Quelles définitions de postes trouve-t-on aujourd’hui sur le marché ? Quels rôles et responsabilités pour les profils identifiés ? Comment les entreprises peuvent-elles construire une équipe Data Science et comment celle-ci évolue-t-elle dans le temps ? Vous trouverez toutes les réponses à ces questions dans ce livre blanc.
"En quelques mois, le Big Data est devenu le nec plus ultra de l’industrie informatique. Dans une économie où le terme de « personnalisation de masse » acquiert une signification et des capacités nouvelles, les notions de Good Data et de Data Science semblent progressivement s’imposer. Mieux anticiper le comportement des clients, découvrir et utiliser à ces fins de vastes réserves et gisements de données internes et externes, y parvenir par la construction d’architectures caractérisées par un vaste assemblage de technologies restent des réalités incontournables.
Les modalités par lesquelles les entreprises peuvent en bénéficier se précisent chaque jour davantage. Se pose notamment la question des profils et compétences qu’il est nécessaire de réunir pour mettre en œuvre ces platesformes et assurer autour d’elles une animation cohérente et pérenne. Le but est d’utiliser les données internes et externes, structurées et non structurées, pour gagner en compétitivité et prendre des décisions éclairées et parfois disruptives. Pour atteindre ce but, l’entreprise a besoin de former son équipe Data Science, avec des compétences précisément identifiées et avec des rôles clairs.
Quelles définitions de postes trouve-t-on aujourd’hui sur le marché ? Quels rôles et responsabilités pour les profils identifiés ? Comment les entreprises peuvent-elles construire une équipe Data Science et comment celle-ci évolue-t-elle dans le temps ? Vous trouverez toutes les réponses à ces questions dans ce livre blanc."
