La datavisualisation, science ayant pour but de représenter de façon visuelle des données, se concrétise par des schémas sous forme de diagrammes, camemberts, chronologies, infographies, cartographies et autres créations graphiques. L’intérêt premier de la datavisualisation étant de permettre de comprendre rapidement des données en les rendant plus lisibles. Au-delà de la représentation illustrative, la data visualisation peut même être animée pour toujours plus de compréhension.

La Datavisualisation : une science indispensable dans un contexte Big Data

La datavisualisation a toujours pour point de départ une collecte de chiffres et données bruts, ce qui représente une opération délicate puisqu’il n’est pas toujours aisé de localiser et d’obtenir les données recherchées. Une fois les données brutes sélectionnées, il appartient au Data Scientist de les analyser puis de les formater de manière à pouvoir les restituer sous forme d’illustrations compréhensibles pour les utilisateurs.

Dans un contexte de Big Data et de données personnelles soumises à la législation du Règlement Général pour la Protection des Données (RGPD), la Datavisualisation se révèle primordiale pour les entreprises concernées par les exigences de ce nouveau règlement européen.

En effet, la Datavisualisation, qui permet à une société souhaitant optimiser ses activités d’améliorer son fonctionnement interne ou bien de s’attaquer à de nouveaux marchés, révèle également tout son potentiel lorsqu’il s’agit pour les structures de se mettre en conformité avec le RGPD et ses exigences en termes de traitement des données personnelles. Cette technique d’exploration et d’analyse des données numériques à l’aide de graphiques est une excellente solution pour faire face à la complexité croissante des données disponibles pour les sociétés, qui peuvent ainsi en tirer de précieuses sources d’informations. C’est là qu’entre en scène le Data Scientist, dont le rôle est primordial.

Le rôle primordial du Data Scientist dans le traitement de données

Le Data Scientist joue le rôle d’extracteur de connaissances à partir d’un grand volume de données. Son rôle essentiel est de traiter ces données de manière à les catégoriser, les analyser et recommander en fonction des actions concrètes à mener. Le Data Scientist voit donc son métier placé au cœur du traitement de données puisqu’il exerce son savoir-faire dans la vaste étendue de données générées et/ou importées par une structure afin d’en extraire les plus pertinentes à l’analyse et donc la prise de décision, appelée la Business Intelligence.

Le rôle du Data Scientist est fondamental dans la mesure où les sources de données sont devenues trop nombreuses et complexes pour n’être traitées que par les équipes des services informatiques. Analyser ces données afin d’en extraire les plus cruciales et pertinentes par rapport aux missions et attentes d’une entreprise à partir de données brutes, structurées et non structurées, est une tâche requérant un véritable savoir-faire et une agilité d’esprit. Dans ce contexte, le Data Scientist peut être comparé au chercheur d’or de la Data, s’aventurant dans le vaste terrain de chasse du Big Data.

Son rôle clef permet notamment à une entreprise de :

  • Résoudre des problématiques demandant l’analyse de larges quantités de données.
  • Valoriser les données captées par une structure afin d’améliorer les fonctions de cette dernière.
  • Prendre des décisions adaptées en se basant sur des données de confiance (BI).
  • Dans le cadre du RGPD, de localiser les données à caractères personnelles afin d’appliquer correctement les exigences stipulées par le Règlement Général sur la Protection des Données.

Le Data Scientist pour tirer profit du Big Data

Avec l’essor du Big Data, faire appel à un Data Scientist devient réellement incontournable pour les entreprises souhaitant tirer profit de ces vastes ensembles de données. La mission principale de ce professionnel du numérique, spécialiste polyvalent, est d’apporter une réelle valeur ajoutée aux données recueillies par une structure. De ce fait, il procède à des analyses rigoureuses s’appuyant sur des modèles mathématiques et autres algorithmes afin d’en dégager des valeurs exploitables au profit d’une entreprise.

La Data Scientist, métier découlant du Big Data, possède les compétences techniques nécessaires afin de pouvoir s’adapter aux spécificités de cet environnement en constante mutation et répondre aux enjeux économiques de l’organisation pour laquelle ses services sont sollicités. En faisant le lien entre les besoins métiers et les aspects techniques, le Data Scientist est ainsi en mesure de :

  • Résoudre des problématiques métiers grâce à l’apport des données.
  • Communiquer avec les équipes concernées, techniques comme fonctionnelles, afin de mieux saisir les problématiques et être en mesure d’apporter les solutions nécessaires.
  • Vulgariser la culture du “data-driven business” au sein de la structure pour laquelle il travaille.

Ce spécialiste du numérique peut ainsi intervenir dans la résolution de défis complexes pour les entreprises comme une acquisition de trafic qualifié, l’amélioration de la chaîne logistique, la fidélisation client, la transformation de prospects en clients, le perfectionnement produit et bien d’autres missions dont les enjeux sont considérables pour une société.

Le Data Scientist : un métier à la croisée de plusieurs secteurs

Le métier de Data Scientist se trouve ainsi à la croisée de plusieurs métiers et sa place précise ne peut donc être réellement définie dans une entreprise. Ce professionnel occupe néanmoins une place stratégique puisqu’il est, de par ses fonctions, amené à travailler en collaboration avec différents services d’une même société : la direction générale, les services marketing ou encore les services informatiques.

Depuis l’entrée en vigueur du RGPD, le Data Scientist est également au cœur de l’application de ce nouveau règlement et travaille donc en collaboration avec le DPO, dont le rôle est de s’assurer du respect des exigences de ce texte législatif européen par les différents services de son entreprise. De ce fait, il doit nécessairement localiser les données personnelles transitant dans la société. L’aide du Data Scientist se révèle alors indispensable afin d’extraire de ces vastes ensembles d’informations numériques les données personnelles soumises aux exigences du Règlement Général pour la Protection des Données.