« Il y a eu 5 exabytes d'informations créées depuis la naissance de la civilisation jusqu'en 2003. Mais cette même quantité d'information est maintenant créée tous les deux jours et ce rythme augmente…  », affirmait Eric Schmidt, l’ancien PDG de Google. La multiplication exponentielle des informations digitales, appelée Big Data, a ouvert des opportunités nouvelles capables de modifier profondément la façon d’envisager notre société, avec des implications dans des domaines aussi variés que la politique, le sport, le système de santé ou encore la recherche.

Parallèlement, ce phénomène a aussi donné naissance au Data Scientist, ou Gourou de la Big Data. Ce mathématicien pluridisciplinaire est aujourd’hui en phase de devenir une ressource stratégique incontournable pour les entreprises et les organisations souhaitant tirer profit du déluge de données dont elles disposent.

Pour remplir pleinement sa mission et valoriser la manne de données qui inonde chaque jour les entreprises et les institutions, cette star de la statistique se doit de posséder des compétences multiples relevant des 10 disciplines ci-contre.



Ainsi, le Data Scientist est tout sauf un simple programmeur. Il est à même de comprendre la problématique stratégique de l’organisation pour laquelle il travaille, d’identifier et d’extraire en conséquence les données, de les analyser et de transformer l’intelligence ainsi créée en recommandations éclairées pour des prises de décision avisées.

Ce profil à cheval entre le programmeur, le mathématicien et le marketeur, s’avère être une perle rare : une étude d’ Accenture affirme en effet que plus de 80% des postes de Data Scientists ouverts en 2010 et 2011 sont toujours vacants au début 2014…

Dans tous les secteurs, des initiatives innovantes permettent d’anticiper quel rôle le Data Scientist pourra jouer dans notre société et les changements qu’ils préfigurent.

Par exemple, dans le domaine de la santé, une entreprise de la Silicon Valley, Natera, a développé un test de dépistage des maladies congénitales telles que la Trisomie 21. Ce test, fiable à 99.9%, ne présente aucun danger pour les fœtus puisqu’il se réalise grâce à une simple prise de sang de la femme enceinte. En évitant de faire un test de Trisomie qui requiert un prélèvement du liquide amniotique, cette innovation basée sur la Big Data et développée avec des généticiens limite les risques de fausse couche. Par ailleurs, la Big Data permet déjà aujourd’hui de gagner en efficacité lors d’opérations d’urgences humanitaires. Par exemple, lors du tremblement de terre en Haïti en 2010, l’exploitation des données des réseaux sociaux comme Twitter a été l'une des sources principales et fiables de priorisation des interventions des secours médicaux.



En politique, l’analyse des données s’est avérée également incontournable pour Barack Obama dans la course aux Présidentielles Américaines. Lors de la première « Big Data Elections », l’équipe démocrate s’est appuyée sur les modèles de Big Data Analytics pour faire des levées de fonds stratégiques et ciblées allant jusqu’à mobiliser plus d’un milliard de dollars. Par exemple, leurs analyses ont fait ressortir qu’un dîner en présence de George Clooney et du candidat démocrate était le meilleur levier pour s’adresser aux électrices démocrates de la côte ouest. Ce dîner a permis de rapporter plus de 15 millions de dollars à la campagne.

Le virage de la Big Data peut également être stratégique dans les ressources humaines. Ainsi, l’entreprise Rent a Car s’est appuyée sur les équipes expertes en Big Data de Monster Worldwide pour déterminer quelles étaient les six villes dans lesquelles l’entreprise devait créer de nouvelles agences et de nouveaux bureaux en se basant sur les bassins d’emplois et de formation des villes pressenties. Cette nouvelle approche a permis d’optimiser le recrutement de salariés performants.

Cette démarche ne serait pas uniquement bénéfique au secteur privé : d’après les recherches du McKenzie Global Institute, le secteur public en Europe pourrait économiser jusqu’à 250 milliards d’euros grâce à la Big Data.

Les décideurs désireux de ne pas manquer le virage de la Big Data font face à un véritable enjeu : recruter (ou identifier dans les équipes en place) un ou plusieurs Data Scientists. Devant la pénurie de profils formés et disponibles, la solution peut être recherchée dans le recrutement de plusieurs talents aux compétences complémentaires, qui pourront relever ensemble le défi de la Big Data. Des graphistes, des linguistes et des anthropologues peuvent combiner leur approche pour exploiter et visualiser des données non structurées faites de textes, de chiffres, de vidéos et établir à partir de cela des stratégies innovantes et performantes dans leur secteur... Un seul gourou n’est pas suffisant : une équipe de petits gourous s’avère l’option la plus réaliste pour saisir sans tarder l’opportunité offerte par la Big Data.

James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, CharlesRoxburgh, Angela Hung Byers, Big Data : The next frontier for innovation, competition, and productivity, McKinsey Global Institute, May 2011