Il y a quelques années, si quelqu’un avait dit : « je travaille avec des données », vous auriez probablement imaginé un travail fastidieux et ennuyeux – calculer des chiffres et jongler avec des feuilles de calcul. Aujourd’hui, le chef économiste de Google a prédit que la carrière de statisticien deviendra la carrière la plus « sexy » de la prochaine décennie. Que s’est-il passé?
« Des masses de données sont produites en même temps que des personnes et des entreprises vaquent à leurs occupations quotidiennes », explique Stan Matwin, directeur de l’Institut de l’Université Dalhousie pour l’analyse de mégadonnées et la chaire de recherche du Canada en analyse de textes visuels. « On utilise cette métaphore : alors que les gens vivent, ils laissent derrière eux des miettes numériques. » Chaque fois que vous effectuez un appel téléphonique, partagez une photo en ligne ou achetez quelque chose dans un magasin, vous contribuez aux mégadonnées, le terme utilisé pour décrire des ensembles massifs et complexes de données.
Pour une statistique qui montre à quel point le phénomène a augmenté, considérez qu’il y a deux ans, 90 pour cent des données d’aujourd’hui n’existaient pas encore, chaque élément d’information que nous avions depuis le début des temps ne représente qu’une petite fraction de ce que nous avons maintenant. Nous vivons dans une soi-disant « révolution industrielle » de données grâce à des technologies comme les médias sociaux, les téléphones cellulaires, le commerce électronique, les signaux GPS et d’innombrables autres sources, qui englobent ensemble 2,5 trillions d’octets de données chaque jour.
Bien que les mégadonnées soient récemment devenues synonymes de « Big Brother » – les préoccupations de surveillance et d’intimité ont été très présentes dans les nouvelles cette année – il y a des aspects positifs illimités qui peuvent provenir de l’exploration des mégadonnées. La pratique a un grand potentiel pour améliorer le monde si les tendances et les modèles importants sont découverts.
« Nous essayons d’utiliser les données qui existent déjà pour aider les personnes et les organisations à mieux accomplir leurs missions », ajoute M. Matwin. L’évaluation des données peut nous aider à trouver de nouvelles sources de revenues économiques, lutter contre la criminalité, réduire la consommation d’énergie, mettre un terme aux maladies et offrir de meilleurs soins de santé.
Pour que les mégadonnées aient un impact réel, les décideurs ont besoin de comprendre ce que cela signifie. Naturellement, il y a un besoin de découvrir les tendances et modèles provenant des données, et de les communiquer de façon à ce qu’ils soient compris par les gens de tous les milieux.
Une pénurie de main-d’œuvre qualifiée
Une étude réalisée par l’Institut McKinsey Global a conclu que « d’ici 2018, les États-Unis à eux seuls pourraient faire face à une pénurie de 140 000 à 190 000 travailleurs avec de fortes compétences analytiques ainsi que 1,5 million de gestionnaires et d’analystes ayant le savoir-faire pour utiliser l’analyse de mégadonnées pour prendre des décisions éclairées ».
« Les données sont en train de croître de façon exponentielle », dit Amir Asif, un professeur d’informatique et d’ingénierie à l’Université York et l’investigateur principal pour le Centre pour l’innovation dans la visualisation de l’information et de la conception guidée par les données, une collaboration entre l’Université York, l’Université OCAD et l’Université de Toronto, financé par le Fonds pour la recherche en Ontario – l’initiative Excellence de la recherche (ORF-RE).
« Il y aura une demande énorme de personnes qui peuvent analyser ces données, et qui peuvent représenter l’information sous-jacente d’une manière à ce que les gens avec une formation “non technique” pourraient comprendre et utiliser les données », dit M. Asif. « D’après mon analyse des entreprises en Ontario, il y a une grande demande pour les personnes ayant les compétences en découverte de données, conception, analyse et visualisation. Les banques, les entreprises médias, les entreprises médicales, les environnementalistes… ils sont tous à la recherche de personnes qui ont des compétences dans ce domaine. Et cette demande ne fera qu’augmenter. »
Des emplois en mégadonnées
L’analyste de données idéal possède des compétences en mathématiques et statistiques, en informatique et conception graphique. Toutefois, ceux qui travaillent dans le domaine des mégadonnées travaillent généralement dans des équipes qui ensemble rassemblent une combinaison de ces compétences. Les gens de ces milieux se réunissent pour extraire les données, leur donner un sens, et les communiquer de manière simple.
À la base, l’analyse et la visualisation de mégadonnées exigent des compétences en informatique, mais les étudiants qui étudient les statistiques, le multimédia et même la conception graphique peuvent décrocher un emploi dans ce domaine – la science des données est interdisciplinaire et nécessite différents ensembles de compétences pour les différentes parties du travail.
Ceux qui travaillent sur le côté informatique du domaine sont les premiers dans la chaîne des mégadonnées – ils développent des logiciels et des programmes qui peuvent extraire des données. Les étudiants en mathématiques et en statistiques peuvent entrer dans le domaine en tant qu’analystes. Ce sont eux qui trouvent les tendances et les modèles importants qui, s’ils sont reconnus par les décideurs, ont le pouvoir de conduire au changement. Mais d’abord, ceci doit être représenté visuellement, c’est là que la visualisation des données entre en jeu.
La visualisation des données ne consiste pas seulement à créer des tableaux ou des infographies – c’est beaucoup plus que cela. Cela combine la technologie et l’esthétisme pour représenter des données de très grande taille. « Vous avez besoin de formation qui combinerait le côté analytique avec le côté communication graphique », explique M. Matwin. « Je pense que c’est un élément important d’une éducation moderne. » Des programmes d’arts multimédias et interactifs peuvent vous aider dans ce domaine.
Parce que presque tous les secteurs auront besoin de quelqu’un pour extraire des tendances dans leurs données, vous devez avoir une curiosité naturelle à vouloir apprendre sur des nouveaux sujets si vous voulez travailler dans le domaine, dit M. Matwin. « Il n’est pas concevable de former quelqu’un qui peut être professionnellement préparé à interagir dans tous les domaines, comme la médecine, l’océanographie, la commercialisation au détail, l’édition de journaux. Ils doivent avoir une curiosité sur la façon dont les choses fonctionnent dans le monde. »
