Le Citizen Data Scientist est un professionnel qui n’est pas spécialisé dans la science des données, mais possède suffisamment de compétences pour effectuer des analyses dans son domaine. Découvrez pourquoi cette polyvalence est devenue indispensable en entreprise !
Au cours des dernières années, le domaine de la science des données a connu une véritable transformation. L’époque où cette discipline était réservée aux Data Scientists professionnels est révolue.
Désormais, alors que les données deviennent de plus en plus omniprésentes dans tous les secteurs, c’est au tour des experts métier d’exploiter l’analyse pour puiser toute leur valeur et révéler leur potentiel. On les appelle les Citizen Data Scientists !
Qu’est-ce qu’un Citizen Data Scientist ?
Il s’agit d’un individu qui, sans être expert en informatique ou en statistiques, possède néanmoins des compétences suffisantes pour effectuer des analyses de données dans son domaine professionnel.
Apparu au cours de la dernière décennie, ce concept a été stimulé par la nécessité croissante d’impliquer un plus grand nombre d’acteurs dans le processus d’analyse de données. Et ce, au-delà des spécialistes en la matière.
Cependant, c’est surtout l’évolution rapide des technologies et la démocratisation des outils d’analyse de données en self-service qui ont joué un rôle clé dans la montée en puissance du Citizen Data Scientist.
Désormais, l’analyse est accessible à un public plus large, et ceci encourage son utilisation par des professionnels qui n’ont pas d’expertise technique approfondie, mais une réelle connaissance de leur domaine.
Grâce à cette nouvelle approche, ils peuvent interroger les données d’une manière réellement pertinente, en connaissance des spécificités liées à leur métier et leur secteur d’activité.
À la manière d’un Data Scientist expert, le citizen peut prédire les réactions des clients au marketing, identifier de nouvelles opportunités, optimiser la chaîne logique, analyser les risques financiers et développer de nouvelles stratégies.
Citizen Data Scientist vs Data Scientist : quelles différences ?
De manière générale, les Data Scientists experts et citizens font le même travail. Toutefois, on confie généralement au citizen des tâches moins complexes et des applications analytiques plus directes.
L’expert doit impérativement maîtriser Python, R, Julia et les autres langages de la Data Science, ainsi que les divers outils et technologies permettant de créer des algorithmes custom et des modèles analytiques complexes.
Il doit aussi maîtriser tous les aspects du processus de Data Science, de la découverte de données à la DataViz en passant par le nettoyage, ou encore la sélection et le déploiement de modèles.
De son côté, le citizen Data Scientist peut compenser ses lacunes grâce à l’IA et aux outils d’automatisation. Par exemple, AutoML simplifie le développement et le déploiement de modèles machine learning sans nécessiter de codage.
D’autres outils peuvent aussi être utilisés pour trouver et préparer des datasets pertinents et créer des visualisations de données.
D’un point de vue organisationnel, les experts Data Scientists sont souvent membres d’une équipe plus large de science des données aux côtés de Data Analysts, Data Engineers et autres spécialistes.
De leur côté, les citizen Data Scientists travaillent plus souvent indépendamment pour subvenir aux besoins de l’entreprise. Ils ne font pas forcément partie d’une équipe dédiée.
Malgré l’essor des outils d’automatisation, le Data Scientist professionnel n’est pas près de disparaître. Le Citizen Data Scientist ne remplace pas ce métier, mais vient le compléter en étendant les capacités d’analyse à des individus dans des domaines variés.
Ceci inclut le marketing, la finance, ou encore la santé et bien d’autres. Alors que le Data Scientist excelle dans la manipulation complexe des données, le Citizen Data Scientist apporte une compréhension métier approfondie.
C’est ce qui crée un partenariat synergique entre ces deux professionnels, permettant enfin une exploitation optimale des données.
Quelles sont les compétences nécessaires ?
Afin de devenir Citizen Data Scientist, il est impératif d’apprendre à manipuler les données de façon autonome et intelligente. Ceci requiert diverses compétences.
Les langages de programmation comme Python et R, avec leurs bibliothèques spécialisées, constituent une base essentielle. Ils offrent la flexibilité et la puissance requises pour traiter et analyser des ensembles de données complexes.
Même s’il n’a pas besoin d’être statisticien professionnel, le Citizen Data Scientist doit aussi avoir une compréhension solide des concepts statistiques de base. Cela inclut la capacité à interpréter des données, identifier des tendances, et prendre des décisions basées sur des résultats analytiques.
Cette compétence permet au CDS d’aller au-delà de la simple manipulation de données, pour en extraire des informations significatives.
En outre, le professionnel doit être capable de formuler des questions pertinentes en fonction des besoins de son domaine d’activité. Cela requiert une compréhension des objectifs métier et la capacité de traduire ces objectifs en requêtes analytiques.
Par la suite, il doit être capable d’interpréter les résultats obtenus en les contextualisant de manière à fournir des informations exploitables pour la prise de décision.
En parallèle, les plateformes de de visualisation telles que Power BI ou Tableau permettent de communiquer efficacement les résultats des analyses. Ces logiciels permettent de créer facilement des graphiques et des diagrammes grâce à des templates et une interface intuitive.
Quel est l’intérêt pour une entreprise ?
Au sein d’une organisation, l’intégration de Citizen Data Scientists offre une multitude d’avantages et redéfinit la manière dont les organisations abordent et utilisent leurs données.
En tirant parti de ses compétences analytiques, il devient possible de prendre des décisions plus éclairées et basées sur les données. La combinaison avec sa connaissance métier conduit à des insights plus approfondis, et permet une meilleure compréhension des défis et des opportunités.
C’est aussi une réduction de la dépendance aux experts en Data Science, puisqu’un plus grand nombre d’individus peut participer à l’analyse. Cela améliore la flexibilité et l’agilité organisationnelle en permettant une réaction plus rapide aux demandes analytiques.
Dans un contexte de pénurie des Data Scientists à l’échelle mondiale, il s’agit d’un véritable précieux renfort. D’autant que ces experts coûtent cher : le salaire annuel moyen s’élève à 145 000$ aux États-Unis, et 60 000€ en France.
La présence des Citizen Data Scientists favorise également l’innovation au sein de l’entreprise, en encourageant la créativité dans l’exploration et l’interprétation des données.
Ils contribuent à générer de nouvelles idées et à identifier des opportunités innovantes. Ceci renforce la compétitivité de l’organisation sur le marché.
De nombreux défis restent à relever
Malgré les avantages énumérés au fil de ce dossier, le rôle de Citizen Data Scientist présente aussi des défis et des préoccupations. En tenir compte est essentiel pour garantir leur intégration réussie dans l’entreprise.
Sans surprise, sa principale limite réside dans la restriction de ses compétences techniques par rapport à un Data Scientist professionnel. Bien qu’il puisse effectuer des analyses de données basiques, sa compréhension des techniques avancées, du nettoyage ou de la modélisation statistique peut être moindre.
Afin de rester efficace tout en tenant compte de ce plafond, il est important de définir clairement le champ d’action du CDS pour éviter les erreurs d’interprétation ou de prise de décision.
Par ailleurs, la qualité des analyses dépend directement de la qualité des données utilisées. Le Citizen Data Scientist doit en être conscient, et prendre des mesures pour garantir leur intégrité.
Il doit bien choisir ses sources de données, savoir détecter et corriger les erreurs, et pouvoir valider les résultats obtenus de manière autonome. En cas de traitement de données sensibles, il doit aussi être formé sur les protocoles de sécurité et respecter les normes de confidentialité telles que le RGPD.
Comment devenir Citizen Data Scientist ? Les meilleurs conseils
Le rôle de Citizen Data Scientist est accessible à tout un chacun au sein d’une organisation, mais il est préférable d’avoir de l’expérience dans le domaine où l’analyse de données sera exploitée.
Une bonne familiarisation avec la Data Science, le Machine Learning, le Data Mining, ou la modélisation prédictive et l’analyse statistique est aussi d’un précieux secours.
Le meilleur moyen d’obtenir ces compétences est de choisir un bootcamp comme ceux proposés par DataScientest. En complément, il existe aussi de nombreux tutoriels sur YouTube, et des datasets ouverts à explorer.
Les sites comme Kaggle organisent aussi des compétitions pour vous aider à améliorer vos compétences en Data Science. Toutes ces ressources peuvent vous permettre de progresser rapidement.
Conclusion : le Citizen Data Scientist, un professionnel polyvalent adapté aux enjeux modernes
En combinant l’expertise métier avec des compétences analytiques, le Citizen Data Scientist représente une passerelle entre le domaine d’activité de son entreprise et le pouvoir de la science des données.
Les organisations de tous les secteurs reconnaissent de plus en plus la valeur de cette approche collaborative et inclusive de l’analyse de données, et les individus sont fortement encouragés à explorer et investir dans le développement de ces compétences.
Elle ouvre la voie à une utilisation plus étendue et stratégique de l’information, afin de stimuler l’innovation et de favoriser le succès dans un monde où les données prolifèrent de plus en plus…
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