Dans le monde numérique hautement concurrentiel d’aujourd’hui, les entreprises doivent être axées sur les données pour gagner. Les données sont devenues le carburant qui permet aux entreprises de prendre des décisions commerciales précises à la vitesse de l’éclair. Les entreprises axées sur les données sont non seulement en mesure de fournir une expérience client meilleure et plus ciblée, mais peuvent également comprendre et agir sur de nouvelles opportunités ou menaces avant la concurrence. Il n’est donc pas surprenant que de nombreux PDG d’entreprises aient approuvé des projets de transformation numérique importants et coûteux dans le but de transformer leurs entreprises traditionnelles en une merveille axée sur les données.
Pourtant, devenir axé sur les données nécessite plus qu’une volonté d’adopter et d’intégrer de nouvelles technologies d’analyse comme l’apprentissage automatique (ML). Un rapport de Gartner a noté que « malgré des investissements massifs dans les initiatives de données et d’analyse », près de la moitié de toutes les organisations interrogées ont exprimé « des difficultés à les mettre en production ». Le fait est que, pour être véritablement axées sur les données, les données doivent être au cœur même de l’entreprise. Cela nécessite non seulement des processus et une culture centrés sur les données, mais une réelle compréhension des équipes chargées de tirer le meilleur parti de ces données au sein de l’entreprise.
Ingénieur de données vs scientifique de données
Une idée fausse courante parmi les chefs d’entreprise est que leurs ambitions axées sur les données seront réalisées en embauchant des data scientists. Les scientifiques des données sont, bien sûr, un élément crucial d’une entreprise axée sur les données. Leur capacité à découvrir des modèles de données intéressants et inhabituels, et à développer des modèles prédictifs et analytiques, aide à découvrir de nouvelles solutions qui peuvent conduire à des résultats positifs tels que la réduction des coûts. Cependant, les scientifiques des données ne sont pas uniquement motivés par des objectifs commerciaux. Au lieu de cela, ils sont motivés par l’expérimentation. S’il n’est pas géré de manière appropriée, cela peut entraver les projets de données, car les scientifiques des données recherchent des solutions que l’entreprise peut ne pas vouloir mettre en œuvre.
Les ingénieurs de données, quant à eux, sont chargés de traduire les informations sur les données en exigences techniques et de données pour répondre directement aux objectifs commerciaux. Contrairement aux scientifiques des données, les ingénieurs des données sont fermement concentrés sur la conduite de la stratégie globale des données d’une entreprise. Cela peut inclure l’assistance à la performance des projets d’analyse, l’autorisation des données pour différents publics et la garantie de la gouvernance des données pour la conformité à la réglementation.
En fin de compte, les ingénieurs de données sont chargés de s’assurer que les «bonnes» données sont fournies pour la bonne tâche avec le niveau de qualité et à la vitesse attendus au sein d’une organisation axée sur les données. Les grandes entreprises doivent apprendre à utiliser simultanément des scientifiques et des ingénieurs de données sur le même projet de données. Ce n’est qu’alors qu’ils réussiront. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ce duo, il est important que les entreprises reconnaissent les obstacles communs auxquels les ingénieurs de données sont confrontés dans l’environnement commercial.
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Obstacles auxquels sont confrontés les ingénieurs de données
Les ingénieurs de données sont confrontés chaque jour à un défi unique : un rôle indéfini. En partie développeur, en partie scientifique des données et en partie analyste, les ingénieurs de données jouent un rôle crucial en permettant aux organisations de tirer parti des données plus rapidement et à grande échelle. Pourtant, ce méli-mélo de capacités peut dérouter les chefs d’entreprise et conduire à l’attribution de tâches mieux adaptées à un data scientist.
De plus, dans le monde numérique d’aujourd’hui, de nouvelles technologies, logiciels et méthodes d’application sont continuellement développés par des communautés extérieures au monde des affaires. Se tenir au courant des nouveautés et comprendre comment elles peuvent être utilisées pour atteindre les objectifs commerciaux est une partie cruciale du travail d’un ingénieur de données. Cependant, étant donné les confidences traditionnelles des entreprises, les ingénieurs de données peuvent souvent se retrouver enfermés dans une solution qui limite l’agilité – et donc, le succès.
Un manque d’intégrité des données peut également être un obstacle majeur pour les ingénieurs de données. Le succès basé sur les données n’est possible que lorsque des données fiables, et donc des informations, peuvent être fournies rapidement à l’entreprise. Cependant, selon le Harvard Business Review, 47 % des enregistrements de données sont créés avec des défauts et des erreurs qui ont un impact sur le travail.
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Au Royaume-Uni, une enquête commandée par Talend a mis en évidence un sérieux fossé entre les travailleurs des données opérationnelles et les cadres supérieurs de l’informatique concernant l’intégrité des données. Alors que près de la moitié (45 %) des cadres supérieurs des TI étaient convaincus que les actifs de données de leur organisation étaient exacts, complets et à jour ; seuls 19 % des spécialistes travaillant quotidiennement avec les données ont estimé que c’était le cas.
Dans une entreprise axée sur les données, les informations doivent être exploitées par les départements et les équipes de l’entreprise. Pour garantir le succès, ces informations doivent être fournies dans un format qui peut être consommé sans inexactitudes, incohérences ou défauts humains. Pour fournir des informations fiables, les données doivent également être fiables. Heureusement, les ingénieurs de données possèdent la stratégie de données de bout en bout et sont bien placés pour aider les scientifiques et les analystes de données à capturer la lignée des données, à opérationnaliser les modèles de données et les ensembles de données et à fournir des données fiables dans toute l’entreprise. Cependant, les ingénieurs de données doivent disposer des ressources et des outils appropriés pour répondre avec succès à cette exigence quotidienne cruciale.
Préparer les ingénieurs de données à sauver la situation
Heureusement, de nouveaux outils sont apparus ces dernières années pour alléger la pression sur les ingénieurs de données. Ces solutions peuvent aider à la collecte, à la gestion et à l’intégration des données afin de consacrer plus de temps à l’analyse des données et à l’orientation de la stratégie de données. Par exemple, pour fournir des données fiables à la vitesse dont les entreprises ont besoin, les ingénieurs de données s’appuient sur des solutions modernes d’intégration et d’intégrité des données. Cela permet d’automatiser la création de pipelines de données, de réduire la complexité de l’intégration, de garantir la conformité aux exigences de sécurité et de confidentialité et de permettre à l’entreprise de s’adapter facilement aux changements techniques et commerciaux.
Les ingénieurs de données sont devenus une ressource extrêmement précieuse pour les entreprises. Ils jouent un rôle stratégique clé en aidant les chefs d’entreprise à exploiter des informations précieuses sur les données pour atteindre des objectifs commerciaux critiques. La capacité de comprendre et de naviguer dans les données est rare au sein de l’entreprise et peut aider à propulser une entreprise traditionnelle dans une entreprise florissante axée sur les données. Pourtant, pour ce faire, le rôle d’un ingénieur de données et les défis quotidiens qui l’assaillent doivent être largement compris par les dirigeants d’entreprise. Ils doivent également avoir accès aux bons outils pour réussir. Si cela est reconnu, les entreprises se voient se transformer en entreprises axées sur les données – en fin de compte, donnant à la suite C une chose de moins à s’inquiéter pendant ce climat difficile.
Richa Dhanda est vice-présidente du marketing chez SolarWinds.
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