Innovations et Technologies

Data Analytics : 6 tendances à suivre pour 2020

9 septembre 2019

Nous sommes bien conscients qu’aujourd’hui la data et l’analytics sont précieux  Les méga-données à elles seules sont devenues un aliment de base moderne pour presque toutes les industries, de la vente au détail à la fabrication.

L’International Data Corporation prédit même que si notre univers numérique (ou le contenu total de nos données) était représenté par des tablettes, il s’élèverait jusqu’à six fois au-dessus de la Lune d’ici 2020. Cela équivaut à 44 zettaoctets de données, ou 44 trillions de gigaoctets. Alors face à ce constat, à quoi ressemblera notre avenir numérique ? Comment allons-nous gérer toutes ces informations ? Quelles sont les nouvelles compétences que les analystes doivent développer ?

Easy Partner vous livre les 6 tendances à préparer d’ici 2020.

La spécialisation des métiers

Pendant longtemps, le rôle d’analyste de données était universel. Seulement aujourd’hui, les entreprise commencent à rechercher des professionnels qui possèdent une expérience spécifique dans un secteur.

Dans les prochaines années le « Data Analyst » devra connaître explicitement le type de données auquel il aura affaire en fonction de son secteur. A noter qu’il sera important de construire un CV solide en travaillant avec des entreprises et des équipes correspondant à une spécialisation. Notre premier conseil : choisissez-en une !

Le Machine Learning est un must

D’ici 2020, plus de 40% des tâches liées à la « Data Science » seront automatisées. Le Machine Learning est un facteur important de cette automatisation. Et ce n’est pas pour rien, car les puissants outils du Machine Learning peuvent aider à extraire des informations qui seraient autrement difficiles à trouver, même par des analystes qualifiés.

L’analyse quantitative, l’analyse expérimentale, les outils d’automatisation sont autant des compétences que les analystes de données modernes devraient chercher à perfectionner.

La montée de la réglementation

Le RGPD a contribué à stimuler la demande en matière de gouvernance des données. Cela est arrivé si vite que de nombreuses entreprises se sont précipitées pour s’y conformer. Mais ce n’est pas la seule réglementation ou directive qui fait des vagues.

Plus récemment, la « California Consumer Privacy Act » a vu le jour et entrera en vigueur en 2020. Toutes ces réglementations ont un impact monumental sur le traitement des données, le profilage du consommateur et la sécurité des données.

Les entreprises sont soumises à une pression intense pour se conformer à ces nouvelles exigences. Dans ce cadre les scientifiques et les analystes des données qui maîtrisent ces réglementations vont pouvoir aider les organisations dans leurs prises de décisions.

Restez à la pointe !

Certes, ce n’est pas une mince affaire de rester au courant de tout ce qui touche à la technologie. Les solutions et les outils évoluent à un rythme dérisoire, de nouvelles opportunités se présentent toujours et diverses tendances se dessinent année après année. Mais peu importe la difficulté, les analystes de données doivent continuer à rester à la pointe de cette croissance. Un bon analyste peut se spécialiser mais ne place jamais tout son stock dans une technologie, une plate-forme ou un ensemble d’outils.

Avec les bases de données, par exemple, les choix peuvent inclure NoSQL, HBase et MongoDB mais ses priorités probables peuvent changer avec le temps. Le traitement des données est une autre compétence essentielle pour rester pertinent dans le domaine de l’analyse.

Les professionnels adeptes de cette compétence seront désirés par les entreprises, les particuliers et les administrations. Pour les frameworks et les langages, il y a SAS, Python, R, Apache Hadoop et beaucoup d’autres. Les outils populaires, en revanche, sont Power BI, ETL, IBM Db2 et Teradata.

Il appartient aux analystes de se tenir au courant de toutes les solutions disponibles.

Data Science et Software Engineering

Les « Scientifiques de données » et les « Ingénieurs logiciels » sont deux métiers différents. Mais ces deux professionnels devront se rapprocher davantage dans les années à venir pour s’élever vers de nouveaux sommets. Les analystes auront par exemple besoin d’évaluer la charge sur un serveur, en résumé la compréhension du matériel et de l’infrastructure seront indispensables. À mesure que la technologie devient plus performante, la nécessité de comprendre le matériel sous-jacent est également devenue plus importante.

Une expérience en « Business Intelligence » est un must

L’analyste de données actuel n’est pas enfermé dans une tour et séparé du reste de l’organisation. En fait, c’est presque toujours le contraire, les scientifiques interagissant directement avec les équipes et les décideurs.

Cela signifie que les professionnels de l’analyse des données doivent être capables de communiquer efficacement avec des professionnels non techniques sur des sujets complexes. La communication s’avère être une compétence essentielle. Mais ce n’est pas la seule compétence nécessaire pour prospérer. Les analystes performants de demain devront également disposer de bases solides en matière de veille stratégique et des compétences en programmation.

Vous-êtes prêt à relever le défit ? Alors n’attendez plus pour postuler, un job de Data Analyst vous attend sûrement ici.

Source : https://www.smartdatacollective.com/6-data-and-analytics-trends-to-prepare-for-in-2020/

L'auteur Laura Peignard

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Laura Peignard
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