Citizen data scientist : expert métier et spécialiste des données


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Le citizen data scientist explique la data science à ses collègues - Orsys Formation

Confrontées à un volume croissant de données, les entreprises doivent impérativement recruter des spécialistes capables de les analyser. Or la forte demande actuelle de professionnels de la data provoque une pénurie de ce type de profils, notamment des data scientists. Pour y faire face, certaines entreprises forment leurs collaborateurs de la finance, du marketing ou de la vente… et les transforment en citizen data scientist. Quel est son rôle ? Quelles sont les compétences et les formations requises pour le devenir ?

Apparu il y a moins de deux ans en France, le citizen data scientist est plus un rôle qu’un métier. Cette fonction peut être portée par un responsable marketing ou financier,  voire un responsable de production dans le secteur industriel, par exemple. On retrouve ainsi une similitude avec le rôle de DPO (data protection officer), chargé de la protection des données personnelles, qui peut être porté par un juriste. Afin d’analyser et exploiter les données de manière simplifiée, le citizen data scientist s’appuie sur  des outils de business intelligence comme Power BI, Tableau ou Qliksense. Son domaine d’intervention couvre tous les secteurs d’activités de l’entreprise.

Quelles sont les missions du citizen data scientist ?

Le rôle principal du citizen data scientist est de faciliter l’utilisation et la compréhension de la data science par les métiers. Il traite les données avec des outils simplifiés de business intelligence et en retire de la valeur pour son métier et son entreprise. Il explicite le bénéfice l’on peut tirer des données (rôle d’« évangélisation ») et se positionne comme catalyseur de l’utilisation de la data science. Il accompagne les équipes opérationnelles dans le changement de paradigme autour de la data, identifie les besoins et participe à l’élaboration de projets data avec l’objectif que tous les opérateurs des métiers deviennent des utilisateurs confirmés. Il peut intervenir dans toute la chaîne de valeur liée aux données.

Quelles études suivre ?

Le poste demande une expertise certaine dans le métier de l’équipe que le citizen data scientist va intégrer. Pour des postes de management, une formation supplémentaire en data science, via un DU, un MBA ou une formation de chef de projet en data ou en intelligence artificielle est recommandée. Ce poste demande une coloration certaine en gestion de projet et une vision transversale sur le métier exercé par l’équipe.

Quelles sont les compétences requises ?

Le profil d’un citizen data scientist est moins spécialisé qu’un data scientist, car il est aidé par des outils d’analyse qui facilitent la manipulation des données. Une montée en compétences de ces professionnels métier, notamment en statistiques et en machine learning, est toutefois nécessaire.

COMPÉTENCES TECHNIQUES (hard skills / Savoir-faire)

  • Expert du métier initial de l’équipe (unité de production, management, stratégie d’entreprise…)
  • Maîtrise des principes fondamentaux  de la data science et connaissance des familles de modèles mathématiques
  • Maîtrise de la stratégie data et de la mise en place et gestion des chaînes de données
  • Maîtrise des outils de collecte, d’annotation, d’analyse et d’interprétation des données et des modèles de données
  • Maîtrise des processus de gestion des bases de données (SQL/NoSQL, Hadoop, Spark)
  • Connaissance des aspects juridiques et éthiques liés à la collecte et la manipulation des données

APTITUDES COMPORTEMENTALES ET RELATIONNELLES (soft skills / Savoir-être)

  • Vision stratégique et transversale
  • Excellente capacité de communication
  • Esprit de synthèse
  • Pédagogie et capacité à vulgariser
  • Curiosité sectorielle et goût pour l’innovation
  • Bonne gestion du stress

Quelle est la journée type d’un citizen data scientist ?

Le citizen data scientist vit au rythme des équipes métiers qu’il accompagne. Il intervient à chaque étape : depuis la phase d’idéation (processus par lequel chacun peut trouver des idées en réponse à une problématique) et d’analyse pour identifier où et comment la mise en place d’un processus data peut être bénéfique, jusqu’à l’analyse des résultats des modèles et implémenter des changements dans le fonctionnement des équipes.

Il participe aux réunions stratégiques pour la mise en place d’un nouveau processus data,  concoure à la collecte des informations, analyse les modèles avec d’éventuelles équipes de data science et discute avec les équipes métiers pour modifier une chaîne de production, par exemple.

Quel est le salaire d’un citizen data scientist ?

Le poste de citizen data scientist commence à peine à s’instaurer en France. Les salaires sont hautement dépendants du secteur d’activité ainsi que du niveau et de l’importance de la data pour l’entreprise.

Du fait des positions initiales du citizen data scientist, les salaires varient de 32 000 € brut annuel pour des juniors, jusqu’à 100 000 € annuel pour des postes stratégiques et seniors.

Quelles sont ses perspectives d’évolution ?

Le rôle de citizen data scientist ouvre des perspectives sur des postes de pilotage stratégique dans l’entreprise. Il intervient principalement sur des points liés à la performance des équipes, que ce soit au niveau du chiffre d’affaires ou pour apporter de la visibilité sur les processus, facilitant leur pilotage. Ces profils peuvent évoluer en experts analystes métiers ou sur des postes de direction (directeur, responsable de région ou de secteur).

Savez-vous parler le citizen data scientist ?

Les cinq mots les plus utilisés par le citizen data scientist sont :

Data : une ou un ensemble d’informations, numériques ou non, pouvant être utilisées pour extraire une compréhension  d’un processus (fonctionnement d’une machine, une chaîne de montage, cycle de vente, retours utilisateurs sur un produit, …) et pouvant apporter de la valeur une fois analysée en masse.

Annotation : le fait de prendre une base de données vierge et d’identifier des éléments clés nécessaires à des modèles de data science.

Dataset : une base de données récoltée associée à une problématique de data science, et qui est souvent annotée.

Dataviz : les interfaces et les processus via lesquels les résultats des analyses de data science sont présentées et visualisable par tous les utilisateurs.

Compute : c’est la puissance de calcul ou l’infrastructure informatique qui héberge les algorithmes et les outils d’analyses de données.

Quelques conseils aux personnes intéressées par ce métier ?

Métier jumeau du data scientist, le citizen data scientist se situe à la jonction entre le pilotage stratégique et les équipes data. Il constitue l’articulation qui permet aux équipes métiers d’utiliser la data science dans toute la chaîne de valeur. Son rôle est donc central dans la transformation digitale des entreprises et il le sera encore pendant des années. Pourtant, ce métier est voué à disparaître. Avec la généralisation et la simplification des applications et services d’analyse de données, de plus en plus de non-informaticiens  peuvent manipuler et interpréter des données. Quand tout le monde sera citizen data scientist, plus personne ne le sera.

Quels sont les attraits et les contraintes de ce métier ?

  • Bon salaire
  • Belles perspectives d’évolution
  • Tâches variées et en lien avec plusieurs équipes
  • Besoin de se former régulièrement sur les technologies
  • Métier qui risque de disparaître avec la vulgarisation de l’IA et la maîtrise de la data science
  • Peu répandu en France pour le moment
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