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Un consultant big data est un analyste, chargé par des clients de leur livrer un logiciel fonctionnel mettant en place des modèles analytiques basés sur la collecte de données. Le but est d’en tirer des projections.
Illustrons son rôle par un modèle concret : une entreprise cherche à personnaliser ses publicités. Le consultant big data va être engagé pour mettre en place les modèles algorithmiques permettant de compulser et d’interpréter les données collectées sur les préférences des utilisateurs.
Des sociétés comme Google ou encore Facebook utilisent les consultants big data pour mieux proposer aux utilisateurs les publicités qui leur feront acheter les biens et services répondant à leurs centres d’intérêt. Leurs algorithmes visent à les cibler par des publicités en fonction de leurs interactions en ligne.
Le métier de consultant big data est fortement recherché, dès lors que leur impact sur les revenus des grandes entreprises est en train de révolutionner les modèles économiques en place.
Un consultant big data peut également mener des projets pour des institutions ou des organisations non-gouvernementales. Par exemple, dans le domaine de la santé, il peut développer un logiciel permettant de prédire quels enfants n’auront pas accès aux soins, en fonction :
Son domaine de compétence est donc particulièrement large, et ne se limite aucunement à la rentabilisation de système de production ou à l’optimisation de campagnes publicitaires.
Le consultant big data est un mathématicien versé dans l’informatique. Son cursus repose sur le suivi d’une formation universitaire dans l’un des domaines suivants :
Les plus grandes universités du pays proposent ces cursus universitaires :
Le consultant big data doit savoir utiliser les données récoltées et les exploiter pour atteindre trois objectifs :
Ces trois objectifs sont liés, mais le premier est mis en action par l'utilisation des données à destination du service marketing.
Le deuxième est mis en action par l'utilisation de données destinées, par exemple, à la chaîne de production, dans un but de rationalisation des processus de fabrication.
Le troisième peut être mis en action par la mise à disposition de données relatives à la fixation optimale du prix de vente d'un produit ou service.
L'ensemble de ces modifications ne peuvent être mises en œuvre que si le consultant en big data parvient à guider la direction dans sa prise de décision.
Le consultant big data fait le lien entre les marketeurs, les techniciens, et les responsables de l’évaluation du budget alloué au projet d’automatisation.
Ces derniers disposent souvent de données, comme la taille du marché ciblé, permettant d’évaluer le retour sur investissement attendu des changements demandés au consultant big data.
Le consultant big data assiste à l’ensemble des réunions avec la direction, visant à développer l’algorithme pour le rendre plus efficace.
Ainsi, à l’occasion de ces réunions, la direction de l’entreprise présente au consultant big data les caractéristiques que ses membres souhaitent voir implémentés au logiciel.
Le consultant big data a pour mission de délivrer une solution fonctionnelle à l’entreprise qui l’emploie. Il est donc chargé d’aider le service des ressources humaines à rédiger les annonces d’emploi visant à engager :
Par conséquent, le consultant big data doit délivrer un logiciel fonctionnel, facilement déployable, et s’assurer qu’une équipe puisse en assurer la gestion.
La profession recherche des consultants en big data qui sont véritablement passionnés par la recherche et l’exploitation de données.
Ainsi, des candidats ayant fait du data mining dans le cadre d'un projet personnel sont particulièrement appréciés. L'analyse de données porte ici sur une situation de la vie courante ayant permis de réaliser des projections (sport, finance, etc.)?
Le consultant big data peut prétendre, après quelques années d’expérience et d’importants projets mis en place, aux postes de :
Le consultant big data est en charge de traiter de très grandes quantités de données.
Le consultant big data doit bien sélectionner les données à traiter afin de les adapter au mieux aux besoins de l'entreprise.
Il existe plusieurs sources de données qu'il faut rassembler afin d'en tirer une analyse complète.
La vitesse des données en ligne étant très élevé, il est nécessaire des les mettre à jour très régulièrement, voire instantanément afin de s'assurer de leur véracité.
Afin que les grandes décisions ne soient uniquement prises à partir de données réelles, il faut bien les distinguer des données non valables récoltées.
