Les postes les mieux payés du web des 10 prochaines années,

Linked Data : Les postes les mieux payés du web des 10 prochaines années, pour changer le monde. | Djoann Fal: "

"il faut se perfectionner en gestion de projet et de continuer à se former aux arcanes de la business intelligence, des fondements et outils mathématiques et statistiques, et de la visualisation graphique."

Un secteur possédant une croissance mondiale de plus de 39% par ans.

Pour comprendre pourquoi, il suffit d’effectuer une requête sur google.

En quelques centièmes de seconde sont extraites les informations pertinentes à partir de 20 pétaoctets de données traitées chaque jours (soit 20 fois le volume de la Bibliothèque Nationale de France).

Le secret de cette efficacité? La capacité à analyser automatiquement à très grande vitesse, les liens susceptibles de relier des informations entre elles au sein de ce magma de données.

Une capacité assurée par des algorithmes taillés sur mesure par de gigantesques fermes de serveurs abritant des dizaines de milliers d’ordinateurs connectés entre eux.

Il faut bien prendre la mesure de ce phénomène en terme de volumes d’information.

Au début des années 1990, la taille des disques durs se comptait en méga-octets (10p8 octets). Elle est passée au giga-octet au début des années 2000 et atteint désormais le teraoctet (10p12), alors que google mobilise des pétaoctets de données (10p15).

Résultat, le volume de données explose.

Comme le rappelait Eric Schmidt, le patron de Google en 2010, “entre les débuts de la culture humaine et 2003, l’humanité a produit 5 exaoctets d’informations, soit 5000 petaoctets. Aujourd’hui, nous produisons autant d’information tous les deux jours.”.

L’accès croisé à cette information devenant de plus en plus aisé, cette accélération innove de la production de donnée fait entrer le monde dans l’ère des big data, l’ère du déluge d’informations, et les marqueteurs, journalistes dans le l’ère du data mining.

Selon la société américaine d’informatique Domo, chaque minute qui passe, 48h de video sont mises en lignes sur youtube, 684478 contenus sont partagés sur FB, et deux millions de requêtes sont émises sur google.

Avec la multiplication des données accessibles il faudra de moins en moins de gens pour rassembler l’information. Mais il en faudra de plus en plus pour analyser ces milliards de teraoctets et découvrir la valeur qu’ils recelant.

Certains des postes les plus recherchés et les mieux payés des 10 prochaines années  il ressort, cependant, une certaine hiérarchisation des responsabilités  :

- Data Analyst :

Analyste de données. Pas vraiment nouveau, le métier d’analyste de données. Plus récent, l’intérêt des (grandes) entreprises pour les profils de spécialiste fonctionnel de l’analyse de données ou de data scientist commence à se manifester dans les grilles de salaires. Ce qui situe globalement cette spécialité émergente au niveau du chef de projet chevronné voire du directeur de projet. Soit dans la plage de salaire de 50 000 à 70 000 euros par an, comme le confirme l’enquête menée en ligne par l’éditeur américain SiSense à laquelle ont répondu quelques 400 professionnels du décisionnel, dont 48% d’américains et canadiens et 24% d’européens.

Une évolution du métier donc, qui consistera maintenant à installer des “capteurs” sur le web, utiliser des algorithmes afin d’extraire des informations statistiques sur le marché, les consommateurs, les tendances économiques, afin de pouvoir conseiller à l’entreprise quelle strategie employer. Cependant, ce métier n’est pas emprisonné au marketing et à vrai dire, il peut être utilisé par tous les corps de métiers qui souhaitent analyser le monde en temps réel. (voir Datajournaliste)

-Business Data analyst :

LesBusiness Data Analystes ont pour but d’utiliser les masses de données extraites du web, couplées à leur expertise pour étudier l’organisation d’une entreprise et leur faire des recommandations afin d’augmenter leur efficience. Ceci leur permettra d’augmenter leur profits.

-Data Scientist :

Le chercheur Data se sert de clusters (groupes d’ordinateurs connectés entre eux) pour formuler des hypothèses scientifiques qu’il pourra ensuite vérifier expérimentalement.

Par exemple, un chercheur, en utilisant un algorithme analysant lescorrespondances de recherches Google s’est rendu compte que “mal de tête” et “sérotonine” avaient un fort taux d’apparition simultanées.

Il a ensuite vérifié expérimentalement cette hypothèse qui s’est avérée être valide, trouvant la solution définitive (médicament) pour mettre fin aux 135000 ans ce mal de tête qu’a du endurer l’humanité.

Un métier Sexy, non?

-Director of analytics :

Est responsable de s’assurer en temps réel, par le biais de l’analyse de données en masse que l’entreprise fournit un niveau suffisant d’intérêt au consommateur pour être compétitive et rentable sur le marché.

Ceci passe par l’analyse de données qui informent de l’efficience du planning de l’entreprise, de l’exécution et de l’optimisation média de celle ci, de l’adaptation de sa visibilité, et de l’expérience utilisateur à partir de données extraites sur le web.

LES COMPETENCES NÉCESSAIRES POUR BOSSER DANS LE DATA MINING :

• Compétences d’analyste pour évaluer, comprendre et interpreter des masses statistiques de données clients.
• Construire des modèles de prévisions analytiques et évaluer leurs chances de se produire
• Rédiger des rapports, créer des présentations powerpoint, créer des tableaux et des graphiques descriptifs.
• Faire l’interface entre les clients et les membres du groupe de travail au sein de l’entreprise, capacités managériales importantes.
• Manager l’exploration, le développement et l’amélioration de nouvelles méthodes de travail.
• Tester des hypothèses, avec méthode, mixed model analysis, multivariate analysis (cluster and factor analysis), sampling/stratification.
• Trouver des solutions qui peuvent créer de la valeur ajoutée à répétition afin de créer une revenu continu.
• Se maintenir à jour en faisans des veilles qui permettent de comprendre les tendances de l’industrie, de l’innovation et du développement technique qui affectent les cibles du marché.
• Communiquer les idées émergeant des statistiques et interpreter les resultats statistiques, savoir faire le trie des information statistiques non importantes.
• Créer des solutions technologiques pour faciliter le travail de l’entreprise en matière de Datamining tels que les diagrammes, ou d’autres formats appropriés.
• Etre capable d’appliquer la connaissance à plusieurs domaines d’activités différents, de faire le lien entre les tendances de ces derniers et évaluer les repercussions marketing, financières, assurances nécéssaires et les risques.

LES SALAIRES  DE CES METIERS (en K dollars, 1K = 1000) :

Nous l’avons vu, le postes les plus recherchés vont revenir avec des statisticiens, internet et autres data miners qui ne se contenteront pas de traiter des chiffres brutes mais qui en analyseront les schémas sous-jacents afin d’orienter la stratégie des entreprises.

Des secteurs comme la banque, le marketing, l’assurance, la santé ou encore l’agriculture et les énergies vertes ont déjà pris en marche le train de cette révolution informatique. Mais ces problématiques Big Data devraient à terme se poser à 90 % des entreprises.

Il y a des places à prendre.

Quoi qu’il en soit, si vous voulez avoir l’occasion de gouter à ces fruits prochainement  sachez que plus de quatre réponses sur dix aux spécialistes évoquent un besoin de se perfectionner en gestion de projet et de continuer à se former aux arcanes de la business intelligence, des fondements et outils mathématiques et statistiques, et de la visualisation graphique.

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