Upskilling data ou formation data

L’upskilling data, c’est la capacité à déformer le mix de compétences au sein de l’entreprise.

Développer de nouvelles compétences pour une gestion optimale de la data

Le premier constat est que les entreprises cherchent à valoriser leur patrimoine data. Cette valorisation nécessite des compétences nouvelles, des profils et des postes nouveaux. Il y a donc un double besoin : d’abord, celui de l’acculturation ; puis, celui de la montée en compétences sur des nouveautés scientifiques et technologiques.
L’acculturation des collaborateurs au sein de l’entreprise, à ce que sous-tend l’innovation de l’IA et de la data, est un des enjeux majeurs de l’upskilling data ou de la formation data. L’IA fera (et fait d’ailleurs déjà) partie du quotidien des équipes et il est donc nécessaire de leur faire comprendre les grands principes de ces sujets. C’est aussi par l’acculturation qu’on les sensibilise sur des sujets tels que la qualité de la donnée et l’IA de confiance.

Exemples de métiers créés suite à l’essor de la data

Pour bien comprendre l’intérêt de l’upskilling data, voici quelques exemples de nouveaux postes/profils apparus ces dernières années.

Il est nécessaire d’accompagner la montée en compétences des data analystes pour maitriser les nouveaux sujets de data science.
Pour manipuler les données, on a vu apparaitre le profil de data scientist qui crée des algorithmes. Ces derniers étant de plus en plus complexes, de plus en plus nouveaux, ils requièrent des compétences spécifiques, tant mathématiques que scientifiques, que cet expert doit posséder.
La multiplication des cas d’usages dans une entreprise engendre le besoin d’alimenter les plateformes data et donc, de tirer de plus en plus de liens entre les bases de données sources et ces plateformes. La création de ces liens fait appel à un profil : le data engineer. Un profil plutôt rare aujourd’hui, c’est pourquoi on transforme des experts IT en data engineers.
De même, l’industrialisation des cas d’usages fait apparaitre un nouveau profil de machine learning engineer pour exploiter en run ces modèles qu’il faut maintenir à jour ou éviter qu’ils dérivent.
D’autres métiers ont également vu le jour comme le data product owner, le data stewart… etc.