Ce qu’il faut savoir avant d’embaucher un Data Scientist

En tant qu’entreprise à croissance rapide, vous souhaitez tirer le meilleur parti de chaque opportunité de marketing disponible. Et le big data est l’une des plus grandes opportunités qui existent.

Mais le big data a besoin d’être géré efficacement. Les data scientists ont les compétences nécessaires pour sonder les profondeurs et revenir avec une perle d’information étincelante. Si vous envisagez d’élargir votre équipe marketing avec l’un de ces rôles recherchés, vous devez tenir compte de quelques éléments pour obtenir un bon retour sur investissement. Nous vous expliquons ce que vous devez avoir en place avant d’embaucher.

Des informations immenses nécessitent des compétences particulières

Les mégadonnées ont été la prochaine évolution à aider le marketing à réaliser son plein potentiel. Mais alors que les données affluaient de plusieurs sources dans différents formats, incomplètes et sans forme, il est vite devenu évident qu’un ensemble de compétences particulières était nécessaire pour apprivoiser les données et en tirer quelque chose d’utile.

Plutôt que de développer des rapports périodiques qui résument l’activité historique, les entreprises veulent un échange continue avec les données. Les lacunes doivent être comblées et les données nettoyées, analysées et interrogées pour générer des informations et des solutions tournées vers l’avenir.

Ce qu’ils apportent

À la différence des autres métiers d’analyse de données, les data scientists offrent une optimisation des processus, apportent une nouvelle perspective à la segmentation du marché et possèdent les compétences approfondies en analyse de données et statistiques pour découvrir de nouvelles idées et de nouvelles solutions. Le tout avec un parti pris axé sur le client.

Bien qu’ils puissent pirater des données et écrire du code, ils sont également capables de traduire les résultats en résultats compréhensibles pour leurs collègues, en présentant souvent des informations de manière créative et visuelle. Ce mélange inhabituel de compétences n’est pas toujours facile à trouver.

Ce dont vous avez besoin

Les données

À moins que vous n’ayez d’énormes ensembles de données en place, votre data scientist n’a rien avec quoi travailler. Ils doivent être en mesure d’analyser d’énormes ensembles de données susceptibles de révéler des solutions de processus ou de produits. Avec seulement une petite gamme de produits ou un petit ensemble de données, les opportunités sont limitées et pourraient potentiellement être exécutées par quelqu’un avec un ensemble de compétences différent pour un salaire inférieur.

Il ne faudrait pas mettre un scientifique des données dans une position où il ne peut pas être efficace et où il risque de s’ennuyer et de partir. Si vous constatez que vous disposez de quantités importantes de données qui créent plus de questions qu’elles n’en résolvent, un data scientist pourrait vous aider. Mais ne vous précipitez pas tout de suite, il y a d’autres choses que vous devez également mettre en place.

Une culture d’expérimentation

Les data scientists sont insatiablement curieux. Ils ne veulent pas seulement être consultants, ils veulent concevoir leurs propres outils et mener des recherches de style universitaire à la pointe du domaine.

Soyez prêt à gérer les personnes occupant ces rôles en leur donnant la possibilité de grandir et en leur permettant de créer de nouveaux outils et solutions de données qui laisseront une empreinte durable.