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Métiers de la data : comment faire face à la pénurie de compétences ?

Le 26 novembre dernier, le salon dataJob a investi l’espace Pierre Cardin à Paris : l’occasion de faire le point sur l’écosystème de la data en France, et de constater que les métiers de la data science et du big data sont encore trop peu connus.

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Léo Souquet, DG – Relations extérieures de DSTI

Salon dataJob : la data, le pétrole du 21ème siècle

On assiste à une véritable profusion des données numériques à travers le monde : les échanges de data via Internet devraient ainsi dépasser le zettaoctet en 2016, c’est-à-dire pas moins d’un milliard de fois la capacité annuelle d’un disque dur domestique. Les trois principaux segments du marché Big Data (infrastructure, logiciels et services) devraient croître au cours des cinq prochaines années. Selon le cabinet IDC, le marché mondial des équipements, logiciels et services de big data devrait croître de 23,1% par an en moyenne pour atteindre 48,6 milliards de dollars en 2019[1]

Les besoins en data scientists et en analystes big data devraient donc eux aussi augmenter de manière significative.

Dans ce contexte, la mise au point de nouvelles méthodes de recueil, de stockage et d’analyse devient nécessaire pour permettre l’utilisation et l’analyse de ces data, d’autant que les entreprises françaises sont de plus en plus nombreuses à les exploiter pour améliorer leur productivité, leur efficacité et leur valeur ajoutée. Force est pourtant de constater qu’en France, les data scientists sont encore peu connus et les rencontres avec les entreprises rares. Il est donc urgent d’inverser la tendance.

C’est sur la base de ces postulats que le salon dataJob (http://datajob.fr/) a été initié. Et pour trouver une réponse à la question que tout le secteur se pose actuellement : comment faire face aux besoins grandissants en compétences quand les candidats se font rares ? Le salon dataJob affiche ainsi l’ambition de réunir les entreprises en quête de leurs perles rares et les data scientists à la recherche d’une mission. Après une édition 2014 très bien accueillie par la presse et les visiteurs, le salon ambitionnait pour son édition 2015 de faire mieux, et attendait le jeudi 26 novembre plus de 2000 personnes, candidats, entreprises et journalistes confondus. A cet égard, comme le souligne Christopher Couthon, dirigeant du cabinet de chasse de têtes Couthon Conseil, spécialiste du recrutement dans les métiers de la Data, le salon dataJob aura été l’un des événements majeurs de cette fin d’année en permettant la rencontre des diverses parties prenantes de la data : praticiens, experts, entreprises et start-up en quête de la recrue idéale, mais aussi étudiants et formations spécialisées.

Une pensée partagée par Data ScienceTech Institute, pour qui la présence à l’événement semblait toute naturelle. « DATA JOB est un salon incontournable pour toute personne évoluant dans l’écosystème de la data. Y participer nous a permis d’aller à la rencontre du public et des professionnels pour présenter notre travail. Nous avons également pu discuter avec des sociétés et identifier ensemble, quels étaient leurs nouveaux besoins. Ces échanges sont primordiaux, si l’on veut offrir à nos étudiants des formations en adéquation avec les attentes du marché» comme nous l’explique DSTI.

L’édition 2015 a cependant permis de pointer un fait intéressant : la confusion règne. D’une part, les recruteurs ne disposent pas d’une définition précise des profils recherchés et des missions à mener en interne. D’autre part, de nombreux étudiants et professionnels hésitent encore à poursuivre une carrière dans le domaine de la data science. Et quand ils sont plus avancés dans leur réflexion, ils ne savent pas forcément auprès de qui valoriser cette envie en vue de transformer leur souhait en réalité professionnelle.

Ce qui fait donc défaut, c’est une véritable information sur les métiers de la data science et du big data, et un accompagnement de son écosystème et de ses acteurs dans leur réflexion et leurs objectifs. A cette fin, deux axes sont envisageables.

Exploiter le capital data comme un atout stratégique  

Selon Christopher Couthon, tous les acteurs s’accordent sur l’importance de la data dans un contexte global de démocratisation des usages du numérique et de digitalisation des organisations privées et publiques comme des cultures. Il est pourtant nécessaire de dépasser le buzz médiatique occasionné par le sujet, pour exploiter le capital data comme un atout stratégique.

En effet, les data ne doivent pas se voir réduites à leur volume. Pour dépasser la limitation sémantique du terme “big” associé à la “data”, on voit ainsi émerger des qualificatifs alternatifs, tels que “smart”. Les données sont présentes à chaque échelon de l’organisation de notre ère digitale : il est primordial de se concentrer sur les données dont on dispose, mais aussi sur celles auxquelles on peut avoir accès, sur leur potentiel d’exploitation et sur les moyens que l’entreprise est prête à y investir. Le tout autour d’un triptyque qui a fait ses preuves : technologies, ressources, organisation et process.

Pallier la pénurie de profils data par des formations spécialisées et une (re)qualification fine des postes à pourvoir

Pour Christopher Couthon, ce que le salon dataJob a par ailleurs bien montré cette année, c’est qu’il est nécessaire de pallier la pénurie de profils data par des formations spécialisées. Si elles existent, les formations  professionnalisantes sont encore aujourd’hui trop peu nombreuses  pour pallier à la demande des entreprises, qui font face à des besoins croissant de recruter des profils disposant de compétences à la fois pointues et opérationnelles. Il semble également nécessaire de définir une (re)qualification fine des postes à pourvoir. Big data architect, data analyst, data scientist, data consultant, chief technology officer ou encore chief data officer : sont des métiers de la data qui doivent être explicités et médiatisés pour faciliter le travail des recruteurs.

Il convient donc d’améliorer la contextualisation des postes selon le niveau de maturité de l’entreprise en termes de data, ainsi que ses attentes et ses objectifs en vue de cartographier et de dimensionner correctement les compétences attendues. Il est primordial de réaliser un travail préliminaire et essentiel de calibrage en le corrélant directement à la réalité opérationnelle et métier de l’entreprise.

Si les entreprises, les écoles spécialisés et les étudiants travaillent main dans la main, la pénurie devrait se voir enrayée rapidement : rendez-vous en 2016 pour faire le point sur l’évolution de la situation ?

[1] http://www.usine-digitale.fr/article/le-big-data-pesera-48-6-milliards-de-dollars-en-2019-selon-idc.N362234


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