Les entreprises qui souhaitent développer leurs compétences analytiques oublient souvent une ressource essentielle : leurs propres knowledge workers. Pourtant, il suffirait d’améliorer les compétences de ces professionnels pour contrebalancer de manière significative la pénurie de data scientists.
La pénurie de personnel qualifié est un problème récurrent pour les entreprises, qui cherchent à acquérir et à transmettre les compétences qui leur permettront de rester compétitives à l’échelle internationale. Lorsque des déficits de compétences se résorbent d’un côté, de nouvelles lacunes émergent de l’autre.

Depuis quelque temps, les entreprises se retrouvent confrontées à une forte demande de talents informatiques et notamment de data scientists. Cette tendance risque de s’éterniser encore quelques temps. En effet, d’après le rapport « Quels métiers en 2030 ? » de France Stratégie, on estime que d’ici à 2030, il y aura 115 000 postes d’ingénieur informatique en plus, soit une hausse de 26% par rapport à 2019, démontrant l’intérêt croissant pour ces compétences technologiques.

Aujourd’hui, ce déficit de compétences se creuse encore davantage. Les entreprises du monde entier ont un besoin criant de professionnels des données à tous les niveaux, et pas seulement de data scientists hautement spécialisés.

Dans la plupart des cas, elles recherchent des data scientists pour diriger leurs initiatives d’analytique, mais il manque un ingrédient. Elles peuvent également générer des insights plus efficaces en améliorant les compétences des employés déjà en poste (ceux qui n’ont pas de connaissances en data science) et en leur donnant la capacité de trouver des solutions à leurs propres problématiques. À cet égard, les applications low-code et no-code accessibles et une formation appropriée s’avèrent indispensables.

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Tirer parti de l’expertise dissimulée dans les services 
Les entreprises du monde entier tentent d’affiner leur liste d’employés dotés de compétences analytiques, mais elles oublient souvent une ressource essentielle : leurs propres knowledge workers. Ces professionnels sont forts d’une compétence unique : ils possèdent la spécialisation nécessaire pour traiter les problèmes dans leur contexte business déterminant. Leur expertise reste primordiale pour générer des insights pertinents.

Dans le même temps, valoriser et faire appel à leur expertise encourage une culture de la cohésion, puisque tous les employés échangent autour de la question de l’analyse des données. Il est important de considérer les knowledge workers de différents services comme des experts à part entière. Ce sont eux qui peuvent détecter et interpréter les changements au niveau le plus fin, tandis que les data scientists surveillent les tendances globales.
Transformer les informations en insights nécessite à la fois des compétences comportementales, ou « soft skills », et une expertise spécifique, à savoir des atouts que possèdent les knowledge workers. On dénombre trois compétences comportementales particulièrement importantes pour passer d’une prise de décision fondée sur des données brutes à une approche data-driven : la collaboration, la curiosité et la communication.

En général, l’analyse des données doit être considérée comme une discipline d’équipe, où les employés venant d’horizons divers coopèrent pour faire converger des points de vue différents. En fin de compte, c’est la diversité des opinions qui permet de produire les insights les plus pertinents. L’analytique des données, elle aussi, consiste à examiner, explorer et expérimenter. Il s’agit d’une tâche d’investigation qui nécessite de faire des essais, de tester différentes manières de procéder et de rester ouvert à de nouvelles approches pour approfondir ses connaissances. Pour finir, l’écoute efficace et la communication sont essentielles pour trouver des solutions à ces problématiques.

Pistes de recherche pour les dirigeants 
Au vu de ce qui précède, comment les dirigeants peuvent-ils optimiser leur investissement dans la formation des employés ? Notons tout d’abord que l’expertise d’un data scientist n’est pas indispensable pour l’essentiel du travail analytique quotidien au sein des services. L’important est de déployer la formation là où les avantages seront les plus évidents. Les entreprises doivent donc étudier attentivement quels services peuvent utiliser quelles compétences analytiques. En même temps, elles doivent s’assurer que toutes les ressources de formation sont disponibles en libre-service, avec des parcours d’apprentissage et des références détaillés, l’objectif ultime étant de délivrer des certifications.

De l’acquisition des compétences de base en matière de données à la data science, tout est possible. Sans oublier que des outils tels que les plateformes d’analytique en libre-service sont un moyen pour les entreprises d’encourager la maîtrise des données. Elles doivent donc réfléchir aux formations et aux outils qui seraient les plus utiles pour soutenir les employés au quotidien.
Il y a un certain nombre d’avantages à ce qu’autant d’employés que possible, issus de domaines de travail différents, aient la possibilité de travailler en étant guidés par les données : les données peuvent être facilement utilisées comme une ressource. Lorsqu’ils s’appuient sur les données, les autres services, tout comme les data scientists, ont toutes les capacités de prendre des décisions de manière autonome. Les entreprises ne doivent pas se contenter d’attendre la fin de la pénurie de data scientists qualifiés. En choisissant d’intégrer l’expertise analytique à leurs effectifs, elles pourront combler le déficit de compétences en analyse des données. C’est une certitude.