Data Science : le domaine le plus sexy de l’informatique
La Harvard Business Review a qualifié la Data Science comme « le travail le plus sexy du XXIe siècle ». Début 2018, TMC a ouvert une nouvelle cellule de Data Science dans son siège d’Eindhoven. Actuellement, une vingtaine d’Employeneurs ont rejoint la nouvelle cellule. Nous avons demandé au chef de la cellule de Data Science, Bram Thelen, et à l’Employeneur de Data Science Ignacio Vazquez de nous en dire plus.
La Data Science et son formidable potentiel
« Les données sont l’un des principaux moteurs de l’innovation aujourd’hui », déclare Bram Thelen, responsable de la cellule de Data Science de TMC. « Des concepts tels que l’intelligence artificielle, le Big Data et la fabrication intelligente représentent de nouvelles disciplines au potentiel énorme et qui dépendent toutes des données. Elles jouent un grand rôle dans la construction de notre avenir. » De nombreuses entreprises souhaitent développer leurs compétences et les connaissances nécessaires pour analyser leurs flux de données, explique Thelen, mais elles ne savent souvent pas par où commencer. « Nos Employeneurs aident ces entreprises à prendre des mesures concrètes pour atteindre ces objectifs. »
L’un de ces Employeneurs est Ignacio Vazquez. L'ingénieur d'origine mexicaine est l’un des premiers à avoir rejoint la cellule de Data Science. Lors de son premier projet de Data Science, il a travaillé avec un groupe d'ingénierie avancée chez DAF qui s'est intéressé au futur design des camions. Ignacio avait pour tâche de trouver et de combiner les données qui donneraient les meilleurs scénarios. « Dans les grandes entreprises, les données sont dispersées », déclare Ignacio. «J’ai donc dû intégrer les renseignements sur les ventes du service marketing aux données de développement de produits concernant le contenu technologique des camions. »
« Elles jouent un grand rôle dans la construction de notre avenir. »
Après avoir visualisé ces données sur un graphique, Ignacio a fourni au groupe d’ingénierie les outils nécessaires pour simplifier les scénarios futurs en fonction des différents choix technologiques. « Les ingénieurs pouvaient jouer avec mon graphique. Ils pouvaient modifier les données de vente ou les paramètres technologiques et voir les résultats de manière graphique. Le travail du scientifique de données consiste à donner aux intervenants le moyen d’avoir la meilleure visibilité possible sur les données disponibles. »
La cellule de science des données de TMC a aidé Ignacio à passer du statut d’ingénieur purement mécatronique à celui de véritable spécialiste de la science des données. Le fait de compter dans la nouvelle cellule sur d'autres Employeneurs faisant également leurs débuts dans le domaine de la Data Science fut d'une grande aide, raconte-il. « Lorsque vous découvrez un domaine totalement nouveau, tel que celui de la Data Science, vous ne savez pas si vous êtes assez intelligent pour comprendre les problèmes. Lorsque j'ai parlé aux autres Employeneurs, j'ai réalisé que tout le monde partageait cette même inquiétude. C’est ce qui m’a donné l’assurance que je n’étais pas le seul à essayer de répondre à ces questions. »
Embaucher ou devenir un scientifique de données
En coopération avec KIVI, Ignacio a récemment organisé et animé une session pizza à TMC, au cours de laquelle deux experts ont présenté leur expérience pratique en tant que scientifiques de données devant un groupe d'ingénieurs et de gestionnaires du secteur des hautes technologies. La réponse a été des plus enthousiastes, mais Ignacio met également en garde contre des attentes trop élevées en matière de Data Science. « Ma collègue a parlé de son expérience en tant que scientifique de données dans une entreprise en développement. Selon ses extrapolations, l’entreprise pensait qu'elle allait suivre tous ces modèles prédictifs de données et qu’ainsi ses ventes allaient monter en flèche. Mais ce n’est pas si facile. Tout d'abord, vous avez besoin d'une infrastructure de données appropriée, constituée de nombreux codes et de moyens efficaces pour transférer les données. Pour offrir des solutions d’entreprise grâce aux données, il faut du temps et ces solutions prennent beaucoup plus de temps si vous ne disposez pas encore de cette infrastructure. »
Quand une entreprise devrait-elle songer à embaucher un scientifique de données ? Selon Ignacio, c’est lorsque l’entreprise utilise un grand volume de données et affronte des défis commerciaux auxquels il est possible de répondre à l’aide des données. « Si vous commencez à jouer avec les données, mais que vous ne savez pas ce que vous voulez trouver, alors rien n’en sortira. Mais si l’entreprise veut apprendre à trouver des solutions grâces aux données, dans ce cas, un scientifique de données peut vraiment l’aider. »
"Vous devez rester constamment informé car ce qui est nouveau aujourd'hui sera obsolète demain. »
Devenir un scientifique de données nécessite des compétences élaborées. Vous devez être capable d’écrire du code, de comprendre les statistiques et d’avoir une connaissance suffisante du domaine dans lequel vous travaillez. En plus de cela, vous devez être capable de communiquer avec différents départements pour obtenir les bonnes données et expliquez vos modèles de données aux personnes avec lesquelles vous travaillez.
Selon Bram Thelen, la qualité la plus importante qu’un scientifique de données doit avoir est la curiosité. « Vous devez être capable de proposer des idées et des concepts surprenants pour relier différents ensembles de données. Vous devez également être ouvert à ce que font les autres et à l’amélioration. Et comme ce domaine est encore en développement, vous devez rester constamment informé, car ce qui est nouveau aujourd'hui sera obsolète demain. »