, évaluer leur pertinence pour les décisions métier à communiquer les insights à toutes les parties prenantes.

Face aux difficultés techniques, ces deux professionnels peuvent aussi unir leurs forces pour identifier et résoudre les problèmes de qualité des données, de performances de modèles ou de mise à l’échelle des analyses.

Conclusion : la formation à la Data Science, un impératif pour l’administrateur SI moderne

En aidant les organisations à tirer parti du potentiel des données pour rester compétitives, l’administrateur de SI joue un rôle plus essentiel que jamais dans l’ère de la Data Science.

Sa collaboration avec les Data Scientists et équipes métier permet d’aider à exploiter le plein potentiel des données en vue de créer de la valeur et d’obtenir un avantage concurrentiel.

En collaborant avec les Data Scientists et les équipes métier, l’administrateur de SI peut aider à exploiter le plein potentiel des données pour créer de la valeur et obtenir un avantage concurrentiel.

À l’inverse, ce professionnel peut tirer profit de l’analyse des données pour l’administration des systèmes. Il peut identifier les problèmes de performances d’infrastructures, détecter et résoudre les incidents, prévoir les besoins en ressources ou améliorer la sécurité.

Pour toutes ces raisons, une expertise en Data Science est aujourd’hui indispensable pour l’administrateur de systèmes d’information. Afin de l’acquérir, vous pouvez choisir les formations DataScientest.

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Vous savez tout sur le métier d’administrateur de systèmes d’information, et sur son rôle majeur dans la Data Science. Pour plus d’informations, consultez notre dossier complet sur le Data Scientist ou notre dossier d’introduction aux différentes techniques d’analyse.

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