EMC s'est intéressé aux compétences en matière de Big Data et décisionnel auprès de 500 ingénieurs de la donnée (data scientist). Le constat montre une carence des compétences dans ce domaine. En effet, selon les chiffres fournis par cette enquête, seules un tiers des entreprises parviennent à s'appuyer sur des données qualifiées pour étayer leurs processus métier, accentuer leur avantage concurrentiel, améliorer leur productivité et innovation ou encore pour mieux cerner leur clientèle.

Pénurie de talents


L'étude révèle que l'explosion des données numériques, générées notamment par les capteurs mobiles, les médias sociaux, les systèmes de surveillance, les images médicales ou les réseaux électriques intelligents, provoque une croissance similaire en termes d'opportunités. La demande en «data scientists» a donc rapidement progressé ces dernières années, ce qui conduit 64% des personnes interrogées à estimer qu'au cours des cinq prochaines années, la demande de talents en sciences des données dépassera l'offre.

L'étude met par ailleurs en évidence plusieurs obstacles qui entravent le plus souvent une exploitation efficace des données, dont: des carences en compétences ou en formation (32%), le manque de budget ou de ressources (32%), une structure organisationnelle inadaptée (14%) ou encore une pénurie d'outils et de technologies (10%). En outre, seuls 22% des «data scientists» et 12% des experts de business intelligence déclarent avoir suffisamment accès aux données brutes disponibles au sein de leur entreprise pour leur permettre de les explorer à des fins de modélisation.

Data scientists et experts BI


L'étude se concentre également sur les principales différences entre le domaine de la business intelligence (BI) et la science des données (data science). Au vu du fait que la BI se concentre sur l'exploitation de données à des fins de monitoring et d'aide à la décision, alors que la science des données se concentre avant tout sur l'utilisation d'outils d'analyse et d'algorithmes afin de générer des données prospectives devant mener à l'innovation, les profils des experts de ces deux métiers sont également différents. Par exemple, note EMC, les «data scientists» sont trois fois plus nombreux à être titulaires d'une maîtrise universitaire ou d'un doctorat que les experts en BI.

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