Comment structurer l’équipe de science des données pour votre entreprise ?
I write about fintech, data, and everything around it
Dans cet article, vous acquerrez une compréhension plus approfondie de la structure d’une équipe de science des données, des modèles clés et des rôles que vous devriez prendre en compte lors de la structuration d’une équipe d’organisation axée sur les données.
Les entreprises considèrent de plus en plus les données comme un atout précieux qui leur sera bénéfique aujourd’hui et à l’avenir. Les données et les analyses ont été considérées comme des contributeurs importants à la croissance de l’entreprise. Mais avec le volume croissant de données, de nouveaux défis et complexités prennent également forme. Pour surmonter ces défis et complexités, vous avez besoin d’une solide équipe de science des données qui vous aide à les relever tous.
Une équipe de science des données vous aidera à transformer efficacement ce volume de données en connaissances précieuses. Vous ne seriez pas trop loin du compte si vous les compariez à un magicien des données. À un niveau élevé, une équipe de science des données typique combine des concepts mathématiques traditionnels tels que les statistiques et la pensée analytique avec des technologies plus récentes telles que l’apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP).
Pour vous aider à mieux comprendre et structurer une équipe de science des données, nous avons inclus cet article définitif qui couvre tout ce qui est essentiel. Le rapport couvre également les principaux modèles et rôles à prendre en compte lors de la structuration d’une équipe de science des données.
Commençons.
Que sont les équipes data-driven ?
Les équipes axées sur les données sont celles qui utilisent les données pour prendre des décisions. Ces équipes peuvent prendre les bonnes décisions au bon moment car elles utilisent les données comme informations. L’objectif principal des équipes axées sur les données est d’augmenter l’efficacité, la productivité et la qualité. Lorsque vous avez une équipe qui utilise des données, cela signifie que vous avez une équipe qui peut prendre des décisions en toute confiance.
Une équipe axée sur les données utilise les données pour décider comment gérer son entreprise. Ils suivent leurs performances et utilisent les informations pour guider leurs stratégies et tactiques. Ils peuvent utiliser des sondages ou d’autres formulaires de collecte de données pour obtenir des informations sur les sentiments des gens à propos de leurs produits ou services. Ils peuvent également utiliser des statistiques et d’autres types d’analyses pour comprendre les tendances du comportement des clients au fil du temps.
Les données seront votre amie si vous voulez ce genre d’équipe. Cependant, vous devez savoir comment l’utiliser correctement pour qu’il soit efficace. Un bon exemple est lorsqu’un responsable marketing veut savoir quel type de contenu fonctionne le mieux sur les plateformes de médias sociaux telles que Facebook ou Twitter. Ils doivent utiliser des outils d’analyse comme Google Analytics pour savoir ce qui fonctionne le mieux pour leur modèle commercial.
Rôles clés et modèles de l’équipe de science des données
Composition de l’équipe
La structure de l’équipe Data Science n’est pas unique. Chaque entreprise a des besoins et des cas d’utilisation variés en science des données. Les équipes de science des données peuvent être répertoriées ci-dessous.
| Modèles clés | Comment ça fonctionne |
| Centralisé | Les data scientists centralisés rendent compte au chef de service en petites équipes. Les équipes centralisées ont plus d’options d’allocation des ressources et les analystes acquièrent une expérience de résolution de problèmes. Un modèle structuré peut documenter et mettre à l’échelle les meilleures pratiques pour des résultats cohérents et un travail d’équipe simple. |
| Décentralisé | Les scientifiques des données d’une organisation décentralisée relèvent directement des services de publicité ou de contenu marketing. Dans les grandes ou moyennes entreprises, le modèle décentralisé prend forme puisque les départements individuels peuvent embaucher et gérer leur propre équipe de science des données en plus d’un besoin adéquat en cas d’utilisation de la science des données. |
| Hybride | Les équipes hybrides mélangent des organisations décentralisées et centralisées. Le responsable considère l’équipe de science des données comme une entité collective, mais chaque membre travaille sur des processus métier ou des divisions. |
| Démocratique | Cette structure décentralise les données de l’équipe et donne à tous les membres de l’organisation un accès au portail. Cela augmente la transparence, la communication et le travail d’équipe avec les dirigeants et les parties prenantes. |
| Consultante | Cette structure divise l’équipe en consultants qui aident avec les demandes ou les départements de l’entreprise. Cela réduit les coûts du système centralisé et améliore les demandes de tâches. |
| Fonctionnelle | La structure fonctionnelle alloue les ressources et les capacités de l’équipe de science des données à un département fonctionnel. Cette structure est appropriée pour les startups qui auront besoin d’une simple analyse de données. |
| Fédérée | Cette structure envoie des professionnels de la science des données à des missions spécifiques ou à d’autres domaines de l’entreprise tandis qu’une équipe d’analyse travaille depuis le CoE. Ce paradigme allie décentralisation et coopération pour une équipe plus efficace. |
| Centre d’excellence (CoE) | Cette stratégie désigne un centre d’excellence unique pour gérer l’analyse des données au sein de l’entreprise. Cela améliore la qualité de l’équipe et élargit les activités de science des données. |
Rôles de l’équipe de science des données
Dans le monde de la science des données, de nombreux rôles différents existent. De la personne qui collecte et nettoie les données à la personne qui les interprète, il existe de nombreuses opportunités pour vous de vous impliquer dans ce domaine passionnant. Examinons quelques-uns de ces rôles suggérés par Michael Hochster de Stitch Fix. Michael distingue deux types de data scientists : le type A et le type B.
Type A – Analyse
L’équipe de science des données est responsable de l’analyse des données que nous utilisons pour prendre des décisions et des prévisions. Ils utilisent diverses techniques et technologies pour comprendre ce qui se passe dans notre entreprise, comment cela évolue au fil du temps et ce que cela signifie pour nous maintenant et à l’avenir.
Type B – Bâtiment
Les fonctions de l’équipe Building Data science sont les suivantes :
- Les scientifiques des données sont chargés d’interpréter les données, d’identifier les tendances et les modèles et de faire des recommandations à la direction. Ils aident également à établir des processus et des procédures de collecte, de stockage, d’analyse et de diffusion des données.
- Les analystes de données travaillent avec les chefs d’entreprise pour créer des rapports basés sur la recherche et l’analyse qui aident à prendre des décisions.
- Les professionnels de l’informatique décisionnelle (BI) utilisent des logiciels tels que SPSS pour analyser des ensembles de données pouvant être utilisés pour prendre des décisions commerciales. Ils créent également des tableaux de bord qui affichent des indicateurs de performance clés (KPI) afin que les dirigeants puissent suivre dans quelle mesure leur entreprise atteint ses buts et objectifs.
- Les ingénieurs de données construisent des systèmes qui permettent aux entreprises de stocker de grandes quantités d’informations dans des bases de données tout en s’assurant qu’elles sont à l’abri de la perte ou de la corruption en raison de tentatives de piratage par des tiers qui pourraient vouloir accéder à des informations sensibles sur les clients ou les fournisseurs dont les noms sont stockés sur des serveurs appartenant à une autre entité commerciale située dans les limites de la ville (comme Walmart).
Composants, types et cas d’utilisation du pipeline de données
Même les spécialistes des données les plus expérimentés peuvent rapidement être dépassés par le volume, la vitesse et la diversité des données. Consultez cet article sur les pipelines de données qui couvre différents composants, types, cas d’utilisation et tout ce qui les entoure.
Acteurs clés d’une équipe de science des données
| Rôles actifs dans une équipe de science des données | Quelle est leur performance |
| Directeur des données/Directeur des analyses | Le CAO et le CDO supervisent tous les efforts liés aux données. Les CAO se concentrent sur l’analyse tandis que les CDO se concentrent sur les données. |
| Ingénieur de données | Les ingénieurs de données ajouteront facilement et rapidement de nouvelles sources de données aux systèmes. Ils s’assureront également que le code des membres de l’équipe respecte les normes de gestion ou de projet. |
| Analyste de données | Les analystes prennent des décisions après avoir étudié les données d’analyse ou de BI.
Les rapports, les tableaux de bord et l’exploration de données sont terminés. Les tableaux de bord donnent aux clients un accès en temps réel aux données Web ou aux applications mobiles, tandis que les rapports utilisent des ensembles de données actuels. “L’exploration de données” utilise des algorithmes pour trouver des modèles dans des quantités massives de données, généralement des activités financières. |
| Scientifique des données | Les data scientists en équipe interprètent les données. Ils construisent des modèles prédictifs et analysent des données. L’analyse des données aide les entreprises à prendre de meilleures décisions en prévoyant des modèles ou des résultats futurs.
Un scientifique des données connaît les affaires, les statistiques et les mathématiques. |
| Analyste d’affaires | Un analyste d’affaires examine les besoins et les exigences d’une entreprise pour développer des solutions. Ils ont besoin d’entretiens avec les parties prenantes, de recherches sur les utilisateurs ou de tests. À l’aide de ces données, documentez la solution et comment elle répond aux critères. |
| Ingénieur ML | Un ingénieur en apprentissage automatique développe et applique des méthodes qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir des données. Ils créent des algorithmes informatiques capables de faire des prédictions sans qu’on leur dise comment. Ils travaillent avec des ensembles de données énormes et diversifiés. |
Quels types d’industries ont besoin de data scientists ?
1. Science des données financières
Science des données bancaires et financières. La modélisation du risque de crédit, la détection des fraudes et la segmentation de la clientèle sont des priorités dans la Banque et la Finance (profilage des clients basé sur le comportement et les caractéristiques pour la personnalisation des offres et des services. Enfin, l’analyse prédictive en temps réel utilise la science des données.
2. Science des données hôtelières
L’analyse de données aide les hôtels à élaborer des stratégies de tarification, des analyses de consommation, du marketing de marque, etc.
Airbnb utilise la science des données pour analyser les commentaires des clients. Airbnb regroupe les expériences individuelles pour générer des modèles communautaires. Les tendances de la science des données ont un impact sur les décisions des entreprises et les aident à se développer.
Comment l’analyse de données est-elle utilisée en entreprise ?
L’analyse de données est un aspect de plus en plus important des affaires, et c’est aussi l’un des plus mal compris. J’espère que ce blog pourra fournir des informations utiles sur la manière dont l’analyse de données est utilisée dans les entreprises.
3. Science des données et industrie du tourisme
Ces entreprises peuvent stimuler la personnalisation et les interactions des utilisateurs en utilisant des moteurs de recommandation informés par la science des données. L’analyse des sentiments des publications sur les réseaux sociaux est un autre domaine dans lequel la science des données est utilisée pour fournir des informations très utiles liées aux voyages.
4. Science des données de santé
L’IA transforme le secteur de la santé. L’imagerie médicale et la science des données aident les médecins à établir de meilleurs diagnostics et à traiter les patients. Des outils informatiques de santé avancés sont développés pour améliorer les soins aux patients. Ces techniques aident à définir des prescriptions patientes sur mesure, réduisant ainsi les coûts opérationnels des cliniques et des hôpitaux. Le traitement du langage naturel (TAL) est souvent utilisé dans les soins de santé pour analyser les données de recherche textuelle.
5. Science des données logistiques
Les mégadonnées et l’analyse prédictive stimulent l’innovation de la chaîne d’approvisionnement. Ils augmentent la visibilité de l’entreprise, réduisent les dépenses et les frais généraux, estiment la demande, effectuent la maintenance prédictive, fixent le prix des produits, préviennent les interruptions de la chaîne d’approvisionnement, optimisent les itinéraires, gèrent les flottes, etc.
Comment intégrer une équipe Data Science dans votre entreprise ?
L’intégration d’une équipe de science des données dans votre entreprise peut être beaucoup plus simple que vous ne le pensez.
La science des données est un domaine encore relativement nouveau, et en tant que tel, il n’y a pas de véritables règles sur la façon de l’intégrer dans votre entreprise. Cependant, il existe certaines façons de vous assurer que vous le faites correctement, et voici quelques conseils pour vous aider :
1) Assurez-vous que tout le monde comprend l’importance de la science des données. Si tous les membres de votre équipe ne comprennent pas la valeur que la science des données peut apporter à votre entreprise, il n’y aura aucun moyen pour eux de l’intégrer véritablement dans leur travail. Cela signifie communiquer avec votre équipe sur ce que fait la science des données et pourquoi elle est importante pour votre entreprise.
2) Faites une transition lente. Vous ne voulez pas vous précipiter dans l’intégration de la science des données car c’est nouveau ! Au lieu de cela, concentrez-vous sur un aspect du processus à la fois, en commençant petit et en progressant à partir de là. Cela aidera à s’assurer que tout le monde se sent à l’aise avec les changements apportés avant qu’ils ne soient introduits trop rapidement ou poussés trop loin trop vite.
Dernières pensées
Les entreprises du monde entier sont désormais plus conscientes de la façon dont les données peuvent constituer un avantage concurrentiel significatif. Ils utilisent maintenant les données de plusieurs façons. Certains ne font que commencer. D’autres ont déjà mis en place l’ensemble de leurs équipes d’experts en données. Et à mesure que le besoin de gérer et d’utiliser les données augmente, la question de la structure de l’équipe de données se posera sans aucun doute avec elle. Nous vous recommandons de rechercher un retour sur investissement raisonnable de l’investissement ML, car il existe.
Nous espérons que cet article vous plaira et que vous apprendrez comment l’étiquetage des données fait partie intégrante de la science des données ! Réserver un appel découverte pour notre services de science des données et d’analyseaujourd’hui et devancez la concurrence. Rendez-le simple et rendez-le rapide.
